【技術實現步驟摘要】
本申請涉及政務處理，具體而言，涉及一種政務數據處理方法、系統及介質。
技術介紹
1、隨著信息技術的不斷發展，政府數據呈現出爆炸式增長，傳統的政務管理方式已經無法滿足高效、精準、便捷的需求。因此，如何利用先進技術對海量政務數據進行挖掘和分析，提高政府決策水平和服務質量，成為當前亟待解決的問題。
技術實現思路
1、本申請實施例的目的在于提供一種政務數據處理方法、系統及介質，通過構建包含大量政務數據的大模型，結合人工智能、大數據分析等先進技術，提高了對政務數據的處理效率。
2、本申請實施例還提供了一種政務數據處理方法，包括：
3、基于大數據獲取多源政務數據，得到政務數據集合，將政務數據集合進行預處理，得到優化后的數據集合；
4、將優化后的數據集合輸入利用深度學習技術訓練得到的政務治理模型中，生成治理決策；
5、基于治理決策分析政務服務質量，判斷政務服務質量是否滿足預設質量需求信息；
6、若符合預設質量需求信息，則基于治理決策對政務進行治理，生成治理數據；
7、若不符合預設質量需求信息，則生成修正提示信息，所述修正提示信息用于提示對政務服務流程進行調整。
8、可選地，在本申請實施例所述的政務數據處理方法中，基于大數據獲取多源政務數據，得到政務數據集合，將政務數據集合進行預處理，得到優化后的數據集合，具體包括：
9、基于大數據獲取多維度政務數據，提取多維度政務數據特征；
10、將政務數
11、判斷所述特征偏差率是否大于或等于設定的特征偏差率閾值；
12、若大于或等于，則生成噪聲特征，將噪聲特征進行剔除；
13、若小于，則得到多維度政務數據集合。
14、可選地，在本申請實施例所述的政務數據處理方法中，將優化后的數據集合輸入利用深度學習技術訓練得到的政務治理模型中，生成治理決策，具體包括：
15、獲取歷史政務數據與治理決策，生成數據對；
16、分析數據對的匹配度，將匹配度大于或等于設定匹配度閾值的數據對進行篩選，生成訓練集；
17、將訓練集輸入初始模型進行迭代訓練，得到訓練結果，判斷所述訓練結果是否收斂；
18、若收斂，則生成政務治理模型，基于政務治理模型生成治理決策；
19、若不收斂，則生成反饋信息，根據反饋信息動態調整模型參數。
20、可選地，在本申請實施例所述的政務數據處理方法中，基于治理決策分析政務服務質量，判斷政務服務質量是否滿足預設質量需求信息，具體包括：
21、獲取治理決策，基于治理決策分析治理狀態信息，基于治理狀態信息分析治理進度信息；
22、分析不同時間節點的治理進度信息，將相鄰時間節點的治理進度信息進行分析，得到治理效果評估信息；
23、分析治理效果評估信息是否符合預設治理條件；
24、若符合預設治理條件，則將不同時間節點的治理狀態數據傳輸至終端；
25、若不符合預設治理條件，則根據治理進度信息分析治理差異，基于治理差異調整治理決策。
26、可選地，在本申請實施例所述的政務數據處理方法中，若不符合預設質量需求信息，則生成修正提示信息，所述修正提示信息用于提示對政務服務流程進行調整，具體包括：
27、獲取政務服務質量，分析政務服務質量的合格度；
28、若政務服務質量的合格度大于第一修正閾值且小于第二修正閾值，則生成第一修正信息，基于第一修正信息生成第一政務服務流程；
29、若政務服務質量的合格度大于或等于第二修正閾值，則生成第二修正信息，基于第二修正信息生成第二政務服務流程。
30、可選地，在本申請實施例所述的政務數據處理方法中，若符合預設質量需求信息，則基于治理決策對政務進行治理，生成治理數據，具體包括：
31、獲取治理決策，基于治理決策生成不同時間節點的治理數據；
32、按照時間節點的順序將治理數據進行排序，生成序列表；
33、并分析相同時間節點的治理數據的波動信息；
34、基于治理數據的波動信息對序列表進行動態調整。
35、第二方面，本申請實施例提供了一種政務數據處理系統，該系統包括：存儲器及處理器，所述存儲器中包括政務數據處理方法的程序，所述政務數據處理方法的程序被所述處理器執行時實現以下步驟：
36、基于大數據獲取多源政務數據，得到政務數據集合，將政務數據集合進行預處理，得到優化后的數據集合；
37、將優化后的數據集合輸入利用深度學習技術訓練得到的政務治理模型中，生成治理決策；
38、基于治理決策分析政務服務質量，判斷政務服務質量是否滿足預設質量需求信息；
39、若符合預設質量需求信息，則基于治理決策對政務進行治理，生成治理數據；
40、若不符合預設質量需求信息，則生成修正提示信息，所述修正提示信息用于提示對政務服務流程進行調整。
