一种基于SEM模型的养老服务机构配置优化方法及系统

一种基于sem模型的养老服务机构配置优化方法及系统
技术领域
1.本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种基于sem模型的养老服务机构配置优化方法及系统。


背景技术：

2.目前，随着知识经济和网络经济时代的到来，养老智慧化已经成为新世纪全新生活方式的根本保证。因此，随着老年化人口的不断攀升，养老已经成为越来越凸显的社会问题，各种不同的养老模式都在进行探究。很多养老系统就此应运而生，其中以养老机构为典型，传统的养老机构的服务功能都比较单一，需要根据服务人员的变化来适应性的增加服务功以保证老人们的生活质量，现有的养老机构服务优化方法为通过问卷调查的方式来从受服务老人的采访内容中确定养老机构的优化项，其存在以下问题：由于人的主观意愿占比太重导致最终的优化结果仅仅符合少数人的需求，降低了受服务老人的体验感。


技术实现要素：

3.针对上述所显示出来的问题，本发明提供了一种基于sem模型分析的养老服务机构配置优化方法及系统用以解决背景技术中提到的由于人的主观意愿占比太重导致最终的优化结果仅仅符合少数人的需求，降低了受服务老人的体验感的问题。
4.一种基于sem模型的养老服务机构配置优化方法，包括以下步骤：
5.获取目标养老服务机构的当前配置服务信息；
6.对所述当前配置服务信息进行分析，根据分析结果构建sem模型；
7.利用所述sem模型解析出目标养老服务机构的配置改进项；
8.基于所述配置改进项生成目标养老服务机构的服务配置优化方案。
9.优选的，所述获取目标养老服务机构的当前配置服务信息，包括：
10.获取目标养老服务机构的多个服务项；
11.检测每个服务项在目标养老服务机构中的相关配备设施信息；
12.根据每个服务项在目标养老服务机构中的相关配备设施信息确定每个服务项的关联配置项；
13.基于每个服务项和其关联配置项确定目标养老服务机构的当前配置服务信息。
14.优选的，所述对所述当前配置服务信息进行分析，根据分析结果构建sem 模型，包括：
15.通过问卷调查结果获取目标养老服务机构内受服务人员的期望被服务变量信息；
16.根据所述当前配置服务信息推测出目标养老服务机构的每个服务项的服务变量信息；
17.获取目标养老服务机构的每个服务项的服务指标，确定每个服务项的服务指标变化情况与该服务项的服务变量信息的关联关系；
18.基于所述关联关系，通过所述期望被服务变量信息、每个服务项的服务变量信息
和该服务项的服务指标变化情况构建所述sem模型。
19.优选的，所述利用所述sem模型解析出目标养老服务机构的配置改进项，包括：
20.通过所述sem模型解析出受服务人员对于目标养老服务机构的每个服务项的满意度；
21.将满意度小于等于预设阈值的目标服务项确定为待改进服务项；
22.获取所述待改进服务项的多个目标配置项，确定每个目标配置项的可选改进项；
23.根据待改进服务项的每个目标配置项的可选改进项获取目标养老服务机构的配置改进项。
24.优选的，所述基于所述配置改进项生成目标养老服务机构的服务配置优化方案，包括：
25.评估所述配置改进项的多个改进方向；
26.基于所述多个改进方向从预设数据库中调取每个改进方向对应的推荐改进方案；
27.获取每个推荐改进方案的改进维度，根据受服务人员的日常状态信息对每个推荐改进方案的改进维度进行评分，获取评分结果；
28.根据所述评分结果选择评分分数大于等于预设分数的目标推荐方案作为目标养老服务机构的服务配置优化方案。
29.优选的，所述方法还包括：
30.根据所述服务配置优化方案确定目标养老服务机构的待添加服务设施；
31.基于目标养老服务机构的历史监控信息获取目标养老服务机构的人流量分布信息；
32.根据所述人流量分布信息选择多个高人流量区域，根据每个高人流量区域的场景参数和结构参数确定待添加服务设施在该高人流量区域的安装成本和预计收益；
33.根据待添加服务设施在每个高人流量区域的安装成本和预计收益选择待添加服务设施的安装区域。
34.优选的，所述通过问卷调查结果获取目标养老服务机构内受服务人员的期望被服务变量信息，包括：
35.根据所述问卷调查结果获取样本数据；
36.提取所述样本数据中的自变量信息，基于所述自变量信息通过预设因变量确定规则获取受服务人员的主观因变量信息；
37.评估所述自变量信息中每个自变量参数的信息价值取值范围；
38.根据自变量信息中每个自变量参数的信息价值取值范围与受服务人员的主观因变量信息的变量关系确定受服务人员的期望被服务变量信息。
39.优选的，所述方法还包括：
40.获取每个待添加服务设施的工序信息；
41.根据每个待添加服务设施的工序信息确定该待添加服务设施的调度资源；
42.基于每个待添加服务设施的调度资源确定该待添加服务设施的优化优先度；
