(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211252703.4 (22)申请日 2022.10.13 (71)申请人 中国科学院深圳先进技 术研究院 地址 518055 广东省深圳市南 山区深圳大 学城学苑大道1068号 (72)发明人 孙婧　樊建平　魏彦杰　宁立　 (74)专利代理 机构 北京市诚辉律师事务所 11430 专利代理师 耿慧敏　成丹 (51)Int.Cl. G06Q 50/26(2012.01) G06F 16/28(2019.01) G06F 16/26(2019.01) G06F 16/2457(2019.01) (54)发明名称 基于数据融合的互联网与政务大数据业务 协同处理方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于数据融合的互联网 与政务大数据业务协同处理方法。 该方法包括： 针对需协同管理的事项， 进行结构化信息元素分 解， 形成事项主体信息表； 基于多源多类型数据 与事项主体作信息耦合关联， 形成多源多类关系 表； 对于所述多源多类关系表的信息， 进行相关 度和重要程度排序， 建立事项主次要素表； 基于 所述事项主次要素表， 通过分析信息的特征点和 差异点， 利用跨域多源多维数据形成数据多维协 同链； 对所述数据协同链匹配相应的决策预案， 以供决策层进行选择； 所述数据多维协同链依据 决策层选定的决策方案， 结合所述事项主次要素 表匹配相应的执行部门， 并将决策方案传递至该 执行部门。 本发 明促进了政府智慧服务水平的提 升。 权利要求书1页 说明书6页 附图2页 CN 115545988 A 2022.12.30 CN 115545988 A 1.一种基于数据融合的互联网与政务大 数据业务协同处 理方法， 包括以下步骤： 针对需协同管理的事项， 进行 结构化信息元 素分解， 形成事项 主体信息表； 基于多源多类型 数据与事项 主体作信息耦合关联， 形成多源多类关系表； 对于所述多源多类关系表的信息， 进行相关度和重要程度排序， 建立事项 主次要素表； 基于所述事项主次要素表， 通过分析信息的特征点和差异点， 利用跨域多源多维数据 形成数据多维协同链； 对所述数据协同链匹配相应的决策 预案， 以供决策层进行选择； 所述数据多维协同链依据决策层选定的决策方案， 结合所述事项主次要素表匹配相应 的执行部门， 并将决策 方案传递至该 执行部门。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 还包括： 基于执行部门反馈到所述数据协 同链的执 行结果， 形成案件经验总结并优化决策 预案。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述需协同管理的事项包括社会事件、 业 务场景、 部门协作。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述多源多类型数据包括政务数据、 公共 数据、 互联网数据、 物联网数据、 地理信息数据和领域数据。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述跨域多源多维数据是利用异构信 息通 道获取的多部门、 多行业和多领域的数据。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于多源多类型数据与事项主体作信 息耦合关联包括： 将与事项主体相关的人或物为主， 将三 维空间、 事项时间为辅进 行耦合关 联。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对于所述多源多类关系表的信息， 进 行相关度和重要程度排序， 建立事项 主次要素表包括： 训练深度学习模型， 训练样本反映历史事项类型、 对应决策方案所需的信息频次和优 先度与信息要素重要程度之间的对应关系； 对于所述多源多类关系表中的信息， 利用所述深度学习模型， 进行相关度和重要程度 排序， 进而建立所述事项 主次要素表。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述事项主体信息表包含人的信息、 物的 信息和文本信息， 其中， 人的信息包括人脸信息、 人体结构化信息、 动作信息， 物的信息包括 物体的类别 信息、 物体的结构化信息， 文本信息包括文本的语义信息 。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其中， 该计算机程序被处理器执 行时实现根据权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。 10.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 在所述存储器上存储有能够在处理器上运 行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8 中任 一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115545988 A 2基于数据融合的互联网与政务大数据业务协同 处理方法 技术领域 [0001]本发明涉及互联网技术领域， 更具体地， 涉及一种基于数据融合的互联网与政务 大数据业务协同处 理方法。 背景技术 [0002]实现智慧服务是建设智 慧政府的最终目的。 随着社会发展， 政务信息资源急剧增 长， 而信息壁垒逐步成为制约智慧服务发展的最大障碍， 只有解决海量、 异构、 异源的数据 所带来的困扰， 更 大程度地发挥数据价 值， 才能实现智慧政 府， 提升智慧服 务能力。 [0003]政务数据日益增多， 政府全量数据是大数据时代重要的一类数据资源， 其包含工 商、 税务、 行政以及人力资源和社会保障等领域的数据。 目前， 往往通过建立共享平台对政 府大数据开放、 优化和共享， 从多个维度推动数据共享工作， 加快消除数据孤岛， 打破部门 之间的壁 垒， 实现政务数据的政用， 推动数据的民用和商用。 [0004]然而， 在现有方案中， 还未能从技术层面完全打破不同领域不 同纬度间的信息壁 垒， 实现多维多领域数据 链接， 进而 无法实现部门数据对基层治理的有效赋能， 最 终表现为 基层治理平台的建 设成效低。 发明内容 [0005]本发明的目的是克服上述现有技术的缺陷， 提供一种基于数据融合的互联 网与政 务大数据业务协同处 理方法。 该 方法包括： [0006]针对需协同管理的事项， 进行 结构化信息元 素分解， 形成事项 主体信息表； [0007]基于多源多类型 数据与事项 主体作信息耦合关联， 形成多源多类关系表； [0008]对于所述多源多类关系表的信息， 进行相关度和重要程度排序， 建立事项主次要 素表； [0009]基于所述事项主次要素表， 通过分析信息 的特征点和差异点， 利用跨域多源多维 数据形成数据多维协同链； [0010]对所述数据协同链匹配相应的决策 预案， 以供决策层进行选择； [0011]所述数据多维协同链依据决策层选定的决策方案， 结合所述事项主次要素表匹配 相应的执 行部门， 并将决策 方案传递至该 执行部门。 [0012]与现有技术相比， 本 发明的优点在于， 通过政务大数据技术、 智能化技术等将政务 相关的多种不同业务领域、 多种不同数据结构、 多种不同数据源的数据进 行共享汇聚， 实现 数据的深度分析。 并且通过多种不同的业务领域、 多种不同的数据格式、 多种不同的数据 源， 关联多维数据， 解决了政 府信息协同的问题， 进 而促进了政 府智慧服 务水平的提升 。 [0013]通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述， 本发明的其它特征及其 优点将会变得清楚。说　明　书 1/6 页 3 CN 115545988 A 3