一种智慧园区预约数据存储方法及系统与流程

本发明涉及智慧园区预约数据处理，具体涉及一种智慧园区预约数据存储方法及系统。

背景技术：

1、随着智慧园区的建设，越来越多的业务开始实现网上办理，如参观预约等。相较于传统的电话预约，使用小程序进行预约可以实时查看当天场馆的预约情况，同时还能查看场馆内各分馆的详细信息。这样不仅能合理安排时间，还能充分了解场馆信息，从而提高预约效率。而预约人数不断增加，常规的数据存储方法面临着巨大的存储压力。因此，需要对存储方法进行改进，旨在减少存储空间并提高数据存取效率，以便更好地分析用户行为，进而提升服务质量。

2、目前，常用分布式存储对智慧园区数据进行存储，具体将用户数据存储在不同对服务器中，但是由于用户预约数据存在相似性以及差异性，仅将所有数据无差别地存储在不同服务器，没有充分考虑用户预约数据的具体情况，导致存储效率仍然不够高效。

技术实现思路

1、本发明提供一种智慧园区预约数据存储方法及系统，以解决现有的对智慧园区预约数据进行分布式存储时将所有数据无差别存储在不同服务器中，没有充分考虑用户预约数据的具体情况，导致存储效率不够高效的问题。

2、本发明的一种智慧园区预约数据存储方法及系统采用如下技术方案：

3、本发明一个实施例提供了一种智慧园区预约数据存储方法，所述方法包括以下步骤：

4、获取用户通过终端设备对智慧园区内的不同分馆的预约数据，所述预约数据包含用户个人信息、用户预约分馆的预约时间、预约分馆序号，所述用户个人信息至少包括用户的id；

5、基于所有预约数据获取总预约分馆序列，所述总预约分馆序列包含若干个用户的预约分馆集合；根据总预约分馆序列中不同用户之间预约分馆序号的相似性，将总预约分馆序列进行分类，获取相似预约分馆序列；

6、通过相似预约分馆序列获取分馆预约次数序列；根据用户预约分馆的数量以及分馆预约次数序列内分馆的预约次数，获取受欢迎分馆集合；根据用户的多次预约信息获取用户的偏好分馆集合，结合受欢迎分馆集合，获取偏好受欢迎分馆集合，根据偏好受欢迎分馆集合获取i类用户集合；根据i类用户集合中用户的偏好受欢迎分馆集合的相似性、分馆的受欢迎程度、用户的预约分馆次数，获取i类用户集合中用户之间的最终喜好分馆类别相似程度；

7、基于用户之间的最终喜好分馆类别相似程度对预约数据进行分类，根据分类结果对用户预约数据进行存储。

8、进一步地，所述基于所有预约数据获取总预约分馆序列，所述总预约分馆序列包含若干个用户的预约分馆集合，包括的具体方法为：

9、对用户id进行升序排序，按照排序顺序对用户进行编号，获取所有用户的序号；获取每个用户预约的所有分馆对应的预约分馆序号，将任意用户预约的所有分馆对应的预约分馆序号形成的集合，记为所述用户的预约分馆集合，将所述用户的预约分馆集合记为，表示序号为的用户的预约分馆集合；对所有用户的预约分馆集合按照用户序号升序的顺序得到总预约分管序列，将所述总预约分管序列记为，，其中表示第个用户的预约分馆集合，表示用户总数。

10、进一步地，所述根据总预约分馆序列中不同用户之间预约分馆序号的相似性，将总预约分馆序列进行分类，获取相似预约分馆序列，包括的具体方法为：

11、遍历总预约分馆序列，将任意用户记为目标用户，获取目标用户与其他每个用户之间预约分馆集合的若干个交集，将所有交集中元素数量最多的交集记为目标用户的最大公共子集，将所有用户的最大公共子集形成的序列，记为相似预约分馆序列。

12、进一步地，所述通过相似预约分馆序列获取分馆预约次数序列，包括的具体方法为：

13、获取相似预约分馆序列中所包含的每一个分馆被预约的次数，将所有分馆的被预约次数形成的序列记为分馆预约次数序列；

14、所述分馆预约次数序列的获取方法为：

15、将每个最大公共子集所包含的用户记为最大公共子集的公共用户，获取相似预约分馆序列中所有最大公共子集的公共用户数量，所述公共用户数量记为每个最大公共子集中每个分馆的公共用户数量；将所有最大公共子集中同样序号分馆的公共用户数量进行合并，得到每个分馆的公共用户数量，记为每个分馆的被预约次数；按照分馆序号升序排序的顺序，将所有分馆的被预约次数进行排序，得到分馆预约次数序列。

