一种基于案例推理技术的城市建设智能审批方法

摘要

本发明公开了一种基于案例推理技术的城市建设智能审批方法，包括六个步骤：构造审批案例库、新审批案例和模型参数信息输入、提交作业到Hadoop集群进行KNN MapReduce案例检索、基于“权重积分模型”对检索结果进行统计分析、案例评价与修正、审批数据分布式全文搜索。本发明的有益效果是：该方法预计能改变目前主要靠人工对申请审批的情况，提高工作效率，增加审批的依据，使得审批流程更加智能化。通过该云计算中心，可以利用Hadoop的MapReduce框架进行分布式检索，建立基于案例推理技术的分布式案例检索模型。本专利创新性地提出“权重积分模型”对检索出的相似案例进行统计分析，进而得到对新审批案件有益的指导。

主权项

一种基于案例推理技术的城市建设智能审批方法，其特征在于：包括如下步骤：1)构造审批案例库：采用基于面向对象的案例表示方法；2)新审批案例和模型参数信息输入：在新审批案例输入阶段，审批人员需要输入案例的各个属性信息，包括申请单位信息、申请项目信息、申请用地信息以及CBR模型参数信息，包括近似案例的个数K、案例属性权重向量W和相似度检索阈值a；3)提交作业到Hadoop集群进行KNN MapReduce案例检索：在案例检索阶段，系统把审批人员输入的审批案例信息提交到案例审批云计算平台上，平台启动MapReduce Job根据之前不同类型属性相似度计算方法计算出案例库中的每个案例与新输入案例之间的相似度，然后再根据相似度和K值匹配出符合要求的相似案例；4)基于“权重积分模型”对检索结果进行统计分析：对于检索出来的K个案例，根据其相似度大小设置不同的权重，相似度越大，则该案例的权重越大；然后根据每个案例的审批结果进行加权求和，同一类的审批结果放在一起进行权重的累加，最终权重最大的那一类的审批结果作为本次案例检索的参考意见；5)案例评价与修正：在案例修正阶段，审批人员检索到相似案例后可以查看每个案例的详情，并给出案例匹配度反馈；如果在这次案例检索中，利用某个相似案例解决了当前的审批问题，则可以对这个案例的权重进行增加，表明这个案例具有代表性；如果没有返回相似案例，则可以调整相似度阈值或者案例权重向量，然后再次检索；6)审批数据分布式全文搜索：如果案例检索阶段返回的案例相似度较低或者指导意义很小，则审核人员可以输入关键字对历史审核信息进行全文索引，包括历史审批信息的各个字段以及审批提交的材料，由此获得指导信息。