通辽市智慧城市社区服务平台及养老服务子系统的设计与实现
这是一篇关于智慧城市,社区服务平台,养老服务,B/S结构,J2EE,SQL Server 2005数据库的论文, 主要内容为智慧城市是一种关于城市规划、管理和服务的智慧化的新模式,智慧城市是利用新一代的信息技术如物联网、大数据、地理信息系统和云计算等来促进城市的建设的。智慧城市的建设对于加快城市的信息化、工业化、农业现代化、建筑智能化等具有重要的意义。智慧城市中包括社区服务中心、公共服务、物流中心、社区便利店、电子支付、数字医院、智能交通等应用。本论文主要是研究和设计智慧城市中的一个重要的组成部分,即社区服务。社区服务是智慧城市的建设中的一个重要的组成部分,随着城市的发展,传统的社区管理模式存在很多问题。社区承担的任务越来越重,而且比较复杂,造成人手不够,经费紧张,最终造成跟不上服务。另外传统的社区服务缺少统一的信息服务平台,智能化程度低,造成管理上的情况不明,重复劳动,信息不畅,动态性较差。因此要解决目前存在的问题,就必须整合资源,夯实社会管理,积极探索信息化社区的建设的管理,最终实现社区管理的智慧化。经过近几年的建设,通辽市在信息基础设施建设方面都已经全面提升,社区服务能力也得到了提高,社区服务能力的提升为市民带来了更多的便利。本文对通辽市智慧城市社区服务平台的总体目标进行介绍,设计了社区服务平台的总体架构,对平台进行了需求分析、概要设计和详细设计,最后实现了通辽市社区服务平台。本论文以社区服务中的养老服务子系统为例进行系统的分析和设计工作。主要研究内容如下:(1)根据通辽市社区服务平台的要求,社区服务平台要完成硬件设备和软件工程建设,系统采集社区中的各种信息,对这些信息及时的进行处理和统计分析,整合社区的服务站点、社区的卫生服务站、家政服务中心、养老服务等各种资源,实现社区的医疗、养老、物业等的智能化的管理。建设志愿服务、便民服务和公共社区服务等社区服务体系,实现一站式受理、全居民覆盖的综合服务平台。(2)根据社区服务平台的设计目标,对通辽市社区服务平台进行业务架构的设计,整个平台分为六个层次,这六个层次分别为用户层、业务通道层、业务应用层、技术支撑层、数据层、系统接口。并对社区服务热线和平台的整体结构进行介绍,对整体的功能进行分析。(3)对社区服务平台中的养老服务管理子系统进行分析和设计。养老服务管理子系统在功能上划分为六个模块,本文对养老服务子系统中的待办工作、面向老年人业务办理、老年人信息管理三个功能进行分析设计。首先分析了养老服务管理子系统功能需求,其中包括功能结构图和用例分析。接下来对养老服务管理子系统中的待办工作、面向老年人业务办理和老年人信息管理三个模块进行流程的设计和数据库表的设计。(4)对系统设计实现的技术进行介绍,对养老服务管理子系统进行界面的实现。最后对全文进行了总结和对未来工作的展望。
基于深度学习与多目标优化的养老服务推荐方法及实现
这是一篇关于服务推荐,养老服务,深度学习,多目标优化的论文, 主要内容为随着国内老龄化速度的加快,国内对养老问题越来越重视,健康养老也成为当今社会最重要的问题之一。目前养老服务业存在信息集成度低、数据利用率低等问题,为解决上述问题,搭建互联化养老服务平台是最有效的手段之一。但由于平台上的养老服务资源多样化,老年人无法快速找到适合自己的服务,导致用户需求与服务资源不匹配。因此,需要提取老年人和养老服务基本特征,通过服务推荐的方式来满足老年人个性化的需求。为此本文将构建基于深度学习的养老服务推荐模型,生成服务推荐候选集,研究基于人工免疫的多目标优化推荐算法,并对养老服务推荐系统做详细的需求分析及功能模块设计,最终设计并实现养老服务推荐系统,主要从以下四个方面进行展开工作:(1)针对传统推荐算法中存在的冷启动和数据稀疏问题,建立基于深度学习的养老服务推荐候选集生成模型。通过老年人和养老服务的基本属性信息,分别提取老年人特征和养老服务特征,并根据均方误差来训练模型,通过训练好的模型从众多养老服务中筛选出较为适合目标用户的服务,作为养老服务推荐候选集。