43.根据每个待添加服务设施的优化优先度生成目标养老服务机构的配置优化规划。
44.优选的，在获取目标养老服务机构的当前配置服务信息之前，所述方法还包括：
45.确定目标养老服务机构的规模等级；
46.获取与目标养老服务机构的规模等级相同的参考养老服务机构的标配服务；
47.提取每个标配服务的服务参数和其对应的服务特征；
48.将每个标配服务的服务参数和其对应的服务特征作为获取目标养老服务机构的当前配置服务信息的参考服务特征样本。
49.一种基于sem模型的养老服务机构配置优化系统，该系统包括：
50.获取模块，用于获取目标养老服务机构的当前配置服务信息；
51.构建模块，用于对所述当前配置服务信息进行分析，根据分析结果构建 sem模型；
52.解析模块，用于利用所述sem模型解析出目标养老服务机构的配置改进项；
53.生成模块，用于基于所述配置改进项生成目标养老服务机构的服务配置优化方案。
54.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
55.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
56.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
57.图1为本发明所提供的一种基于sem模型的养老服务机构配置优化方法的工作流程图；
58.图2为本发明所提供的一种基于sem模型的养老服务机构配置优化方法的另一工作流程图；
59.图3为本发明所提供的一种基于sem模型的养老服务机构配置优化方法的又一工作流程图；
60.图4为本发明所提供的一种基于sem模型的养老服务机构配置优化系统的结构示意图。
具体实施方式
61.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
62.目前，随着知识经济和网络经济时代的到来，养老智慧化已经成为新世纪全新生活方式的根本保证。因此，随着老年化人口的不断攀升，养老已经成为越来越凸显的社会问题，各种不同的养老模式都在进行探究。很多养老系统就此应运而生，其中以养老机构为典型，传统的养老机构的服务功能都比较单一，需要根据服务人员的变化来适应性的增加服务功以保证老人们的生活质量，现有的养老机构服务优化方法为通过问卷调查的方式来从受服务老人的采访内容中确定养老机构的优化项，其存在以下问题：由于人的主观意愿占比太重导致最终的优化结果仅仅符合少数人的需求，降低了受服务老人的体验感。为了解
决上述问题，本实施例公开了一种基于sem模型的养老服务机构配置优化方法。
63.一种基于sem模型的养老服务机构配置优化方法，如图1所示，包括以下步骤：
64.步骤s101、获取目标养老服务机构的当前配置服务信息；
65.步骤s102、对所述当前配置服务信息进行分析，根据分析结果构建sem 模型；
66.步骤s103、利用所述sem模型解析出目标养老服务机构的配置改进项；
67.步骤s104、基于所述配置改进项生成目标养老服务机构的服务配置优化方案。
68.上述技术方案的工作原理为：获取目标养老服务机构的当前配置服务信息，对所述当前配置服务信息进行分析，根据分析结果构建sem模型，利用所述sem模型解析出目标养老服务机构的配置改进项，基于所述配置改进项生成目标养老服务机构的服务配置优化方案。
69.上述技术方案的有益效果为：通过构建sem模型以进行多层次的统计分析来获得目标养老服务机构的配置改进项进而生成优化方案既可以将每个受服务人员的客观思想进行独立评估最终综合评估以保证优化方案的适配性和实用性同时也可以精准地确定受服务老人的共同需求进而为其生成合理的优化方案，提高了其体验感，解决了现有技术中由于人的主观意愿占比太重导致最终的优化结果仅仅符合少数人的需求，降低了受服务老人的体验感的问题。
70.在一个实施例中，如图2所示，所述获取目标养老服务机构的当前配置服务信息，包括：
71.步骤s201、获取目标养老服务机构的多个服务项；
72.步骤s202、检测每个服务项在目标养老服务机构中的相关配备设施信息；
73.步骤s203、根据每个服务项在目标养老服务机构中的相关配备设施信息确定每个服务项的关联配置项；
74.步骤s204、基于每个服务项和其关联配置项确定目标养老服务机构的当前配置服务信息。
75.上述技术方案的有益效果为：通过根据服务项及其相关配备设施信息来确定目标养老服务机构的当前配置服务信息既可以获取目标养老服务机构的相关服务同时还可以获取相关服务对应的配备设施。为后续进行优化评估奠定了条件。
76.在一个实施例中，如图3所示，所述对所述当前配置服务信息进行分析，根据分析结果构建sem模型，包括：
77.步骤s301、通过问卷调查结果获取目标养老服务机构内受服务人员的期望被服务变量信息；