41、可選地，在本申請實施例所述的政務數據處理系統中，基于大數據獲取多源政務數據，得到政務數據集合，將政務數據集合進行預處理，得到優化后的數據集合，具體包括：
42、基于大數據獲取多維度政務數據，提取多維度政務數據特征；
43、將政務數據特征與設定的特征進行比較，得到特征偏差率；
44、判斷所述特征偏差率是否大于或等于設定的特征偏差率閾值；
45、若大于或等于，則生成噪聲特征，將噪聲特征進行剔除；
46、若小于，則得到多維度政務數據集合。
47、可選地，在本申請實施例所述的政務數據處理系統中，將優化后的數據集合輸入利用深度學習技術訓練得到的政務治理模型中，生成治理決策，具體包括：
48、獲取歷史政務數據與治理決策，生成數據對；
49、分析數據對的匹配度，將匹配度大于或等于設定匹配度閾值的數據對進行篩選，生成訓練集；
50、將訓練集輸入初始模型進行迭代訓練，得到訓練結果，判斷所述訓練結果是否收斂；
51、若收斂，則生成政務治理模型，基于政務治理模型生成治理決策；
52、若不收斂，則生成反饋信息，根據反饋信息動態調整模型參數。
53、第三方面，本申請實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中包括政務數據處理方法程序，所述政務數據處理方法程序被處理器執行時，實現如上述任一項所述的政務數據處理方法的步驟。
54、由上可知，本申請實施例提供的一種政務數據處理方法、系統及介質，通過基于大數據獲取多源政務數據，得到政務數據集合，將政務數據集合進行預處理，得到優化后的數據集合；將優化后的數據集合輸入利用深度學習技術訓練得到的政務治理模型中，生成治理決策；基于治理決策分析政務服務質量，判斷政務服務質本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種政務數據處理方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的政務數據處理方法，其特征在于，基于大數據獲取多源政務數據，得到政務數據集合，將政務數據集合進行預處理，得到優化后的數據集合，具體包括：
3.根據權利要求2所述的政務數據處理方法，其特征在于，基于治理決策分析政務服務質量，判斷政務服務質量是否滿足預設質量需求信息，具體包括：
4.根據權利要求3所述的政務數據處理方法，其特征在于，若不符合預設質量需求信息，則生成修正提示信息，所述修正提示信息用于提示對政務服務流程進行調整，具體包括：
5.根據權利要求4所述的政務數據處理方法，其特征在于，若符合預設質量需求信息，則基于治理決策對政務進行治理，生成治理數據，具體包括：
6.一種政務數據處理系統，其特征在于，該系統包括：存儲器及處理器，所述存儲器中包括政務數據處理方法的程序，所述政務數據處理方法的程序被所述處理器執行時實現以下步驟：
7.根據權利要求6所述的政務數據處理系統，其特征在于，基于大數據獲取多源政務數據，得到政務數據集合，將政務數據集合進行
8.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質中包括政務數據處理方法程序，所述政務數據處理方法程序被處理器執行時，實現如權利要求1至5中任一項所述的政務數據處理方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種政務數據處理方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的政務數據處理方法，其特征在于，基于大數據獲取多源政務數據，得到政務數據集合，將政務數據集合進行預處理，得到優化后的數據集合，具體包括：
3.根據權利要求2所述的政務數據處理方法，其特征在于，基于治理決策分析政務服務質量，判斷政務服務質量是否滿足預設質量需求信息，具體包括：
4.根據權利要求3所述的政務數據處理方法，其特征在于，若不符合預設質量需求信息，則生成修正提示信息，所述修正提示信息用于提示對政務服務流程進行調整，具體包括：
5.根據權利要求4所述的政務數據處理方法，其特征在于，若符合預設質...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張健，楊禮尊，張宇宜，胡俊杰，王洪月，
申請(專利權)人：傳播大腦科技浙江股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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