大数据技术在社区事务受理服务平台建设中的应用

摘要：由于群众信息具有多样化特征，因此在相关政策匹配阶段的时间开销较大。为此，文章提出将大数据技术应用于社区事务受理服务平台建设中，该平台架构以具有较高数据处理效率的CZU4EV处理器为核心，以支持ISE 9.1～14.7以及Vivado Xilinx所有运行版本的下载线和MYD—Y7Z010／007S IO Cape 拓展板为辅助装置。根据群众的低保情况、残疾信息、户籍信息、年龄、经济状况、已经享受的政策和福利，构建了对应的画像标签，文章采用大数据技术中的关联算法实现对用户画像的设计，以画像为基础，利用k—means对群众进行聚类处理，根据群众所在聚类的标签特征，采用Item—based协同过滤算法实现对政策福利的快速匹配。测试结果表明，该平台可以有效提高相关事务的处理效率，在实际的社区事务处理中能够发挥积极作用。

关键词：大数据技术；社区事务受理服务平台；平台构架；画像标签；关联算法；标签特征；Item—based 协同过滤算法

中图法分类号：TP393文献标识码：A

Application of big data technology in construction of community affairsacceptance service platform

HUANG Aiguo

（Shanghai Big Data Center，Shanghai 200072，China）

Abstract：Due to the diverse characteristics of mass information，the time overhead in the relevant policy matching phase is relatively large.To this end，the article proposes to apply big data technology to the construction of community transaction acceptance service platform.The platform architecture is based on the CZU4EV processor with high data processing efficiency to support the download of ISE 9.1～14.7 and all running versions of VivadoXilinx.Line and MYD-Y7Z010/007S IO Cape expansion board are auxiliary devices.According to the people's subsistence allowances，disability information， household registration information， age， economic status，and policies and benefits they have enjoyed， the corresponding portrait labels are constructed.The article uses the association algorithm in big data technology to design user portraits.Based on this， k-means is used to cluster the masses，and according to the label characteristics of the clusters where the masses are located，the item-based collaborative filtering algorithm is used to achieve rapid matching of policy benefits.The test results show that the platform can effectively improve the processing efficiency of related transactions，and can play an active role in the actual community transaction processing.

Key words： big data technology， community affairs acceptance service platform， platform framework， portrait label， association algorithm， label characteristics， item-based collaborative filtering algorithm

1 引言

為了简化群众在享受民政服务时的实现流程，提高相关政策查找的效率，根据个体自身条件对相关政策的匹配问题进行研究是十分必要的[1]。从民政业务数据海的定位角度出发，建立以社会救助、社会福利政策资源体系为基础的信息化服务平台是实现政策精准匹配的重要手段之一[2]。就现阶段的政策文件颁布情况而言，无论是在结构还是在逻辑关系上，都存在一定的差异[3]，因此，在实现对相关政策统一化转换的基础上，以民政业务服务对象信息为基础构建对应的群众画像，将在一定程度上提高对每位服务对象享受相关政策和福利的匹配效果[4]。群众信息的构成呈现多样化状态，导致在习惯政策匹配阶段的时间开销较大，影响了政策匹配与社区服务的工作效率。大数据技术作为信息时代的产物，将其应用到社区服务平台建设中具有可观的开发空间[5]。

本文提出将大数据技术应用于社区事务受理服务平台建设中，并对该平台的应用效果进行了分析和验证。通过本文的研究，希望可以为提高社区事务办理效率提供有价值的参考，助力惠民政策更精准、更智能、更高效地落实，使得政策的知晓率和群众满意率得到进一步提升。

2 社区事务受理服务平台构架设计

为了实现对民政业务数据海中政策信息的快速定位，该平台的处理器需要具备较高的性能[6]。为此，本文将基于 Xilinx 的新一代“ARM＋FPGA”处理器 CZU4EV 作为该平台的核心。与传统处理器相比，其每瓦性能提升了5倍，可以支持多社区同时使用该平台[7]。不仅如此，CZU4EV 还搭载了4GB 的 DDR4（64bit，2400MHZ ），4GB 的 eMMC 以及 128MB 的 QSPI flash ，借助板载的千兆以太网 PHY 及 USB PHY，可以实现对并发请求的同时处理[8]。表1为其具体的相关设置参数。

如表1所列，CZU4EV 具有较高的数据处理效率，为了满足相关运行需求，CZU4EV 设置了“Samtec 28＋ Gbps 高速高可靠性 BTB 连接器，通过双160PIN 插针，BTB 连接器可以为该平台构架的外部拓展提供丰富的 IO 接口[9]。

以核心板的稳态运行为基础，本文构建的社区事务受理服务平台构架如图1所示。

从图1中可以看出，本文设计的社区事务受理服务平台构架中，除基础的 CZU4EV 之外，还设置了支持 ISE 9.1～14.7以及Vivado Xilinx 所有运行版本的下载线，借助 impact 和chipscope，在 Windows 和 Linux 系统环境下，均可以实现对 SPI 接口 flash PROM 器件的个性化编程设计。在此基础上，为了保障相关社区在平台内发送并发请求时能够实现对事务的快速处理，构建了 IO 扩展板，其具体的参数信息为 MYD? Y7Z010/007S IO Cape，其扩展出的接口包括 HDMI ，普通 IO，LCD，摄像头接口，可帮助 CZU4EV 拓展出更多应用。不仅如此，I/O 与板载其他功能接口可以实现复用，其中 HDMI 可以实现的最高支持为1080P ， LCD Touchscreen 则可直接与显示电阻屏相连，为该平台的便捷操作提供了基础。