(2)针对目前推荐系统存在的推荐目标单一化而导致用户逐渐陷入信息局限化的问题,构建基于人工免疫算法的多目标优化推荐模型,将推荐的准确率和新颖度作为目标函数,将从深度学习模型提取出的服务推荐候选集作为初始种群,计算抗体间的亲和度,找出占优种群并进行交叉变异克隆操作,达到最大迭代次数后得到最终的推荐列表,从而向老年人推荐更精准更新颖的服务。(3)对养老服务推荐系统进行功能性和非功能性需求分析,并且对养老推荐系统中关键业务流程进行分析。对养老服务推荐系统的总体架构、功能及数据库进行设计,定义系统中所需要的数据类型和格式,并对系统主要功能模块的类图、时序图以及数据库实体关系三方面进行详细设计。(4)结合上述对养老服务推荐算法和模型的研究,以及对基于深度学习与多目标优化的养老服务推荐系统的详细设计,最终对整个系统进行实现并对其性能和功能进行测试。
城市智慧居家养老服务模式优化研究
这是一篇关于智慧居家养老,服务模式,城市,养老服务,优化路径的论文, 主要内容为人口老龄化急速加快、高龄化和空巢化并存的严峻形势是开启全面建设社会主义现代化国家新征程中直面的养老挑战,如何抓住“十四五”战略机遇期,发挥优势,补齐短板,提高品质,增加实效,实现养老服务高质量发展成为积极应对人口老龄化的主要战略方向。目前,居家养老能弥补家庭功能缺失,有效补充高消费、低覆盖的机构养老,提供便捷、舒心的养老服务,符合老年人意愿,已然成为主流养老发展趋势。现代科技的迅猛发展、新兴技术的应用普及、“互联网+”智慧化养老理念与居家养老的深度融合,从技术、产品、服务层面为提高城市居家养老服务质量带来了崭新思路和发展路径,智慧居家养老服务应运而生,成为一种适应现实需要和顺应时代发展的新型养老服务模式。文本首先从政策演进和实践情况梳理城市智慧居家养老服务的发展现状,并概括了目前城市智慧居家养老服务发展的三种典型模式。其次,选择示范点株洲作为调研城市,采用问卷调查和深度访谈的方式对株洲市T区实行的我国最为普遍和广泛的政府主导型智慧居家养老服务模式的实施现状进行深入探究,主要包括T区智慧居家养老服务模式的服务对象、服务平台、服务流程和运作机理,并针对实地调研结果发现T区智慧居家养老服务模式存在统筹管理不够、服务协同受限、有效需求不足、专业人才匮乏的问题。并深入分析了实践中问题产生的原因有:缺乏顶层设计、主体关系混乱、平台功能局限、队伍建设落后。最后在T区模式实践的现存问题及原因分析的基础上,结合需求层次理论、福利多元化理论和协同理论从制度设计、主体关系、服务内容、运行机制、队伍建设五个方面提出城市智慧居家养老服务模式的优化路径:一、从统筹政策规划、健全标准体系、完善考评监管方面加强城市智慧居家养老服务制度的顶层设计。二、理顺城市智慧居家养老服务供给主体的关系,厘清政府的主导地位、社区的协调功能、机构的专业化经营和家庭积极参与的协同关系。三、逐步细分服务群体、明晰内容清单,以充实城市智慧居家养老服务涵盖的主要内容。四、健全城市智慧居家养老服务的运行机制,要完善平台功能,并优化各项运作流程,为智慧居家养老服务提供强力支撑。五、推动城市智慧居家养老服务人才队伍的建设要注重养老服务人才培养,落实养老服务行业激励,扩大志愿服务团队,以期实现城市智慧居家养老服务模式稳定、可持续发展。
基于供需交易主体画像的养老服务推荐系统设计与实现
