CN112785335A - 一种面向电子政务绩效考核***的数据处理方法和*** - Google Patents
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Abstract
本发明适用于计算机技术领域,提供了一种面向电子政务绩效考核***的数据处理方法和***,所述方法包括:根据用户评价数据,确定所述用户评价数据内的评价指标以及对所述评价指标的评价结果;根据所述评价指标的出现频次,确定每个所述评价指标的所占权重;对所述评价结果进行分析,确定用户评价中对应每个所述评价指标的评价属性及每个所述评价属性的分值;建立绩效考核模型,将所述评价指标、所述评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性和所述评价属性的分值作为输入,得到用于表征电子政务绩效考核结果的分值,本发明的有益效果是:通过在用户评价数据内挖掘评价指标和评价结果,进而对评价数据进行深层次的统计分析。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种面向电子政务绩效考核***的数据处理方法和***。
背景技术
随着互联网时代的发展,政府管理模式、政府服务和公民参与方式也受到了影响。世界各国纷纷将信息通信技术应用于公共部门,解决了政府机构臃肿、工作效率低下的问题,并取得了显著的应用效果。随着互联网技术的普及和知识经济、信息社会的快速发展,电子政务逐渐成为政府管理的主要模式。智能手机以及无线网络的普及极大地便利了市民直接享受电子政务服务,随着市民素质的提高,他们对电子政务服务的需求不断加深。
在此背景下,从市民的角度对电子政务进行绩效评价已成为电子政务管理中的一个热点问题。市民对于自己所提出的问题能否得到政府对应职能部门的有效解决,以及解决效率、服务态度等,是政府政务绩效考核的一个关键因素,因此基于市民的评价数据来对政府职能部门进行绩效考核,可进一步推动电子政务健康、有序、高效发展。
现有技术中,对电子政务绩效考核一般都是采用简单的评分制来进行,评分方式和机制笼统,不够细致,即现有的电子政务绩效考核还是处于表面层次,未对市民的评价数据进行深层次的挖掘来得到更准确、有效的考核结果。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种面向电子政务绩效考核***的数据处理方法和***,旨在解决背景技术中确定的现有技术存在的技术问题。
本发明实施例是这样实现的,一种面向电子政务绩效考核***的数据处理方法,包括以下步骤:
根据用户评价数据,确定所述用户评价数据内的评价指标以及对所述评价指标的评价结果;
根据所述评价指标的出现频次,确定每个所述评价指标的所占权重;
对所述评价结果进行分析,确定用户评价中对应每个所述评价指标的评价属性及每个所述评价属性的分值;
建立绩效考核模型,将所述评价指标、所述评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性和所述评价属性的分值作为输入,得到用于表征电子政务绩效考核结果的分值。
作为本发明进一步的方案:所述根据用户评价数据,确定所述用户评价数据内的评价指标以及对所述评价指标的评价结果的步骤,具体包括:
获取用户评价数据;
对所述用户评价数据进行预处理,将所述用户评价数据转化为标准化数据;
根据所述标准化数据,确定所述标准化数据内的评价指标以及对所述评价指标的评价结果。
作为本发明再进一步的方案:所述预处理包括对所述用户评价数据进行清洗、转换和加载,使得所述用户评价数据符合标准表达规则。
作为本发明再进一步的方案:所述根据所述评价指标的出现频次,确定每个所述评价指标的所占权重的步骤,具体包括:
获取每条所述用户评价数据内的评价指标,统计相同评价指标的出现频次;
根据相同所述评价指标的出现次数生成关于评价指标的统计直方图;
根据所述统计直方图确定每个不同评价指标的权重,每个不同评价指标的权重之和为1。
作为本发明再进一步的方案:所述对所述评价结果进行分析,确定用户评价中对应每个所述评价指标的评价属性及每个所述评价属性的分值的步骤,具体包括:
获取每条所述用户评价数据内的评价结果,所述评价结果与评价指标关联;
对每条所述评价结果进行语义识别与分析,得到与所述评价结果相关联的评价属性;
根据所述评价属性,通过预先设置的评价属性与分值的映射关系树,得到所述评价属性的分值。
