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摘要：本申请涉及一种应用于智慧社区的智能服务方法和计算机设备。所述方法包括：采用自适应分解算法处理原始数据得到服务信息分量集；计算服务信息分量集中各服务信息分量的服务影响熵从服务信息分量集中提取出关键信息分量；对关键信息分量进行数据清洗和格式化处理得到结构化的目标数据集；采用无监督学习算法处理目标数据集构建服务主题关联网络图；基于服务主题关联网络图构建标准化的服务问答对知识库，并生成服务主题‑关键词映射库；计算社区服务资源数据与居民服务请求数据的语义匹配度；若语义匹配度高于预设匹配度阈值，则进入服务编排流程。提高了社区服务的原始数据处理效率和准确性。增强社区服务语义理解和智能匹配能力。

主权项：1.一种应用于智慧社区的智能服务方法，其特征在于，包括以下步骤：采集智慧社区内的原始数据，并采用自适应分解算法处理所述原始数据，得到服务信息分量集；所述原始数据包括居民服务请求数据和社区服务资源数据；所述居民服务请求数据为居民通过智慧社区服务平台、移动应用或呼叫中心提交的各类服务请求；所述社区服务资源数据包括社区内可用的维修工、志愿者和公共设施的信息和服务范围；计算所述服务信息分量集中各服务信息分量的服务影响熵，并根据预设影响熵范围和所述服务影响熵，从所述服务信息分量集中提取出关键信息分量，以形成关键信息分量集；所述服务影响熵用于量化所述服务信息分量对服务的影响程度；所述服务信息分量包括服务主题、服务对象、服务时间和服务地点；对所述关键信息分量集进行数据清洗和格式化处理，得到结构化的目标数据集；采用无监督学习算法处理所述目标数据集，获取服务主题-关键词集合，并基于所述服务主题-关键词集合计算所述服务主题之间的关联强度，构建服务主题关联网络图；所述服务主题关联网络图用于揭示服务主题之间的关联结构和依赖关系；基于所述服务主题关联网络图，提取所述服务主题下的标题和正文文本，构建标准化的服务问答对知识库，并生成服务主题-关键词映射库；基于所述服务问答对知识库和所述服务主题-关键词映射库，计算所述社区服务资源数据与所述居民服务请求数据的语义匹配度；所述语义匹配度为所述居民服务请求数据与所述社区服务资源数据之间的相似度；若所述语义匹配度高于预设匹配度阈值，则进入服务编排流程；若所述语义匹配度低于预设匹配度阈值，则进行自动问答算法程序；所述自动问答算法程序用于通过自动问答算法给出回复建议，引导用户优化请求描述；其中，采用无监督学习算法处理所述目标数据集，获取服务主题-关键词集合，并基于所述服务主题-关键词集合计算所述服务主题之间的关联强度，构建服务主题关联网络图的步骤中，包括步骤：基于潜在狄利克雷分配模型处理所述目标数据集，得到服务主题-关键词集合；基于所述服务主题-关键词集合，计算所述服务主题之间的共现频率和或互信息，以获取所述服务主题之间的关联强度；根据所述服务主题-关键词集合和所述关联强度，构建主题关联矩阵，以获取所述服务主题关联网络图；基于所述服务主题关联网络图，提取所述服务主题下的标题和正文文本，构建标准化的服务问答对知识库，并生成服务主题-关键词映射库的步骤中，包括步骤：遍历所述服务主题关联网络图中的服务主题，提取所述服务主题的所述标题和所述正文文本，将所述标题和所述正文文本组织为问答对，并将所述问答对组织形成为所述服务问答对知识库；遍历所述服务主题关联网络图中的服务主题，提取与所述服务主题关联的相关性由大到小的K个关键词，形成所述服务主题-关键词映射库。

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