智能推荐六篇

智能推荐 篇1

随着我国国民经济的快速发展, 我国高等教育实现了跨越式发展与历史性的突破。现代化的校园, 需要现代化的管理手段。在高校日常事务管理中, 教材管理作为直接关系到学校教学水平和教学质量的重要环节, 起着极为重要的作用。随着国家教学改革的不断深化, 高校办学规模的不断扩大, 学生人数逐年增长, 教材的采购量和分发量也随之不断增长。教材的选择、审核、汇总预定以及教材的财务情况等管理工作所产生的数据量不断增加, 教材管理的难度也逐渐加大。

在这种情况下, 本文的研究将数据挖掘技术引入教材信息化平台是一个有益的尝试, 利用计算机网络技术和数据挖掘技术研究教材管理系统, 实现教材选择智能推荐功能, 使教材管理更加智能化、人性化。

二、分类预测推荐技术介绍

数据挖掘技术分类规则推荐就是通过分析历史数据库中的数据, 为每个类别做出准确的描述、建立分析模型或挖掘出分类规则, 并运用数学归纳统计对建立的模型设置了权值, 然后用这个分类模型对新的数据记录进行分类判断, 并形成智能推荐。

分类预测推荐通常用于预测未知数据实例的归属类别, 如一个银行客户的信用等级是属于A级、B级还是C级。此项技术的研究已经取得了显著成果, 且有不少成果已应用到学术、商业领域。本文分析了如何描述学生选用教材记录的数据集合典型特征的模型, 以便能够分类识别未知选用教材数据的归属, 即将未知数据映射到已经描述的模型中。

三、分类预测推荐技术在教材选用智能推荐模块中的实现过程

1、教材管理信息化平台要实现的教材选用智能推荐模块功能需求说明

教材选用智能推荐模块使用的两种情况:一是课程班的任课教师为课程班选择教材使用;二是一些课程任课教师允许学生自主选择教材的时候使用。如果课程班的学生自主选择课程教材, 那么"课程班信息表"中新增字段允许为空, "选课情况信息表"中新增字段不允许为空。在功能上, 教师的角色转变为审批人员, 对学生选择教材进行审核, 课程班的教材选择可以以教师选择教材的记录为准, 也可以放空, 这边教师具有双重角色功能。平台功能上除了提供目标用户教材信息的分类查询和教材库的模糊查询外, 还必须根据课程班的属性并利用数据库历史选择教材记录的分析, 具有智能推荐课程教材的功能。

2、获取数据

获取需要的数据源有学生教材选用表、课程班教材选用表、学生基本信息表、个人教学计划表、课程班信息表、选课情况表、教材基本信息表等。其中学生教材选用表和课程班教材选用表记录历年学生教材选用的详细情况, 数据由平台运行阶段生成, 系统数据初始化阶段不对这部分数据进行处理。学生基本信息表、个人教学计划、课程班信息表和选课情况表数据来自教务管理系统数据库, 系统初始化的时候只保留在校生数据。教材基本信息表数据来自学校教材管理部门的手工录入维护或者由教材经销商提供的数据导入。

学生教材选用表字段包含学号、姓名、专业、层次、年级、课程ID、课程班ID、课程属性、学分、选用教材ID。课程班教材选用表字段包含课程班ID、课程ID、预选用教材ID、选用教材ID、审批人ID。学生基本信息表字段包含学号、姓名、性别、专业、层次、入学时间等。学生个人教学计划表字段包含学号、课程ID、课程属性、学分等。课程班信息表字段包含课程班ID、任课教师ID、考核方式、学年、学期等。选课情况表字段包含学号、课程班ID等。教材基本信息表字段包含教材ID、教材名称、适用专业、适用层次、出版社、作者、教材等级、出版时间、是否停用、新版本教材ID等。

在本文只列举一些数据挖掘过程中用到的关键字段说明, 其它一些字段信息由于篇幅的问题就不作说明。

3、数据预处理

"特征属性知识表"数据是教材选用智能推荐模块实现的核心部分, 它的准确与否关系到推荐的教材是否有价值。"特征属性知识表"的数据源是"学生教材选用表", 在"特征属性知识表"数据形成前平台对"学生教材选用表"数据进行分析、加工, 并存储于独立的表单下, 不对原表进行操作, 主要任务有:

(1) 去除与停用教材有关的数据项, 避免系统归纳计算没有实际价值的数据项。

(2) 更新教材版本发生变化的数据项, 避免出现推荐教材版本低的错误。

(3) 去除与停开课程或者当前学期未开课程有关的数据项, 避免系统做无用的归纳统计, 增加服务器的负担。

以上任务利用数据库操作语句实现。

示例1:假设原始"学生教材选用表数据"如表3-1所示, 其中教材ID"00004"的教材已经有新的版本, 教材ID为"00176", 教材ID"00007"的教材已经停用。