作为本发明再进一步的方案:所述建立绩效考核模型,将所述评价指标、所述评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性和所述评价属性的分值作为输入,得到用于表征电子政务绩效考核结果的分值的步骤,具体包括:
建立绩效考核模型,所述绩效考核模型用于根据评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性的分值得到单项评价指标分值,加和所有单项评价指标分值得到总分值;
以设定格式输入评价指标、所述评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性和所述评价属性的分值至绩效考核模型;
输出用于表征电子政务绩效考核结果的分值。
本发明实施例的另一目的在于提供一种面向电子政务绩效考核***的数据处理***,包括:
评价数据处理模块,用于根据用户评价数据,确定所述用户评价数据内的评价指标以及对所述评价指标的评价结果;
权重确定模块,用于根据所述评价指标的出现频次,确定每个所述评价指标的所占权重;
评价结果分析模块,用于对所述评价结果进行分析,确定用户评价中对应每个所述评价指标的评价属性及每个所述评价属性的分值;以及
考核结果生成模块,用于建立绩效考核模型,将所述评价指标、所述评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性和所述评价属性的分值作为输入,得到用于表征电子政务绩效考核结果的分值。
作为本发明进一步的方案:所述评价数据处理模块包括:
数据获取单元,用于获取用户评价数据;
预处理单元,用于对所述用户评价数据进行预处理,将所述用户评价数据转化为标准化数据;以及
结果生成单元,用于根据所述标准化数据,确定所述标准化数据内的评价指标以及对所述评价指标的评价结果。
作为本发明再进一步的方案:所述权重确定模块包括:
频次统计单元,用于获取每条所述用户评价数据内的评价指标,统计相同评价指标的出现频次;
直方图生成单元,用于根据相同所述评价指标的出现次数生成关于评价指标的统计直方图;以及
权重生成单元,用于根据所述统计直方图确定每个不同评价指标的权重,每个不同评价指标的权重之和为1。
作为本发明再进一步的方案:所述评价结果分析模块包括:
评价结果获取单元,用于获取每条所述用户评价数据内的评价结果,所述评价结果与评价指标关联;
识别分析单元,用于对每条所述评价结果进行语义识别与分析,得到与所述评价结果相关联的评价属性;以及
属性分值生成单元,用于根据所述评价属性,通过预先设置的评价属性与分值的映射关系树,得到所述评价属性的分值。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:通过在用户评价数据内挖掘评价指标和评价结果,进而对评价数据进行深层次的统计分析,通过合理的设置评价指标权值和评价结果分值,最终得到的考核结果能较为准确的反应电子政务的满意度等指标,可对政府职能部门进行有效的绩效考核,进一步推动电子政务健康、有序、高效发展。
附图说明
图1为一种面向电子政务绩效考核***的数据处理方法的流程图。
图2为确定评价指标和评价结果的流程图。
图3为确认评价指标所占权重的流程图。
图4为获取评价属性及其分值的流程图。
图5为输出电子政务绩效考核结果的流程图。
图6为一种面向电子政务绩效考核***的数据处理***的结构示意图。
图7为一种面向电子政务绩效考核***的数据处理***中评价数据处理模块的结构示意图。
图8为一种面向电子政务绩效考核***的数据处理***中权重确定模块的结构示意图。
图9为一种面向电子政务绩效考核***的数据处理***中评价结果分析模块的结构示意图。
图10为一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述。
如图1所示,为本发明一个实施例提供的一种面向电子政务绩效考核***的数据处理方法的流程图,包括以下步骤:
S200,根据用户评价数据,确定所述用户评价数据内的评价指标以及对所述评价指标的评价结果。
本发明实施例中,用户评价的数据中会包含有多项内容,因此需要对用户评价的内容进行分析,此处的评价指标实施上就是指评价对象,例如某用户的评价数据为“交通部门的事故处理速度很快,处理的很及时,处理态度也非常好,很有耐心”。从这个评价数据中,其评价指标就是“处理速度”和“处理态度”,对应的评价结果就是“处理的很及时”和“非常好,很有耐心”。从用户评价数据内挖掘评价指标和评价结果,进而对评价数据进行深层次的统计分析,最终得到的考核结果会较为准确。
