一种基于大数据的养老院智能推荐服务系统的制作方法

1.本发明涉及居家养老护理技术领域，具体为一种基于大数据的养老院智能推荐服务系统。


背景技术：

2.如今，养老已是热门话题，互联网时代如何养老、怎样智慧养老，更为大家所关注，子女孝敬老人在时间、精力、财力等方面，均有较大的挑战，无法满足该部分老人的养老需求，需社会和政府的重视，需要倾注较大的财政支持力度。
3.当前大部分养老院，由于成本、技术条件限制等原因，主要是通过人工查看分析和选择相应的服务，如公共服务(理发、集体购物、清洗服务、物业服务、清洗服务等)，生活服务(清洁房间、清洗衣服、个人清洁、护理等)，膳食(送餐服务、用餐看护、助餐等)，医疗服务(健康咨询、医师巡检、体征测量、床旁看诊等)，康复服务(康复运动、行走训练、移动训练、翻身训练等)，娱乐服务(外出郊游、康复游戏、活动看护等)，因为是人工筛选，没有形成统一的标准，对老人来说相对不合理。
4.上述中也存在以下缺陷：
5.1、随着人口老龄化的加剧，面对大量的养老需求，养老院需要通过人工审查老人的基本信息情况，同时对照性的针对老人设计合适的服务项目，最后电子化录入和统计，这些操作需要消耗大量人力成本和时间成本；
6.2、人工推荐服务时效性不足、高峰时期效率难以保证；同时在客观情况下，人工推荐的准确性也无法得到保证；
7.3、没有对整个养老反馈做有效的数据挖掘和利用，无法利用以前的经验完善和补充现有的服务推荐机制，没有形成统一的标准，无法复用好的推荐模型。