预处理操作后产生的表数据如表2所示。

4、特征属性知识表结构和数据产生方法

特征属性知识表, 是教材选用智能推荐模块的核心设计, 因为影响教材选用的因素比较明显, 知识表结构的组成部分的确定不需要特定的算法计算, 字段含有课程ID、专业、层次、课程属性、年级、教材ID、学分、权值。该表数据模型的形成就是一个基本的归纳算法, 通过对学生选用教材表预处理后的数据集的每一个数据项进行分类计算得到的, 过程如图1所示。

在此基础上, 权值的计算策略如下:

学生教材选用数据训练集中, 设一条记录表示某个特征属性类别的权值为1, 循环训练集的每一条记录, 并且分类计算统计, 就可以得到所有特征属性类别的权值。

据此可以得出特征属性知识表形成的算法描述。

算法:

从数据训练集读取一个数据项

判断特征属性是否在"特征属性知识表"中存在

如果存在, 那么将所对应的特征属性数据项权值加1

如果不存在, 那么在"特征属性知识表"中添加一条新的数据项, 权值初始化为1

重复以上操作, 直到数据项结束

示例2:以表2为数据集分类计算得到表3。

5、目标学生和课程班特征属性的计算分析

系统获取了课程班以及学生的基本信息后, 下一步就是对这些信息进行计算分析, 首先计算分析课程班里面所有学生的特征属性, 然后得到课程班的特征属性。将有关学生信息资源利用数据库连接操作, 集合成学生的特征属性记录。并存储于"学生特征属性记录表"中, 学生特征属性记录表字段包含学号、课程ID、课程班ID、专业、层次、课程属性、年级、学分等。

系统对课程班选用教材的推荐是建立在特征属性对比的基础上, 取特征属性完全相同或者特征属性接近的教材选用知识表记录集形成推荐, 所以确定目标课程班的特征属性是非常重要的。

现在高校课程班的形成不一定是行政班级的迁移, 大多数专业都实现学分制管理, 出现在课程班的学生来自不同的专业, 甚至来自不同的年级、层次, 每个学生的教学计划也不一致。通过对选课学生的个体特征属性归纳, 确定课程班特征属性是平台顺利实现智能推荐教材功能必须解决的问题, 并形成课程班特征属性记录表, 表字段包含课程班ID、课程ID、专业、层次、课程属性、年级、学分等。平台在外部教务管理数据导入的同时实现特征属性的预处理工作。具体由归纳统计实现课程班特征属性的确定, 举例如下;

示例3:某课程班共120人, 当中英语本科专业30人, 课程学分4分, 英语专科专业20人, 课程学分3分, 物理本科专业60人, 课程学分4分, 物理专科10人, 课程学分3分, 专科为3年级的学生, 本科为2年级的学生, 英语专业为必修课, 物理专业为选修课。

通过统计归纳, 本课程班的特征属性如表4表所示:

6、形成推荐

"特征属性知识表"数据的产生以及学生、课程班特征属性的确定后, 系统就可以实现教材选用模块的智能推荐功能。

实现算法方法描述如下:

如果目标特征属性值存在于知识表中, 那么得到推荐数据集, 并对数据集的字段"教材ID"进行唯一性操作和权值调整, 并按权值的大小排序输出"教材ID"字段内容。

如果目标特征属性值不存在于知识表中, 那么判断"课程ID"字段内容是否存在于知识表中的"课程ID"字段, 如果存在, 那么以相似度最高的特征记录得到推荐数据集, 并对数据集的字段"教材ID"进行唯一性操作和权值调整, 按权值的大小排序输出"教材ID"字段内容, 如果不存在, 那么提示用户按传统方式查找所需要的教材。

以上操作过程所需要的查询和计算语句不进行详细的说明, 推荐数量的控制看以后平台具体的需要。

四、结论

本文详细描述了数据挖掘分类规则预测技术在实现教材选用智能推荐功能的过程。着重分析了学生选用教材历史记录形成知识表的数据处理过程, 重点提出了"特征属性"概念及其在智能推荐模块上的应用。

参考文献

[1]、毛国君, 段立娟, 等.数据挖掘原理与算法 (第二版) .清华大学出版社.2007

[2]、陈京民.数据仓库与数据挖掘技术 (第2版) .电子工业出版社.2007

智能推荐 篇2

随着移动应用的发展,信息数据量正爆炸式增长。大数据概念受到了整个社会的普遍关注。大数据在丰富人类生活的同时,也带来了大量的问题。信息过载是当下大数据环境下最严重的问题,其会导致信息的利用率降低,用户在寻找所需的信息时会浪费过多时间和金钱在大量无关的信息中。因此,如何快速有效地从繁杂的数据中获取有价值的信息。