S400,根据所述评价指标的出现频次,确定每个所述评价指标的所占权重。
本发明实施例中,对于多项用户评价中均出现的评价指标,说明其频次高,频次越高说明用户对该评价指标的关心程度越高,那么结合实际情况,该评价指标所占的权重应该相对较大,以此来突出该项评价指标的重要性。当然,所有的评价指标所占权重之和应当为1。
S600,对所述评价结果进行分析,确定用户评价中对应每个所述评价指标的评价属性及每个所述评价属性的分值。
本发明实施例中,一般情况来说,某个评价中出现了评价指标,必然会有对该项评价指标的评价结果,此处,评价属性即为评价结果,实际应用时,需要为每个评价属性赋予分值,一般来说,按照非常满意、较为满意……不满意、非常不满意可以分别赋予10-1分,具体可以根据实际情况进行调整,本实施例在此不进行具体的限定。
S800,建立绩效考核模型,将所述评价指标、所述评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性和所述评价属性的分值作为输入,得到用于表征电子政务绩效考核结果的分值。
本发明实施例中,所述绩效考核模型用于根据评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性的分值得到单项评价指标分值,加和所有单项评价指标分值得到总分值,简单的来说,就是权重乘以分值,再进行加和即可,其可以有效反应电子政务绩效考核的结果。
本发明实施例中,通过在用户评价数据内挖掘评价指标和评价结果,进而对评价数据进行深层次的统计分析,通过合理的设置评价指标权值和评价结果分值,最终得到的考核结果能较为准确的反应电子政务的满意度等指标,可对政府职能部门进行有效的绩效考核,进一步推动电子政务健康、有序、高效发展。
如图2所示,作为本发明一个优选的实施例,所述根据用户评价数据,确定所述用户评价数据内的评价指标以及对所述评价指标的评价结果的步骤,具体包括:
S201,获取用户评价数据。
本发明实施例中,获取用户评价数据的方式可以通过与将电子政务***进行数据对接来进行,当然,也可以通过其他方式,本实施例在此不进行具体的限定。
S203,对所述用户评价数据进行预处理,将所述用户评价数据转化为标准化数据。
本发明实施例中,作为优选的,对所述用户评价数据进行预处理的方式可以包括对所述用户评价数据进行清洗、转换和加载,使得所述用户评价数据符合标准表达规则,由于电子政务***的用户评价数据通常不是为了科研和数据分析而进行设计的,导致其数据复杂,数据异构度较大,通过对用户评价数据进行清洗、转换和加载,可使用户评价数据符合标准表达规则。例如,用户的评价数据中包含有语句不通顺或者多个错别字等,可以通过预处理的方式,转化为符合正常语言规则的评价。
S205,根据所述标准化数据,确定所述标准化数据内的评价指标以及对所述评价指标的评价结果。
本发明实施例中,在进行用户评价数据的预处理之后,可以对所得的标准化数据进行分析,进而确定其内的评价指标以及对应的评价结果。
如图3所示,作为本发明另一个优选的实施例,所述根据所述评价指标的出现频次,确定每个所述评价指标的所占权重的步骤,具体包括:
S401,获取每条所述用户评价数据内的评价指标,统计相同评价指标的出现频次。
本发明实施例中,需要依次对每条用户评价数据进行分析,以获取其内的评价指标,并对评价指标的出现次数进行计数,为后续的步骤进行准备。
S403,根据相同所述评价指标的出现次数生成关于评价指标的统计直方图。
本发明实施例中,直方图常用于质量分析中,直方图可以解析出资料的规则性,比较直观地看出产品质量特性的分布状态,对于资料分布状况一目了然,便于判断其总体质量分布情况。本实施例引入直方图来对评价指标的出现频次进行统计,具体的来说,直方图的横坐标为连续的多个频次区间,纵坐标为出现次数。
S405,根据所述统计直方图确定每个不同评价指标的权重,每个不同评价指标的权重之和为1。
本发明实施例中,评价指标的频次越高说明用户对该评价指标的关心程度越高,那么结合实际情况,该评价指标所占的权重应该相对较大,也就是说,评价指标的权重分布情况与直方图相关。本实施例通过合理的设置评价指标的权重,能有效的根据用户的评价数据来突出关键评价指标的作用,保证后续绩效考核结果的准确性。
