[發明專利]物業質量品控的優化方法及裝置

在審

• 申請號: 201810051152.2
• 申請日: 2018-01-18
• 公開（公告）號: CN108280780A
• 公開（公告）日: 2018-07-13
• 發明（設計）人: 李長江;曹志勇
• 申請（專利權）人: 深圳市麥斯杰網絡有限公司;廣東碧桂園物業服務股份有限公司
• 主分類號: G06Q50/16
• 分類號: G06Q50/16;G06F17/30;G06Q10/06
• 代理公司: 深圳市港灣知識產權代理有限公司 44258
• 代理人: 微嘉

本發明公開了一種物業質量品控的優化方法及裝置，涉及一種數據處理技術領域，主要目的在于現有由于人為監控無法實時對監控點的情況進行準確確定，浪費大量的人力資源，還會影響物業管理的效率，降低物業質量品控的準確性、有效性的問題。主要技術方案：按照預設時間間隔獲取監控點采集的監控數據；根據所述監控數據結合物業質量品控識別模型確定物業質量品控結果，所述物業質量品控識別模型用于根據所述監控數據識別監控點中出現的異常監控情況。主要用于物業質量品控的優化。

技術領域

本發明涉及一種數據處理技術領域，特別是涉及一種物業質量品控的優化方法及裝置。

背景技術

物業是指已經建成并投入使用的各類房屋及其與之相配套的設備、設施和場地的總稱，而隨著戶主對生活環境質量要求的不斷提高，越來越多的物業方使用物業管理系統來對物業質量品質進行監控，來滿足戶主的不同需求，從而提高入住率。

目前，現有的物業質量品控通過采集各個監控點的數據，通過人為的分析各個監控點的狀態來確定物業的質量品質是否達到標準，但是，由于人為監控無法實時對監控點的情況進行準確確定，浪費大量的人力資源，還會影響物業管理的效率，降低物業質量品控的準確性、有效性。

發明內容

有鑒于此，本發明提供一種物業質量品控的優化方法及裝置，主要目的在于現有由于人為監控無法實時對監控點的情況進行準確確定，浪費大量的人力資源，還會影響物業管理的效率，降低物業質量品控的準確性、有效性的問題。

依據本發明一個方面，提供了一種物業質量品控的優化方法，包括：

按照預設時間間隔獲取監控點采集的監控數據；

根據所述監控數據結合物業質量品控識別模型確定物業質量品控結果，所述物業質量品控識別模型用于根據所述監控數據識別監控點中出現的異常監控情況。

進一步地，所述獲取監控點按照預設時間間隔采集的數據之前，所述方法還包括：

提取歷史監控數據；

根據物業質量品控的業務需求從所述歷史監控數據中標記特征數據；

根據標記特征數據的歷史監控數據對基礎學習模型進行訓練，確定物業質量品控識別模型；

將所述物業質量品控識別模型進行標注，并存儲至模型數據庫中。

進一步地，所述根據物業質量品控的業務需求從所述歷史監控數據中標記特征數據之前，所述方法還包括：

根據基礎學習模型的算法要求對所述歷史監控數據進行數據清洗。

進一步地，所述根據標記特征數據的歷史監控數據對基礎學習模型進行訓練，確定物業質量品控識別模型包括：

根據所述歷史監控數據及所述特征數據對基礎學習模型進行訓練，得到初級物業質量品控識別模型，根據所述初級物業質量品控識別模型進行預期運算，將預期運算結果反饋至用戶，并接收用戶進行標注的用于訓練的監控數據，根據所述標注過的監控數據對初級業務質量品控識別模型進行訓練，確定最終的物業質量品控識別模型。

進一步地，所述根據所述監控數據結合物業質量品控識別模型確定物業質量品控結果之前，所述方法還包括：

配置與不同的應用場景分別對應的物業質量品控識別模型的配置參數；

判斷所述物業質量品控識別模型是否為最新版本；

若所述物業質量品控識別模型不為最新版本，則從所述模型數據庫中下載最新版本的物業質量品控識別模型，將舊版本的物業質量品控識別模型替換為新版本的物業質量品控識別模型。

進一步地，所述根據所述監控數據結合物業質量品控識別模型確定物業質量品控結果包括：