技术实现要素：

8.(一)解决的技术问题
9.针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于大数据的养老院智能推荐服务系统，解决了背景技术提出的问题。
10.(二)技术方案
11.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的养老院智能推荐服务系统，包括客户信息管理模块、养老院服务信息模块、服务智能推荐模块、老人服务记录模块与老人反馈评价分析模块；
12.客户信息管理模块：所述客户信息管理模块用于老人家属注册登记、管理员录入、批量导入等，包括姓名、性别、年龄、地址、联系人、身体情况、诉求等基本资料；
13.养老院服务信息模块：所述养老院服务信息模块用于不同养老院可以根据自身情况添加不同的特色服务，同时也支持批量导入、信息录入等；
14.服务智能推荐模块：所述服务智能推荐模块负责根据老年人的服务需求、身体综
合情况、预算等，通过养老院服务匹配模型，动态生成服务清单列表；
15.老人服务记录模块：所述老人服务记录模块负责记录每次合同老人选择的服务项目，同时对比系统推荐的服务项目清单，维护服务项目权重：选中或未在清单中的服务项目权重增加，未选中的服务项目权重减少；
16.老人反馈评价分析模块：所述老人反馈评价分析模块负责对每次的服务打分，根据反馈的满意度对不同的服务项目进行权重的增减。
17.优选的，所述养老院服务信息模块可针对不同的服务，标记上不同的维度标签，且在同一标签下可以对不同的服务项目设置不同的权重。
18.优选的，所述老人反馈评价分析模块可对权重较低的服务项目，着重分析权重下降的原因，并进行反馈。
19.一种基于大数据的养老院智能推荐服务系统使用方法，包括如下步骤：
20.s01、养老院的管理员在系统里录入当前养老院能提供的服务项目信息，同时为服务项目打上不同的标签以及初始权重；
21.s02、当有老人或老人家属进行入住登记的时候，系统根据老人的基本信息、反馈分析等因素，通过服务匹配模型生成定制化的服务项目清单；
22.s03、整体服务流程结束后，老人需要对每个服务的项目进行打分，系统会统计和分析每个老人的服务项目，动态调整养老院下的服务权重信息，针对权重较低的项目，着重解决其中存在的问题，努力提高其服务品质，或者取消这个服务项目，优化养老院整个结构组织，最大化使其服务配置合理化。
23.(三)有益效果
24.与现有技术对比，本发明具备以下有益效果：
25.1、本发明中，实现老人入住申请过程中根据老人相关情况信息进行智能服务推荐，有效的提高了养老服务的时效、精确性与质量；动态生成合理、精准的养老服务清单，最大化保证老人享受到符合自身情况的贴心服务。
26.2、本发明中，系统根据不同的老人智能推荐生成对应的服务项目清单，使服务推荐更加的精确和高效。
27.3、本发明中，系统会对整个养老反馈做有效的数据挖掘和利用，完善和补充现有的服务推荐机制。
28.4、本发明中，针对不同的养老院可以复用好的推荐模型。
附图说明
29.图1为本发明的系统结构图；
30.图2为本发明的系统流程图；
31.图3为本发明中实施例的补充说明图。
具体实施方式
32.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他
实施例，都属于本发明保护的范围。
33.请参阅图1、图2，一种基于大数据的养老院智能推荐服务系统，包括客户信息管理模块、养老院服务信息模块、服务智能推荐模块、老人服务记录模块与老人反馈评价分析模块；
34.客户信息管理模块：所述客户信息管理模块用于老人家属注册登记、管理员录入、批量导入等，包括姓名、性别、年龄、地址、联系人、身体情况、诉求等基本资料；
35.养老院服务信息模块：所述养老院服务信息模块用于不同养老院可以根据自身情况添加不同的特色服务，同时也支持批量导入、信息录入等；
36.服务智能推荐模块：所述服务智能推荐模块负责根据老年人的服务需求、身体综合情况、预算等，通过养老院服务匹配模型，动态生成服务清单列表；
37.老人服务记录模块：所述老人服务记录模块负责记录每次合同老人选择的服务项目，同时对比系统推荐的服务项目清单，维护服务项目权重：选中或未在清单中的服务项目权重增加，未选中的服务项目权重减少；
38.老人反馈评价分析模块：所述老人反馈评价分析模块负责对每次的服务打分，根据反馈的满意度对不同的服务项目进行权重的增减。
39.进一步的，所述养老院服务信息模块可针对不同的服务，标记上不同的维度标签，且在同一标签下可以对不同的服务项目设置不同的权重。
40.进一步的，所述老人反馈评价分析模块可对权重较低的服务项目，着重分析权重下降的原因，并进行反馈。
41.本实施例中，养老院服务信息模块针对不同的维度标签大概如下：
42.针对行动不便的，如协助老人移动如厕、协助老人卫生清洁、协助老人用餐、穿脱衣(协助)、更换衣裤等，打上行动不便标签；
43.针对有活动需求的，如康复游戏、户外活动、活动看护、娱乐设施使用等，打上活动标签；
44.针对公共服务的，如夜间巡视、物业服务、清洗服务、收发服务、公共设施利用等，打上公共标签；
45.针对膳食的，如打餐服务、喂饭服务、用餐看护、送餐服务等，打上膳食标签。
46.4.一种基于大数据的养老院智能推荐服务系统使用方法，包括如下步骤：