如图4所示,作为本发明另一个优选的实施例,所述对所述评价结果进行分析,确定用户评价中对应每个所述评价指标的评价属性及每个所述评价属性的分值的步骤,具体包括:
S601,获取每条所述用户评价数据内的评价结果,所述评价结果与评价指标关联。
本发明实施例中,结合前述,当用户评价数据被处理成标准化数据之后,就可以对标准化数据进行提取分析,以获取其内的评价结果,一般情况来说,以“交通部门的事故处理速度很快,处理的很及时,处理态度也非常好,很有耐心”为例,从这个评价数据中,其评价指标就是“处理速度”和“处理态度”,对应的评价结果就是“处理的很及时”和“非常好,很有耐心”。
S603,对每条所述评价结果进行语义识别与分析,得到与所述评价结果相关联的评价属性。
本发明实施例中,对评价结果进行语义识别与分析之后,可以得到与评价结果相关联的评价属性,本发明实施例中,可以通过先对评价结果进行语义识别,然后再利用卷积神经网络、SVM机器模型等来对语义进行分析,最终得到评价属性。
S605,根据所述评价属性,通过预先设置的评价属性与分值的映射关系树,得到所述评价属性的分值。
本发明实施例中,映射关系树表征的评价属性与分值之间的对应关系,同样以上述的“处理的很及时”为例,经过语义识别与分析之后,可以得到其评价属性为“非常满意”,经过映射关系树处理之后,可以得到其分值为10分,当然分值是根据实际情况进行预设的,本实施例在此不进行具体的限定。
如图5所示,作为本发明另一个优选的实施例,所述建立绩效考核模型,将所述评价指标、所述评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性和所述评价属性的分值作为输入,得到用于表征电子政务绩效考核结果的分值的步骤,具体包括:
S801,建立绩效考核模型,所述绩效考核模型用于根据评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性的分值得到单项评价指标分值,加和所有单项评价指标分值得到总分值。
本发明实施例中,绩效考核模型的计算模式就是权重乘以分值,再进行加和即可,其可以有效反应电子政务绩效考核的结果。
S803,以设定格式输入评价指标、所述评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性和所述评价属性的分值至绩效考核模型。
本发明实施例中,所述评价指标、所述评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性和所述评价属性的分值在输入到绩效考核模型,需要以对应的格式进行,本实施例中以{A&B,C&D}的格式输入,其中A为评价指标,B为评价指标所占权重,C为评价属性,D为评价属性的分值。
S805,输出用于表征电子政务绩效考核结果的分值。
本发明实施例中,经过绩效考核模型的计算之后,可以有效实现分值的计算,来表征电子政务绩效考核结果。
如图6所示,本发明还提供了一种面向电子政务绩效考核***的数据处理***,包括评价数据处理模块100、权重确定模块200、评价结果分析模块300和考核结果生成模块400,所述评价数据处理模块100用于根据用户评价数据,确定所述用户评价数据内的评价指标以及对所述评价指标的评价结果;所述权重确定模块200用于根据所述评价指标的出现频次,确定每个所述评价指标的所占权重;所述评价结果分析模块300用于对所述评价结果进行分析,确定用户评价中对应每个所述评价指标的评价属性及每个所述评价属性的分值;所述考核结果生成模块400用于建立绩效考核模型,将所述评价指标、所述评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性和所述评价属性的分值作为输入,得到用于表征电子政务绩效考核结果的分值。
本发明实施例中,用户评价的数据中会包含有多项内容,因此需要对用户评价的内容进行分析,此处的评价指标实施上就是指评价对象,从用户评价数据内挖掘评价指标和评价结果,进而对评价数据进行深层次的统计分析,最终得到的考核结果会较为准确,对于多项用户评价中均出现的评价指标,说明其频次高,频次越高说明用户对该评价指标的关心程度越高,那么结合实际情况,该评价指标所占的权重应该相对较大,以此来突出该项评价指标的重要性。一般情况来说,某个评价中出现了评价指标,必然会有对该项评价指标的评价结果,此处,评价属性即为评价结果,实际应用时,需要为每个评价属性赋予分值,然后通过绩效考核模型得到总分值。