16、进一步地，所述根据用户预约分馆的数量以及分馆预约次数序列内分馆的预约次数，获取受欢迎分馆集合，包括的具体方法为：

17、首先，将智慧园区内号分馆的预约次数记为；

18、然后，将所有用户中预约了号分馆的用户记为号分馆的目标用户，获取总预约分馆序列中每个号分馆的目标用户的预约分馆的数量，将与智慧园区内分馆的总数的比值记为号分馆的目标用户关于号分馆的预约系数，将关于号分馆的预约系数小于或等于预设第一参数的用户的数量记为号分馆的兴趣预约参数，记为，表示为号分馆的兴趣预约参数；

19、接着，根据号分馆被预约的次数以及号分馆的兴趣预约参数，获取场馆内号分馆的受欢迎程度；

20、最后，将值大于等于预设第二参数的分馆记为受欢迎分馆，所有受欢迎分馆构成受欢迎分馆集合。

21、进一步地，所述场馆内号分馆的受欢迎程度的具体获取方法为：

22、场馆内号分馆的受欢迎程度的获取方法为：

23、；

24、其中，表示号分馆的受欢迎程度，表示分馆总数，表示场馆内所有分馆被预约的总次数，表示号分馆的被预约次数，表示号分馆的兴趣预约参数，表示归一化函数。

25、进一步地，所述根据用户的多次预约信息获取用户的偏好分馆集合，结合受欢迎分馆集合，获取偏好受欢迎分馆集合，根据偏好受欢迎分馆集合获取i类用户集合，包括的具体方法为：

26、首先，对存在多次预约的用户，获取用户多次预约时产生的预约分馆序列，并按照所述用户的预约时间进行排序，记为，其中为第个用户第次预约的数据，表示用户的总预约次数；

27、其次，将相邻两次预约分馆序列的交集记为最大公共子集，所述最大公共子集内的数量记为所述用户感兴趣的分馆序号，随后获取所述用户的所有相邻两次预约分馆序列的最大公共子集，同时对分馆的预约次数进行记录，表示第个用户预约号分馆的次数；将获取的所有最大公共子集内的分馆序号构成的集合，记为最大公共子集包含的用户的偏好分馆集合，表示第个用户的偏好分馆集合；

28、然后，遍历所有用户多次预约分馆时产生的预约分馆序列，并获取用户多次预约过的偏好分馆集合；

29、最后，获取偏好分馆集合与受欢迎分馆集合之间的交集，记为用户的偏好受欢迎分馆集合，将偏好受欢迎分馆集合不为空集的用户记为i类用户，所有的i类用户构成i类用户集合。

30、进一步地，所述根据i类用户集合中用户的偏好受欢迎分馆集合的相似性、分馆的受欢迎程度、用户的预约分馆次数，获取i类用户集合中用户之间的最终喜好分馆类别相似程度，包括的具体方法为：

31、首先，将使用minhash算法获取的两用户偏好受欢迎分馆集合的相似程度记为两位用户的初步喜好分馆类别相似程度；

32、然后，根据两位用户的初步喜好分馆类别相似程度和分馆的受欢迎程度、用户的预约分馆次数获取两位用户的最终喜好分馆类别相似程度。

33、进一步地，所述最终喜好分馆类别相似程度的具体获取方法为：

34、号用户和号用户的最终喜好分馆类别相似程度的获取方法为：

35、；

36、其中，表示号用户和号用户的最终喜好分馆类别相似程度；表示号用户和号用户的初步喜好分馆类别相似程度，为分馆序号，为分馆总数，和分别为号用户和号用户对号分馆的预约次数，和分别为号用户和号用户的总预约次数，为号分馆的受欢迎程度。

37、本发明的实施例提供了一种智慧园区预约数据存储系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任意一项所述一种智慧园区预约数据存储方法的步骤。

38、本发明的技术方案的有益效果是：本方案优化了智慧园区内预约数据在分布式存储过程中的无差别存储用户预约数据导致的存储效率不够高效的问题，分析智慧园区内各分馆的受欢迎程度，分析用户之间的偏好差异，结合智慧园区预约数据的相似性和差异性，对智慧园区的预约数据进行分类，根据分类结果对智慧园区预约数据进行分布式存储，提高了同一存储服务器中预约数据的相似性，有利于后续的数据分析，以及对数据的压缩程度，从而提高了智慧园区预约数据的存储效率。