47.s01、养老院的管理员在系统里录入当前养老院能提供的服务项目信息，同时为服务项目打上不同的标签以及初始权重；
48.s02、当有老人或老人家属进行入住登记的时候，系统根据老人的基本信息、反馈分析等因素，通过服务匹配模型生成定制化的服务项目清单；
49.s03、整体服务流程结束后，老人需要对每个服务的项目进行打分，系统会统计和分析每个老人的服务项目，动态调整养老院下的服务权重信息，针对权重较低的项目，着重解决其中存在的问题，努力提高其服务品质，或者取消这个服务项目，优化养老院整个结构组织，最大化使其服务配置合理化。
50.本实施例中，自动生成服务项目清单算法：
51.系统生成服务项目清单可分两部分，第一部分为基于老人的服务需求、身体综合情况、预算等属性，为老人贴上相关标签；同时基于服务内容为养老院的服务项目贴上对应
的标签，根据标签匹配模型选择对应种类的大类，第二部分基于第一部分的结果，在选定的服务大类下面，为下面具体的服务打分，通过加权平均数计算每个服务项目的最终得分，再从高到低排序。
52.标签匹配模型是基于业务推荐优先级调整机制，一个老人可能存在多个标签的属性，即对应到多个服务大类的情况，为了合理匹配合适的服务标签，可以根据老人的服务需求、身体综合情况、预算、业务成功率四个维度建立服务优先级智能动态调整机制，该机制可以通过以下公式实现：
53.priority＝s1*w
req
+s2*w
body
+s3*w
bud
+s4*w
suc
54.不同维护得分方法如下：
55.服务需求根据老人的本人意愿；
56.身体综合情况主要由老人的活动能力、疾病情况决定；
57.预算是一个简单函数，根据家庭经济决定；
58.业务成功率得分，根据历史成功率高低决定。
59.在上面选定的服务维度下面，不同的服务项目根据养老院主观意愿可以设定一个相对合理的初始分数，同时根据服务的重要性设置其权重，权重会随着每次老人养老合同的签订与推荐服务的对比做动态的调整，每项服务项目的权重通过层次分析法制定：
60.层次分析法简称ahp，是指将与整体决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，然后进行定性和定量分析的方法，根据总的目标，可以将问题分解为不同的因素，形成一个多层次的分析结构模型，从而最终使问题归结为最低层相对于最高层的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定，利用层次分析法对各个服务项目进行打分，然后针对不同的服务项目制定不同的策略，以促进养老院服务结构和内容的改进。
61.主要步骤如下：
62.1、建立建立递阶层次结构模型，如图3所示；
63.2、构造判断矩阵：
64.当确定了梯阶层次模型后，准则层(中间层)就随之确定了，c＝{c1,c2,c3
…
cn}，比如生活照料服务内容、健康管理服务内容、科学膳食服务内容、文体娱乐服务内容，要比较它们对目标的影响程度，确定在该层中相对于某一维度所占的比重，综合各因素比较难度，所以先进行两两维度之间的比较，用a
ij
表示ci因素相对于cj因素的比较结果，则：
[0065][0066]
a就是一个判断矩阵，通过1-9标度方法填写上述矩阵里的数值，如下表1所示：
[0067]
标度含义1表示两个因素对比，具有同样重要性3表示两个因素对比，一个因素比另一个因素稍微重要5表示两个因素对比，一个因素比另一个因素明显重要7表示两个因素对比，一个因素比另一个因素强烈重要9表示两个因素对比，一个因素比另一个因素极端重要2,4,6,8上述两相邻判断的中值
倒数a和b相比如果标度为3，那么b和a相比就是1/3
[0068]
表1为1-9标度方法表
[0069]
对于服务项目而言，上面就是一个4
×
4的矩阵，记为a，对应的元素为a
ij
；
[0070]
生活照料服务健康管理服务科学膳食服务文体娱乐服务生活照料服务11/21/41/5健康管理服务2131/5科学膳食服务41/311/6文体娱乐服务5561
[0071]
表2为各项服务占比表
[0072]
3、计算权向量并做一致性检：
[0073]
计算权向量：通过算数平均法计算其权向量，首先，将判断矩阵的每一列元素做归一化处理：
[0074][0075]
其中，j指的是列，再将归一化的判断矩阵按行相加：
[0076][0077]
一致性检验：
[0078]
计算一致性指标ci：
[0079][0080]
查找对应的平均随机一致性指标r：平均随机一致性指标是多次(500次以上)重复进行随机判断矩阵特征根计算之后取算术平均得到的，龚木森、许树柏1986年得出的1—15阶判断矩阵重复计算1000次的平均随机一致性指标如下表3所示：
[0081][0082][0083]
表3为1—15阶判断矩阵重复计算1000次的平均随机一致性指标表计算一致性比例cr
[0084][0085]
如果cr《0.1，则可认为判断矩阵的一致性可以接受；否则需要对判断矩阵进行修正，一致性检验通过后，层次单排序中计算出的权重才能使用。
[0086]
4、汇总结果得到权重矩阵：在层次分析中，计算同一层次所有要素对最高层次进行排序，从最上层开始，自上而下的求出各层要素关于总体的综合重要度，并进行一致性检验。
[0087]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