本发明实施例中,通过在用户评价数据内挖掘评价指标和评价结果,进而对评价数据进行深层次的统计分析,通过合理的设置评价指标权值和评价结果分值,最终得到的考核结果能较为准确的反应电子政务的满意度等指标,可对政府职能部门进行有效的绩效考核,进一步推动电子政务健康、有序、高效发展。
如图7所示,作为本发明一个优选的实施例,所述评价数据处理模块100包括数据获取单元101、预处理单元102和结果生成单元103,所述数据获取单元101用于获取用户评价数据;所述预处理单元102用于对所述用户评价数据进行预处理,将所述用户评价数据转化为标准化数据;所述结果生成单元103用于根据所述标准化数据,确定所述标准化数据内的评价指标以及对所述评价指标的评价结果。
如图8所示,作为本发明另一个优选的实施例,所述权重确定模块200包括频次统计单元201、直方图生成单元202和权重生成单元203,所述频次统计单元201用于获取每条所述用户评价数据内的评价指标,统计相同评价指标的出现频次;所述直方图生成单元202用于根据相同所述评价指标的出现次数生成关于评价指标的统计直方图;所述权重生成单元203用于根据所述统计直方图确定每个不同评价指标的权重,每个不同评价指标的权重之和为1。
如图9所示,作为本发明另一个优选的实施例,所述评价结果分析模块300包括评价结果获取单元301、识别分析单元302和属性分值生成单元303,所述评价结果获取单元301用于获取每条所述用户评价数据内的评价结果,所述评价结果与评价指标关联;所述识别分析单元302用于对每条所述评价结果进行语义识别与分析,得到与所述评价结果相关联的评价属性;所述属性分值生成单元303用于根据所述评价属性,通过预先设置的评价属性与分值的映射关系树,得到所述评价属性的分值。
如图10所示,本发明实施例还提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行:
S200,根据用户评价数据,确定所述用户评价数据内的评价指标以及对所述评价指标的评价结果。
S400,根据所述评价指标的出现频次,确定每个所述评价指标的所占权重。
S600,对所述评价结果进行分析,确定用户评价中对应每个所述评价指标的评价属性及每个所述评价属性的分值。
S800,建立绩效考核模型,将所述评价指标、所述评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性和所述评价属性的分值作为输入,得到用于表征电子政务绩效考核结果的分值。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行:
S200,根据用户评价数据,确定所述用户评价数据内的评价指标以及对所述评价指标的评价结果。
S400,根据所述评价指标的出现频次,确定每个所述评价指标的所占权重。
S600,对所述评价结果进行分析,确定用户评价中对应每个所述评价指标的评价属性及每个所述评价属性的分值。
S800,建立绩效考核模型,将所述评价指标、所述评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性和所述评价属性的分值作为输入,得到用于表征电子政务绩效考核结果的分值。
应该理解的是,虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
本领域技术人员在考虑说明书及实施例处的公开后,将容易想到本公开的其它实施方案。本申请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权利要求指出。
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。
Claims (10)
1.一种面向电子政务绩效考核***的数据处理方法,其特征在于,包括以下步骤:
根据用户评价数据,确定所述用户评价数据内的评价指标以及对所述评价指标的评价结果;
根据所述评价指标的出现频次,确定每个所述评价指标的所占权重;
对所述评价结果进行分析,确定用户评价中对应每个所述评价指标的评价属性及每个所述评价属性的分值;
建立绩效考核模型,将所述评价指标、所述评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性和所述评价属性的分值作为输入,得到用于表征电子政务绩效考核结果的分值。
