基于人工智能技術與大數據的社區高效管理軟件開發與應用

王革凡

【關鍵詞】人工智能;大數據;社區管理;軟件開發;高效管理

一、引言

在重大事件發生的背景之下，城鎮居民，尤其是大型社區居民需根據社區相關工作的要求，進行統一封閉式管理，其生活所需均由社區工作者進行統一調配。而這一情況會使得人員管理難度加大，管理工作也很繁瑣。除此之外，社區居民數量較多，眾口難調，甚至還有部分居民需要醫療服務，這些問題均給社區管理工作加大了難度。因此，本文所探究的用于改善社區物資供應的社區管理軟件，能夠提高人員管理效率，彰顯人文關懷，從而減輕社區工作者的工作壓力，實現社區的有效管理。

二、軟件設計思路

（一）軟件功能設計

該軟件的主要開發目的在于滿足特殊時期的社區居民生活需求，對此，在客戶端界面，主要設計了以下八大功能：

1、用戶注冊：可采用居民身份證號碼、手機號碼及家庭編號等進行注冊;密碼必須采用大小寫字母、數字及特殊符號進行混合設定采用PBKDF2算法進行加密，并過濾常見弱口令，防止暴力破解。另外，可通過安全問題、手機號驗證、郵箱驗證及收貨地址和常用收件人驗證等方式進行密碼找回。

2、物資訂購：主要包含肉品生鮮類，休閑食品類，冷凍速食類，酒水飲料類，主食類及家庭生活物資。

3、健康打卡：通過健康碼進行每日打卡。

4、醫療保健：為年邁老人及慢性病患者提供求醫問診及藥物訂購服務。

5、心理健康：通過連線心理危機咨詢熱線，為社區居民提供心理健康服務。

6、便捷服務：可解決家庭網絡寬帶、數字電視的上門維護維修。

7、生活繳費;可實現水電燃氣費用繳納。

8、其他服務。

同時，在服務端開發了八大功能對應的管理模塊，用于社區工作人員響應社區居民的服務要求。

考慮需要實現的軟件功能，以及交互通信等特點，基于JAVA編程語言編寫了該軟件的服務端控制程序，同時分別開發了IOS版本與安卓版本的客戶端App方便社區居民下載使用。

（二）數據庫設計

考慮到應用人工智能技術與大數據，本軟件采用MySQL數據庫用于存儲大量的社區家庭數據。MySQL是一種開放源代碼的關系型數據庫管理系統，該數據庫可稱為目前上運行速度最快的SQL語言數據，它能夠快捷、有效和安全地處理大量數據。相對于Oracle等數據庫而言，其使用更為方便簡單。

（三）通信模塊設計

在本軟件的通信模塊設計中，其基本原理是利用TCP/IP通信協議，將數據存儲在云端網絡服務器中，并構建人工智能與大數據服務平臺，用于分析社區家庭日常物資訂購及生活服務等相關數據，實現精準識別社區各個家庭的不同情況，對社區的整體情況進行預判。同時，將該服務平臺與社區應急管理與后勤保障部門進行聯網，其優點在于能夠提高后勤保障部門物資采購效率，同時能夠對社區每戶家庭進行準確分析，在特殊時期對于該社區中需要幫助扶持的家庭進行精準幫扶與救助。

三、基于人工智能技術與大數據的社區高效管理

在本社區管理軟件的使用過程中，會產生大量的社區居民生活物資采購等數據，若能夠合理利用這些數據，則可實現高效管理社區，也能提高社區對某些家庭的關注程度及幫扶力度。為實現這一目的，引入支持向量機與人工神經網絡構建人工智能與大數據服務平臺，對社區居民消費信息進行挖掘分析，從而提高社區管理的效率。

