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公开(公告)号：CN117829880B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410083246.3
申请日：2024-01-19
申请人： 广东科技学院
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q30/0601 , G06Q50/12 , G06F18/24 , G06F18/23 , G06F18/2433
摘要： 本发明涉及餐饮大数据智能监管技术领域，具体为一种基于人工智能的餐饮数据智能监管系统及方法，本发明通过梳理在线餐饮服务平台基于预先制定的用户画像规则为用户所生成的历史用户画像标签的变化情况，以及在不同历史用户画像标签下，用户于在线餐饮服务平台所呈现的餐饮服务交易订单的数量变化分布情况，对能诱使在线餐饮服务平台生成不精确以及精确的用户画像标签操作行为信息展开占特征判断识别，提高在线餐饮服务平台对用户餐饮数据的画像评估，有效提高在线餐饮服务平台对用户推送餐饮数据的准确性，有效提高用户对在线餐饮服务平台的用户体验满意度，促进在线餐饮服务平台的顾客转换率以及订单交易成功。
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公开(公告)号：CN117829880A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410083246.3
申请日：2024-01-19
申请人： 广东科技学院
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q30/0601 , G06Q50/12 , G06F18/24 , G06F18/23 , G06F18/2433
摘要： 本发明涉及餐饮大数据智能监管技术领域，具体为一种基于人工智能的餐饮数据智能监管系统及方法，本发明通过梳理在线餐饮服务平台基于预先制定的用户画像规则为用户所生成的历史用户画像标签的变化情况，以及在不同历史用户画像标签下，用户于在线餐饮服务平台所呈现的餐饮服务交易订单的数量变化分布情况，对能诱使在线餐饮服务平台生成不精确以及精确的用户画像标签操作行为信息展开占特征判断识别，提高在线餐饮服务平台对用户餐饮数据的画像评估，有效提高在线餐饮服务平台对用户推送餐饮数据的准确性，有效提高用户对在线餐饮服务平台的用户体验满意度，促进在线餐饮服务平台的顾客转换率以及订单交易成功。
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公开(公告)号：CN118195083B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410392627.X
申请日：2024-04-02
申请人： 广东科技学院
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/1091 , G06Q50/20 , G07C1/10 , G07C9/27 , H04N7/18 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V40/16
摘要： 本发明公开了一种基于数据分析的学生信息智能管理系统及方法，涉及学生信息智能管理技术领域，本发明包括：步骤一：根据校园内监控设备、门禁闸机和读卡设备的工作记录，分析在校学生的运动轨迹；步骤二：对在校学生的运动异常时间段进行确定；步骤三：基于确定的运动异常时间段，对在校学生的缺席允许指数进行预测；步骤四：对在校学生在监控周期内的综合评价指数进行预测。本发明在对在校学生在筛选出的监控时间段的缺席允许指数进行预测的过程中，较大程度上杜绝了教师手动输入信息不准确的情况，进一步提高了系统的管理精度。
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公开(公告)号：CN118365300A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410540908.5
申请日：2024-04-30
申请人： 广东科技学院
IPC分类号： G06Q10/1091 , G06Q10/063 , G06Q50/20 , G16Y10/55
摘要： 本发明公开了一种基于物联网的校园实习数据监管系统及方法，涉及数据管理技术领域，包括实习数据采集模块、数据管理中心、实习数据分析模块、签到提示管理模块和实习监管模块；通过实习数据采集模块采集实习监管记录数据和历史监控数据，将采集到的全部数据传输至数据管理中心；通过数据管理中心存储并管理接收到的所有数据；通过实习数据分析模块分析实习过程中的上班签到提示框提示的正确概率；通过签到提示管理模块依据正确概率优化上班签到提示方式；通过实习监管模块处理实习监管时产生的异常签到信息，减少了签到提示框弹出对学生实习的干扰，提高了实习数据记录的准确性。
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公开(公告)号：CN118195083A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410392627.X
申请日：2024-04-02
申请人： 广东科技学院
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/1091 , G06Q50/20 , G07C1/10 , G07C9/27 , H04N7/18 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V40/16
摘要： 本发明公开了一种基于数据分析的学生信息智能管理系统及方法，涉及学生信息智能管理技术领域，本发明包括：步骤一：根据校园内监控设备、门禁闸机和读卡设备的工作记录，分析在校学生的运动轨迹；步骤二：对在校学生的运动异常时间段进行确定；步骤三：基于确定的运动异常时间段，对在校学生的缺席允许指数进行预测；步骤四：对在校学生在监控周期内的综合评价指数进行预测。本发明在对在校学生在筛选出的监控时间段的缺席允许指数进行预测的过程中，较大程度上杜绝了教师手动输入信息不准确的情况，进一步提高了系统的管理精度。
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