这是一篇关于养老服务,供需交易主体画像模型,可信网络,推荐系统的论文, 主要内容为随着人口老龄化速度加快,对养老服务的需求越来越多,使得养老服务行业迅速发展,各大养老服务平台涌现出大量养老服务且种类繁多。然而,大部分养老服务平台无法识别用户真正需求且难以实现精准化推荐,老年人及家属无法从众多养老服务中挑选合适可信的养老服务,导致养老服务平台的用户粘性低。因此,了解老年人及家属需求并推荐合适的养老服务已经成为当前养老服务行业研究的重要课题。本文将设计并实现基于供需交易主体画像的养老服务推荐系统,面向机构养老服务,将建立用户画像模型和养老服务提供商画像模型,构建基于用户信任模型的可信网络,提出基于PersonalRank的养老服务推荐算法,详细设计关键功能模块并实现养老服务推荐系统,主要从以下四个方面展开工作:首先,针对供需交易主体画像模型的研究,分别建立用户和养老服务提供商画像模型。分析用户静态信息和动态行为,获取用户真实且动态变化的需求,建立用户画像模型;分析养老服务提供商基础信息及服务特征,获取养老服务提供商特征,建立养老服务提供商画像模型。从而,缩小向用户推荐养老服务的范围,提高推荐准确度。其次,针对目前养老服务平台精准化推荐困难的问题,提出基于可信网络的养老服务推荐,计算用户间信任度和用户与养老服务间信任度,建立用户信任模型进而构建可信网络,将基于PersonalRank的养老服务推荐算法应用在每个可信网络中,从而向用户推荐个性化、可信任的养老服务。再次,从架构、功能模块及数据库对养老服务推荐系统进行设计。从总体结构和软件架构设计养老服务推荐系统的架构。针对系统中所需数据类型及格式进行定义,提供XML文件和API接口两种方式导入数据,并设计系统各功能的RESTful接口。此外,本文从类图、时序图、数据库实体关系三个方面对系统核心功能模块进行详细设计。最后,基于上述画像模型与养老服务推荐算法的研究,并根据对养老服务推荐系统的详细设计,实现了基于供需交易主体画像的养老服务推荐系统,同时对养老服务推荐系统功能和性能进行测试。
基于深度学习与多目标优化的养老服务推荐方法及实现
这是一篇关于服务推荐,养老服务,深度学习,多目标优化的论文, 主要内容为随着国内老龄化速度的加快,国内对养老问题越来越重视,健康养老也成为当今社会最重要的问题之一。目前养老服务业存在信息集成度低、数据利用率低等问题,为解决上述问题,搭建互联化养老服务平台是最有效的手段之一。但由于平台上的养老服务资源多样化,老年人无法快速找到适合自己的服务,导致用户需求与服务资源不匹配。因此,需要提取老年人和养老服务基本特征,通过服务推荐的方式来满足老年人个性化的需求。为此本文将构建基于深度学习的养老服务推荐模型,生成服务推荐候选集,研究基于人工免疫的多目标优化推荐算法,并对养老服务推荐系统做详细的需求分析及功能模块设计,最终设计并实现养老服务推荐系统,主要从以下四个方面进行展开工作:(1)针对传统推荐算法中存在的冷启动和数据稀疏问题,建立基于深度学习的养老服务推荐候选集生成模型。通过老年人和养老服务的基本属性信息,分别提取老年人特征和养老服务特征,并根据均方误差来训练模型,通过训练好的模型从众多养老服务中筛选出较为适合目标用户的服务,作为养老服务推荐候选集。(2)针对目前推荐系统存在的推荐目标单一化而导致用户逐渐陷入信息局限化的问题,构建基于人工免疫算法的多目标优化推荐模型,将推荐的准确率和新颖度作为目标函数,将从深度学习模型提取出的服务推荐候选集作为初始种群,计算抗体间的亲和度,找出占优种群并进行交叉变异克隆操作,达到最大迭代次数后得到最终的推荐列表,从而向老年人推荐更精准更新颖的服务。(3)对养老服务推荐系统进行功能性和非功能性需求分析,并且对养老推荐系统中关键业务流程进行分析。对养老服务推荐系统的总体架构、功能及数据库进行设计,定义系统中所需要的数据类型和格式,并对系统主要功能模块的类图、时序图以及数据库实体关系三方面进行详细设计。(4)结合上述对养老服务推荐算法和模型的研究,以及对基于深度学习与多目标优化的养老服务推荐系统的详细设计,最终对整个系统进行实现并对其性能和功能进行测试。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等)均来源于该信息及资料的相关主题。发布者:毕设助手 ,原文地址:https://bishedaima.com/lunwen/48514.html