（一）支持向量機

支持向量機屬于監督學習方式的數據二元分類廣義線性器，它的基本理論立足于結構風險最小化，即在保證分類精度的同時，降低算法學習的Vapnik-Chervonenkis維度。支持向量機能夠實現高精度分類，并能求得全局最優解而非局部最優解。同時其參數設置較為簡單，其基本功能可分為樣本分類與回歸預測。在此，結合實際問題需要，僅使用支持向量機的分類功能。

（二）人工神經網絡

人工神經網絡無須事先確定輸入輸出之間映射關系的數學方程，僅通過自身的訓練學習某種規則，在給定輸入值時得到最接近期望輸出值的結果。其本質是以網絡誤差平方和為目標函數，不斷調整多層前饋神經網絡的權值和閾值，建立合適的神經網絡，求解誤差最小值的問題。在此僅介紹三層BP神經網絡，該神經網絡由輸入層、隱含層和輸出層三部分組成，可實現對大數據的預測與分類，可運用于社區管理中的數據挖掘。

（三）基于人工智能技術與大數據的社區家庭情況精準評估

從以上分析可知，支持向量機與人工神經網絡均可實現數據的快速分類，但支持向量機對少量數據的快速分類，其計算效率更高;而神經網絡更適用于大量數據的分類挖掘。根據二者的區別，社區工作人員可根據社區大小，用戶數量進行自行設置。對此，在人工智能技術與大數據服務平臺，可定期將社區用戶的周消費水平、月消費水平、購買不同種類物品的金額、生活繳費金額等作為訓練樣本輸入支持向量機（或人工神經網絡），選取消費額度相對較高的家庭定義其標簽為高消費家庭（以數據標簽1來表示），消費額度中等的家庭列為中等消費家庭（以數據標簽2來表示），消費額度較低的家庭可列為低消費家庭（以數據標簽3來表示）。至此，可通過一段時間的數據采集，對社區家庭進行精確分類識別，在識別結果的基礎之上可進行下列工作：

1、針對高消費家庭，社區可研究其消費規律，如了解高消費家庭對生活品質的要求，從而增加對應的高品質商品。同時針對該類家庭，也可推送相關高品質商品的供應信息，滿足該類家庭的需要。

2、針對中等消費家庭，社區可保持穩定的商品供應水平，維護此類家庭的供求關系穩定，并有效控制社區物資數量，避免貨物壓艙、堆積等情況的出現。

3、針對低消費家庭，社區應重點關注該類家庭，當某一家庭出現長期低消費水平，社區應考慮上門家訪，了解該住戶家庭經濟情況，是否存在因病致貧困、失業致貧等現象。對于低消費家庭中出現的經濟困難住戶，可考慮協助其申請就業幫扶，失業補助或采取其他方式對其進行幫扶等。

4、基于人工智能與大數據分析技術，社區可針對不同類別的家庭提供不同類別的服務，切實充分考慮到每個住戶的經濟情況，設身處地服務住戶，體現出更多的人文關懷。

此外，除以上提及的內容，基于人工智能技術與大數據分析這一服務平臺，還能挖掘出更多實用信息，開發更多功能如強化醫療保健與優化快遞投送等。

四、結論

本文針對特殊時期的復雜社區管理問題，開發出相對應的社區服務管理軟件，涵蓋了居民從日常生活到醫療保健及便捷服務的各方面需求。同時，立足于該軟件的基本功能，創意性地引入支持向量機與人工神經網絡，構建人工智能技術大數據服務平臺，將社區居民物資采購信息進行分析處理，總結出相關結論用于指導社區工作人員的管理工作，提高社區管理的效率，明確社區管理中針對各個家庭的不同措施。該軟件能夠在特殊時期簡化社區繁雜的事務，讓社區工作者專注于提升服務的質量，同時在大數據分析的指導下，突顯社區的人文關懷。綜上所述，通過結合人工智能技術與大數據服務平臺，并配合線下相關服務，能夠為特殊時期社區管理工作提供一種切實可行的思路與方法，該軟件展現出極強的實用價值與發展潛力。