78.步骤s302、根据所述当前配置服务信息推测出目标养老服务机构的每个服务项的服务变量信息；
79.步骤s303、获取目标养老服务机构的每个服务项的服务指标，确定每个服务项的服务指标变化情况与该服务项的服务变量信息的关联关系；
80.步骤s304、基于所述关联关系，通过所述期望被服务变量信息、每个服务项的服务变量信息和该服务项的服务指标变化情况构建所述sem模型。
81.上述技术方案的有益效果为：通过根据被服务变量信息和服务变量信息以及每个服务项的服务指标变化情况与该服务项的服务变量信息的关联关系可以直观地确定用户
对于每个服务项的偏好度与各个服务项的服务指标变化之间的关系。从而使得构建的模型可以快速准确地确定目标养老服务机构的配置改进项，提高了稳定性和工作效率。
82.在一个实施例中，所述利用所述sem模型解析出目标养老服务机构的配置改进项，包括：
83.通过所述sem模型解析出受服务人员对于目标养老服务机构的每个服务项的满意度；
84.将满意度小于等于预设阈值的目标服务项确定为待改进服务项；
85.获取所述待改进服务项的多个目标配置项，确定每个目标配置项的可选改进项；
86.根据待改进服务项的每个目标配置项的可选改进项获取目标养老服务机构的配置改进项。
87.上述技术方案的有益效果为：通过确定改进服务项的每个目标配置项的可选改进项可以就每个目标配置项的可改选项来精准地估测出目标养老服务机构的配置改进项，既保证了改进的可行性同时也使得改进项更加符合受服务人员的需求，提高了实用性和受服务人员的体验感。
88.在本实施例中，所述方法还包括：
89.获取sem模型解析出受服务人员对于目标养老服务机构的任一服务项的满意度相应的多个参考参数变量；
90.提取每个参考参数变量的关键特征点，确定每个关键特征点与所述sem 模型的吻合度和关联性指数；
91.根据每个关键特征点与sem模型的吻合度和关联性指数计算出sem模型的总评估误差：
[0092][0093]
其中，f表示为sem模型的总评估误差，ln表示为自然对数，f表示为sem 模型的平均评估适应值，h表示为sem模型的评判规则增益性指数，n表示为关键特征点的数量，i表示为第i个关键特征点，pi表示为第i个关键特征点与 sem模型的吻合度，k表示为预设常数，qi表示为第i个关键特征点与sem模型的关联性指数，β表示为sem模型的学习率；
[0094]
确认所述sem模型的总评估误差是否大于等于预设误差阈值，若是，确认需要对参考参数变量进行调整，若否，确认无需对参考参数变量进行调整；
[0095]
对所述参考参数变量进行适应性调整，调整应满足以下条件：
[0096][0097]
其中，表示为调整后的第j个参考参数变量，qj表示为调整前的第j个参考参数变量，tj表示为第j个参考参数变量将要调整的值域，其抽取条件需满足在第j个目标参数向量的高密度值域和中密度值域区间，e表示为自然常数，取值为2.72，α表示为第j个参考参数变量对应的动态因子，θj表示为第 j个参考参数变量的动态参数值，μj表示为第j个参
考参数变量的静态参数值。
[0098]
上述技术方案的有益效果为：通过计算总误差可以确定sem模型中各个参考参数变量对应的误差进而对参考参数向量进行调整，降低了工作量，提高了工作效率，保证了sem模型的预测精度，进一步地，通过设置参考参数变量的调整条件既可以满足不修改其本质参数的前提下又可以对模型进行修复，保证了模型评估结果的准确性不受大影响。
[0099]
在一个实施例中，所述基于所述配置改进项生成目标养老服务机构的服务配置优化方案，包括：
[0100]
评估所述配置改进项的多个改进方向；
[0101]
基于所述多个改进方向从预设数据库中调取每个改进方向对应的推荐改进方案；
[0102]
获取每个推荐改进方案的改进维度，根据受服务人员的日常状态信息对每个推荐改进方案的改进维度进行评分，获取评分结果；
[0103]
根据所述评分结果选择评分分数大于等于预设分数的目标推荐方案作为目标养老服务机构的服务配置优化方案。
[0104]
上述技术方案的有益效果为：通过利用受服务人员的日常状态信息进行方案筛选可以获得最适配受服务人员的优化方案，进一步地提高了实用性和受服务人员的体验感。
[0105]
在一个实施例中，所述方法还包括：
[0106]
根据所述服务配置优化方案确定目标养老服务机构的待添加服务设施；
[0107]
基于目标养老服务机构的历史监控信息获取目标养老服务机构的人流量分布信息；
[0108]
根据所述人流量分布信息选择多个高人流量区域，根据每个高人流量区域的场景参数和结构参数确定待添加服务设施在该高人流量区域的安装成本和预计收益；
[0109]
根据待添加服务设施在每个高人流量区域的安装成本和预计收益选择待添加服务设施的安装区域。
[0110]