技术特征：
1.一种基于大数据的养老院智能推荐服务系统，其特征在于：包括客户信息管理模块、养老院服务信息模块、服务智能推荐模块、老人服务记录模块与老人反馈评价分析模块；客户信息管理模块：所述客户信息管理模块用于老人家属注册登记、管理员录入、批量导入等，包括姓名、性别、年龄、地址、联系人、身体情况、诉求等基本资料；养老院服务信息模块：所述养老院服务信息模块用于不同养老院可以根据自身情况添加不同的特色服务，同时也支持批量导入、信息录入等；服务智能推荐模块：所述服务智能推荐模块负责根据老年人的服务需求、身体综合情况、预算等，通过养老院服务匹配模型，动态生成服务清单列表；老人服务记录模块：所述老人服务记录模块负责记录每次合同老人选择的服务项目，同时对比系统推荐的服务项目清单，维护服务项目权重：选中或未在清单中的服务项目权重增加，未选中的服务项目权重减少；老人反馈评价分析模块：所述老人反馈评价分析模块负责对每次的服务打分，根据反馈的满意度对不同的服务项目进行权重的增减。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的养老院智能推荐服务系统，其特征在于：所述养老院服务信息模块可针对不同的服务，标记上不同的维度标签，且在同一标签下可以对不同的服务项目设置不同的权重。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的养老院智能推荐服务系统，其特征在于：所述老人反馈评价分析模块可对权重较低的服务项目，着重分析权重下降的原因，并进行反馈。4.一种基于大数据的养老院智能推荐服务系统使用方法，其特征在于：包括如下步骤：s01、养老院的管理员在系统里录入当前养老院能提供的服务项目信息，同时为服务项目打上不同的标签以及初始权重；s02、当有老人或老人家属进行入住登记的时候，系统根据老人的基本信息、反馈分析等因素，通过服务匹配模型生成定制化的服务项目清单；s03、整体服务流程结束后，老人需要对每个服务的项目进行打分，系统会统计和分析每个老人的服务项目，动态调整养老院下的服务权重信息，针对权重较低的项目，着重解决其中存在的问题，努力提高其服务品质，或者取消这个服务项目，优化养老院整个结构组织，最大化使其服务配置合理化。

技术总结
本发明涉及居家养老护理技术领域，公开了一种基于大数据的养老院智能推荐服务系统，包括客户信息管理模块、养老院服务信息模块、服务智能推荐模块、老人服务记录模块与老人反馈评价分析模块；客户信息管理模块：所述客户信息管理模块用于老人家属注册登记、批量导入等，包括姓名、性别、年龄、地址、联系人、身体情况、诉求等基本资料；养老院服务信息模块：所述养老院服务信息模块用于不同养老院可以根据自身情况添加不同的特色服务。本发明中，实现老人入住申请过程中根据老人相关情况信息进行智能服务推荐，有效的提高了养老服务的时效、精确性与质量；动态生成合理、精准的养老服务清单，最大化保证老人享受到符合自身情况的贴心服务。贴心服务。贴心服务。


技术研发人员：蔡学良 袁翔 卢振庭 吴海斌 马禹辉 李振理
受保护的技术使用者：福寿康智慧医疗养老服务（上海）有限公司
技术研发日：2023.04.14
技术公布日：2023/7/22