3 社区事务受理服务平台实现

3.1 基于大数据技术的群众画像构建

为了实现对社区事务的快速处理，针对群众的基础信息构建对应的画像是十分必要的。为此，本文采用大数据技术，根据群众的低保情况、残疾信息、户籍信息、年龄、经济状况、已经享受的政策和福利，构建了对应的画像标签，其可以表示为：

其中，S 表示构建的群众画像，s 1表示群众的低保状态，s2表示群众的残疾状态，s3表示群众的户籍所在地信息，s4表示事务受理时刻群众的年龄信息，s5表示群众的经济收入水平，受客观环境不稳定因素的影响，对该数据的统计以近5年群众的收入情况为基础数据，s6表示群众当前已经享受的政策和福利情况。通过该方式，实现对群众画像标签的构建。

在此基础上，本文采用大数据技术中的关联算法实现对用户画像的设计。作为一种广泛使用的模式识别方法，本文设计关联规则（ association rules）按照自底向上的方式实现对群众画像的构建。假设对于群众 A 而言，s 1对应的信息不是其频繁项集，那么可以认为，包含 s 1的群众集合也不可能是其所在的频繁项集。因此，本文首先找出群众 A 对应的频繁项集合，其计算方式可以表示为：

其中，upport表示支持度函数。通过该方式，计算得到群众 A 在式（1）标签下的画像信息。

3.2 基于画像信息的群众聚类

在上述基础上，为了提高对相关事物的处理效率，以构建的群众画像信息为基础，采用 k ?means 对群众进行聚类处理。

首先，根据群众画像中的标签信息构成对其进行基础分析，其计算方式可以表示为：

其中，p 表示群众 A 和群眾 B 的画像相似度。根据计算结果的大小，本文对其相似程度进行划分，其划分标准如表2所列。

按照该方式，分别计算各个群众画像之间的相似度系数，并根据表2所列的划分标准，按照相似度由高到低的标准对其进行分类，即当群众 A 和群众 B 的画像为极强相似关系时，则将其划分到相同聚类中，当群众 A 和群众 B 的画像并非为极强相似关系，但是群众 A 和群众 B 的画像相似度高于其与其他任意画像的相似度时，同样将其划分到该聚类中。

通过该方式，完成对群众的聚类处理，为后续的政策和福利匹配提供基础。

3.3 基于聚类特征的政策匹配

在得到群众的聚类结构后，根据其实际情况，即可以其所在聚类的标签特征实现对相关政策和福利的快速匹配。在具体的匹配过程中，本文采用 Item ? based 协同过滤算法实现对其的计算。

假设群众 A 所在聚类为 Li ，并且 Li 聚类中群众画像标签的特征表示为 S′，那么，与群众 A 匹配的政策福利的计算方式可以表示为：

其中，A （ s6）表示与群众 A 匹配的政策福利信息，S′（ s6）表示 Li 聚类中群众画像标签对应的政策和福利信息。

通过该方式，即可实现以群众实际情况为基础的政策福利快速匹配。

4 平台运行测试

为了对本文设计服务平台的实际运行效果进行分析，下文进行了应用测试。

4.1 测试环境设置

本文进行测试的服务器为戴尔 OptiPlex 5040， Intel Core i3?6100，CPU 设置为四核，系统运行频率为3.70GHz ，对应的操作环境为64位的 Windows 10，设备的 RAM 为8 GB 。服务器的版本信息为 15.0，将 MySQL 8.0.15数据库作为测试的数据环境。在使用阶段，以 Google Chrome 浏览器为网页客户端。以某区的20个小区用户数据为基础，测试在不同并发事务请求条件下，平台的响应时间。在测试之前，采用随机抽样的方式统计了人工受理模式下100个社区事务办理的时间开销，其最大值为26.50min ，最小值为10.50min ，平均值为16.85min 。以此为基础，对平台的运行效率进行分析。

4.2 测试结果与分析

本文分别设计了并发请求为10个、20个、30个、50个以及100个，分别进行30次测试，统计该平台的运行效率（表3）。

从表3中可以看出，在不同并发请求条件下，该平台的响应时间始终稳定在20.00s 以内，最大值仅为15.44s ，且最小值达到了11.50s 。对平均响应时间进行分析，当并发请求数量达到200时，其对应的测试结果也仅为12.24s ，均明显低于人工受理方式的处理时间。结合社区事务受理的实际情况，一般情况下，并发请求数量不会超过100个，此时平台对应的时间开销稳定在13.00s 以内，平均响应时间仅为10.95 s。测试结果表明，本文设计的基于大数据技术的社区事务受理服务平台可以在实际的社区事务处理中发挥积极作用，有效提高了相关事务的处理效率。

5 结束语

提高社区事务的处理效率是确保相关政策福利能够及时有效地落实，人民群众能够尽早享受相关福利待遇的重要基础。受个体基础信息的差异影响，对相关政策进行匹配时，往往存在时间开销较大的问题。这在一定程度上影响了群众对基层服务的满意度。本文提出将大数据技术应用于社区事务受理服务平台建设中，大大提高了群众个体与对应政策的匹配效果以及效率。借助本文的研究成果，以期助力政务服务流程实现新的创新发展，进一步提升服务能力。

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作者简介：

黄爱国（1970—），本科，高级工程师，研究方向：电子政务。