上述技术方案的有益效果为：既可以节省成本的同时也保证了待添加服务设施的最大化收益，进一步地提高了实用性和经济性，同时也保证了待添加服务设施的使用率，提高了受服务人员的体验感。
[0111]
在本实施例中，在选择了选择多个高人流量区域后，所述方法还包括：
[0112]
根据每个高人流量区域的目标历史监控信息获取该高人流量区域的日运动量统计信息；
[0113]
根据每个高人流量区域的日运动量统计信息生成该高人流量区域的月度运动量数据序列；
[0114]
基于每个高人流量区域的月度运动量数据序列获取该高人流量区域的高运动量分布指标；
[0115]
根据每个高人流量区域的高运动量分布指标确定该高人流量区域中人员运动与已布置服务设施之间的协整关系；
[0116]
根据每个高人流量区域中人员运动与已布置服务设施之间的协整关系构建该高人流量区域中运动量和已布置服务设施之间的线性回归模型；
[0117]
利用每个高人流量区域的线性回归模型确定该高人流量区域中人员运动量与已布置服务设施之间的线性需求关系；
[0118]
根据每个高人流量区域的人员运动量与已布置服务设施之间的线性需求关系选择出人员对服务设施依赖过大的第一高人流量区域和人员对服务设施依赖过小的第二高人流量区域；
[0119]
将所述第一高人流量区域确认为待添加服务设施的成本和收益评估高人流量区域。
[0120]
上述技术方案的有益效果为：通过对每个高人流量区域进行运动量获取同时判断每个高人流量区域中人员对于服务设施的依赖程度可以有效地预测出待添加服务设施的低收益人流量区域，一定程度上避免了成本损失，提高了实用性。
[0121]
在一个实施例中，所述通过问卷调查结果获取目标养老服务机构内受服务人员的期望被服务变量信息，包括：
[0122]
根据所述问卷调查结果获取样本数据；
[0123]
提取所述样本数据中的自变量信息，基于所述自变量信息通过预设因变量确定规则获取受服务人员的主观因变量信息；
[0124]
评估所述自变量信息中每个自变量参数的信息价值取值范围；
[0125]
根据自变量信息中每个自变量参数的信息价值取值范围与受服务人员的主观因变量信息的变量关系确定受服务人员的期望被服务变量信息。
[0126]
上述技术方案的有益效果为：可以精准地根据自变量和因变量的关系来评估出受服务人员的期望被服务变量信息，使得最终获取结果更加客观和可靠，提高了稳定性。
[0127]
在一个实施例中，所述方法还包括：
[0128]
获取每个待添加服务设施的工序信息；
[0129]
根据每个待添加服务设施的工序信息确定该待添加服务设施的调度资源；
[0130]
基于每个待添加服务设施的调度资源确定该待添加服务设施的优化优先度；
[0131]
根据每个待添加服务设施的优化优先度生成目标养老服务机构的配置优化规划。
[0132]
上述技术方案的有益效果为：通过生成目标养老服务机构的配置优化规划可以最大化地对目标养老服务机构进行资源调度，保证了资源调度的合理性，进一步地，还使得工作人员可以合理地进行待添加服务设施的取舍工作，提高了其体验感。
[0133]
在一个实施例中，在获取目标养老服务机构的当前配置服务信息之前，所述方法还包括：
[0134]
确定目标养老服务机构的规模等级；
[0135]
获取与目标养老服务机构的规模等级相同的参考养老服务机构的标配服务；
[0136]
提取每个标配服务的服务参数和其对应的服务特征；
[0137]
将每个标配服务的服务参数和其对应的服务特征作为获取目标养老服务机构的当前配置服务信息的参考服务特征样本。
[0138]
上述技术方案的有益效果为：通过获取标配服务的服务参数和其对应的服务特征来生成参考服务特征样本可以快速地对目标养老服务机构中的服务特征进行服务确定，提高了工作效率和稳定性。
[0139]
本实施例还公开了一种基于sem模型的养老服务机构配置优化系统，如图4所示，该系统包括：
[0140]
获取模块401，用于获取目标养老服务机构的当前配置服务信息；
[0141]
构建模块402，用于对所述当前配置服务信息进行分析，根据分析结果构建sem模型；
[0142]
解析模块403，用于利用所述sem模型解析出目标养老服务机构的配置改进项；
[0143]
生成模块404，用于基于所述配置改进项生成目标养老服务机构的服务配置优化方案。
[0144]
上述技术方案的工作原理及有益效果在方法权利要求中已经说明，此处不再赘述。
[0145]
本领域技术用户员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本技术旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
[0146]
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。