2.根据权利要求1所述的一种面向电子政务绩效考核***的数据处理方法,其特征在于,所述根据用户评价数据,确定所述用户评价数据内的评价指标以及对所述评价指标的评价结果的步骤,具体包括:
获取用户评价数据;
对所述用户评价数据进行预处理,将所述用户评价数据转化为标准化数据;
根据所述标准化数据,确定所述标准化数据内的评价指标以及对所述评价指标的评价结果。
3.根据权利要求2所述的一种面向电子政务绩效考核***的数据处理方法,其特征在于,所述预处理包括对所述用户评价数据进行清洗、转换和加载,使得所述用户评价数据符合标准表达规则。
4.根据权利要求1所述的一种面向电子政务绩效考核***的数据处理方法,其特征在于,所述根据所述评价指标的出现频次,确定每个所述评价指标的所占权重的步骤,具体包括:
获取每条所述用户评价数据内的评价指标,统计相同评价指标的出现频次;
根据相同所述评价指标的出现次数生成关于评价指标的统计直方图;
根据所述统计直方图确定每个不同评价指标的权重,每个不同评价指标的权重之和为1。
5.根据权利要求1所述的一种面向电子政务绩效考核***的数据处理方法,其特征在于,所述对所述评价结果进行分析,确定用户评价中对应每个所述评价指标的评价属性及每个所述评价属性的分值的步骤,具体包括:
获取每条所述用户评价数据内的评价结果,所述评价结果与评价指标关联;
对每条所述评价结果进行语义识别与分析,得到与所述评价结果相关联的评价属性;
根据所述评价属性,通过预先设置的评价属性与分值的映射关系树,得到所述评价属性的分值。
6.根据权利要求1所述的一种面向电子政务绩效考核***的数据处理方法,其特征在于,所述建立绩效考核模型,将所述评价指标、所述评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性和所述评价属性的分值作为输入,得到用于表征电子政务绩效考核结果的分值的步骤,具体包括:
建立绩效考核模型,所述绩效考核模型用于根据评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性的分值得到单项评价指标分值,加和所有单项评价指标分值得到总分值;
以设定格式输入评价指标、所述评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性和所述评价属性的分值至绩效考核模型;
输出用于表征电子政务绩效考核结果的分值。
7.一种面向电子政务绩效考核***的数据处理***,其特征在于,包括:
评价数据处理模块,用于根据用户评价数据,确定所述用户评价数据内的评价指标以及对所述评价指标的评价结果;
权重确定模块,用于根据所述评价指标的出现频次,确定每个所述评价指标的所占权重;
评价结果分析模块,用于对所述评价结果进行分析,确定用户评价中对应每个所述评价指标的评价属性及每个所述评价属性的分值;以及
考核结果生成模块,用于建立绩效考核模型,将所述评价指标、所述评价指标所占权重、对应每个所述评价指标的评价属性和所述评价属性的分值作为输入,得到用于表征电子政务绩效考核结果的分值。
8.根据权利要求7所述的一种面向电子政务绩效考核***的数据处理***,其特征在于,所述评价数据处理模块包括:
数据获取单元,用于获取用户评价数据;
预处理单元,用于对所述用户评价数据进行预处理,将所述用户评价数据转化为标准化数据;以及
结果生成单元,用于根据所述标准化数据,确定所述标准化数据内的评价指标以及对所述评价指标的评价结果。
9.根据权利要求7所述的一种面向电子政务绩效考核***的数据处理***,其特征在于,所述权重确定模块包括:
频次统计单元,用于获取每条所述用户评价数据内的评价指标,统计相同评价指标的出现频次;
直方图生成单元,用于根据相同所述评价指标的出现次数生成关于评价指标的统计直方图;以及
权重生成单元,用于根据所述统计直方图确定每个不同评价指标的权重,每个不同评价指标的权重之和为1。
10.根据权利要求7所述的一种面向电子政务绩效考核***的数据处理***,其特征在于,所述评价结果分析模块包括:
评价结果获取单元,用于获取每条所述用户评价数据内的评价结果,所述评价结果与评价指标关联;
识别分析单元,用于对每条所述评价结果进行语义识别与分析,得到与所述评价结果相关联的评价属性;以及
属性分值生成单元,用于根据所述评价属性,通过预先设置的评价属性与分值的映射关系树,得到所述评价属性的分值。
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