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申请/专利权人：深圳轻喜到家科技有限公司

摘要：本发明涉及数据处理领域，公开了一种基于数字化的家政服务质量智能分析方法及系统，用于提高家政服务质量智能分析的准确率。方法包括：获取初始家政服务数据集合进行预处理，得到目标家政服务数据集合，并选取多个家政服务质量影响因素；分别构建正态云分布并进行数字特征提取，得到数字特征集合；计算单因素隶属度值，并设置每个单因素隶属度值对应的初始权重数据；对初始权重数据进行动态权重分析，生成每个单因素隶属度值对应的目标权重数据，并基于目标权重数据对单因素隶属度值进行加权运算，得到综合因素隶属度值；将综合因素隶属度值输入多元家政服务质量决策模型进行家政服务质量智能分析，得到目标家政服务质量等级。

主权项：1.一种基于数字化的家政服务质量智能分析方法，其特征在于，所述基于数字化的家政服务质量智能分析方法包括：基于预置的数字化家政平台，获取待处理的初始家政服务数据集合；具体包括：基于预置的数字化家政平台获取多个家政服务订单数据；对所述多个家政服务订单数据进行关键词识别，得到每个家政服务订单数据对应的关键词集合；对每个家政服务订单数据对应的关键词集合进行上下文信息提取，得到每个家政服务订单数据对应的上下文信息集合；基于所述关键词集合确定对应的N个聚类中心，并根据所述N个聚类中心对所述上下文信息集合进行特征信息聚类，得到对应的N个特征信息聚类结果；根据所述N个特征信息聚类结果，生成待处理的初始家政服务数据集合，其中，所述初始家政服务数据集合包括：客户评价、服务员信息、服务时间、服务项目及客户反馈；对所述初始家政服务数据集合进行预处理，得到目标家政服务数据集合，并根据所述目标家政服务数据集合选取多个家政服务质量影响因素；具体包括：对所述初始家政服务数据集合进行数据清洗，得到第一家政服务数据集合；对所述第一家政服务数据集合进行异常值去除，得到第二家政服务数据集合；对所述第二家政服务数据集合进行标准化处理，得到目标家政服务数据集合；对所述目标家政服务数据集合进行属性特征分析，得到至少一个家政服务属性特征，并根据所述至少一个家政服务属性特征设定对应的筛选条件；根据所述筛选条件建立对应的家政服务质量影响因素列表，并根据所述家政服务质量影响因素列表对所述目标家政服务数据集合进行影响因素匹配，得到对应的多个家政服务质量影响因素，其中，所述多个家政服务质量影响因素包括：服务员人员影响因素、客户影响因素、服务影响因素及环境因素；通过预置的正态云模型分别构建每个家政服务质量影响因素的正态云分布，并对所述正态云分布进行数字特征提取，得到每个家政服务质量影响因素的数字特征集合；具体包括：对每个家政服务质量影响因素进行数据分组，得到每个家政服务质量影响因素的数据分组结果；通过预置的正态云模型，根据所述数据分组结果分别计算每个家政服务质量影响因素的分布参数；根据所述分布参数和所述正态云模型，分别构建每个家政服务质量影响因素的正态云分布；对每个家政服务质量影响因素的正态云分布进行组合，得到组合的正态云分布；通过预置的概率密度函数，分别计算所述组合的正态云分布中每个正态云分布的数字特征，得到每个家政服务质量影响因素的数字特征集合，其中，所述数字特征集合包括：正态分布的均值、标准差、偏度及峰度；根据所述数字特征集合，计算每个家政服务质量影响因素的单因素隶属度值，并设置每个单因素隶属度值对应的初始权重数据；具体包括：对每个家政服务质量影响因素的数字特征集合进行向量编码，得到每个家政服务质量影响因素的目标编码向量；分别计算每两个目标编码向量之间的相似度，并将所述相似度作为每个家政服务质量影响因素的单因素隶属度值；根据每个家政服务质量影响因素的单因素隶属度值，设置对应的初始权重数据；对所述初始权重数据进行动态权重分析，生成每个单因素隶属度值对应的目标权重数据，并基于所述目标权重数据对所述单因素隶属度值进行加权运算，得到综合因素隶属度值；具体包括：采用惩罚性变权函数，分别对所述初始权重数据进行动态权重运算，得到每个单因素隶属度值对应的第一权重数据；基于预置的动态权重分析规则，对所述第一权重数据进行动态分析，得到每个单因素隶属度值对应的第二权重数据；对每个单因素隶属度值对应的第二权重数据进行权重比例校验，生成每个单因素隶属度值对应的目标权重数据；基于所述目标权重数据对所述单因素隶属度值进行加权运算，得到多个加权后的单因素隶属度值；对所述多个加权后的单因素隶属度值进行求和合并，得到综合因素隶属度值；将所述综合因素隶属度值输入预置的多元家政服务质量决策模型进行家政服务质量智能分析，得到目标家政服务质量等级；具体包括：基于所述综合因素隶属度值和所述多个加权后的单因素隶属度值构建家政服务质量评价向量；将所述家政服务质量评价向量输入预置的多元家政服务质量决策模型，其中，所述多元家政服务质量决策模型包括多个第一家政服务质量决策层以及一个第二家政服务质量决策层，每个第一家政服务质量决策层包括单向门限循环网络、长短时记忆网络以及全连接网络，第二家政服务质量决策层为均值分析函数；通过所述多个第一家政服务质量决策层中的单向门限循环网络，分别对所述家政服务质量评价向量进行特征提取，得到第一隐藏状态特征向量；通过所述多个第一家政服务质量决策层中的长短时记忆网络，分别对所述第一隐藏状态特征向量进行特征提取，得到第二隐藏状态特征向量；通过所述多个第一家政服务质量决策层中的全连接网络，分别对所述第二隐藏状态特征向量进行特征运算，得到多个特征运算值；将所述多个特征运算值输入所述均值分析函数进行均值分析，得到目标特征均值，并通过所述目标特征均值进行家政服务质量智能分析，生成目标家政服务质量等级。

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