大数据内容繁多,冗余大等特点使得传统推荐系统无法满足其对数据处理能力的要求,同时大量的数据使得用户对推荐系统有更高的实时性和准确性要求,因此,传统的推荐系统技术不能直接地应用在大数据环境下的推荐系统中去,需要对传统推荐算法进行改进与完善,才能较好地满足用户对大数据环境下智能推荐系统的要求。

2大数据环境下的智能推荐系统

2.1大数据

大数据又叫作为“巨量资料”,通常用来形容呈现高速增长、形态多样、数据基数庞大的信息资源。大数据有5个特点:数据量巨大、速度快、模态多、难辨别和价值大、密度低。

2.2智能推荐系统

大数据环境下的智能推荐系统是在传统推荐系统基础上进行的改进与完善,由于大数据环境下面临着更加复杂的数据特征以及各种难辨别的数据信息,只有在准确地获取用户的行为信息以及精确地预测用户偏好后,才能够有效地生成精确度更高的推荐。

大数据环境下的智能推荐系统有以下几个要求:(1)要求更高的数据处理能力;(2)能解决评分数据的稀疏性对智能推荐系统的性能影响;(3)数据更新周期更快;(4)对推荐的准确性要求更高;(5)对推荐的实时性要求更高。

2.3智能推荐主要算法

2.3.1协同过滤推荐

协同过滤推荐是推荐系统应用中最普遍最有代表性的技术一致,它使用最近邻技术,通过用户的历史偏好等信息来计算用户之间的距离,接着利用用户的最近邻居用户对特定商品的评价信息对目标用户对特定商品的喜好程度进行预测,系统会根据喜好程度的预测结果进行推荐。

2.3.2基于内容推荐

跟协同过滤推荐算法不一样,基于内容的推荐不需要用户对项目所做出的评价,他是建立在项目的内容信息上做出的推荐,其推荐方法是依据用户的历史浏览记录来向用户推荐没有被用户浏览的推荐项。基于内容的推荐方法的理论依据是信息过滤及信息检索。

2.3.3基于关联规则的推荐

基于关联规则推荐的关键在于关联规则,将一种项目作为规则头,将推荐项目作为规则体,通过这种方式发现不同项目之间的相关性。

3协同过滤算法

作为电子商务推荐系统中最经典的算法,协同过滤推荐算法也是最早研发出来的算法之一,被广泛应用于各类智能领域。他一般通过对一些项的评价来找出目标用户的最近邻居,然后通过最近邻居用户对一些项的评价来预测目标用户对相同项的评价,系统会根据这些评价进行对目标用户的推荐。

传统的协同过滤推荐算法主要是对用户的浏览行为,商品的历史购买记录等行为信息进行记录,并根据记录的行为信息进行分析,推荐出用户可能感兴趣的项。协同过滤推荐算法分为基于项目的协同过滤算法(item-based)和基于用户的协同过滤算法(user-based)。其中,基于项目的协同过滤推荐主要在分析用户对相似项的评价预测值基础上得到该用户对目标项的评价,进而实现对目标用户的精准推荐。而基于用户的协同过滤推荐则建立在相邻用户评价基础之上,是一种对与当前用户的购买和评分行为类似的其他用户评分统计推荐方法。

3.1基于用户的协同过滤推荐算法

从本质上说,基于用户的协同过滤推荐算法主要通过收集其他用户的评价信息来筛选出最近邻居用户,进而产生系列推荐列表,然后根据最近邻居用户对其他项的评价来预测目标用户对这些项的评价,选择评价最高的前几项作为推荐结果推荐给用户。

基于用户的协同过滤推荐系统认为一些用户之间对商品的评价都是相似的,在每种商品的评价上差距并不大。

在具体实现上,基于用户的协同过滤推荐算法有以下3个步骤:数据表示、最近邻查询、推荐结果产生。

数据表示:用m×n阶矩阵表示用户的评价数据,m行代表m个用户,n列代表n各项,其中,第i行和第j列相交的点代表用户i对项j的评价。

最近邻查询:最近邻查询是本算法中的核心部分,它通过度量用户的相似性进行判断。它有3种度量用户i和用户j相似性的方法,分别如下

度量用户i和用户j之间相似性的方法如下:

(1)相关相似性法:用Iij表示被用户i和用户j共同评价过的商品,则他们之间的相似性sim(i,j)通过相关系数度量公式计算。其中用户c对项j的评价用Rc,j表示,用户c对项i的评价用Rc,i表示,项i和项j的平均评价分别用Ri和Rj表示。

(3)修正的余弦相似性:主要通过减去用户对项的平均分完善忽略用户评价尺度等相关问题,设Iij表示用户i和用户j共同评分过的用户集合,用户i和用户j评价过的用户集合分别用Ii和Ij表示,则项目i和项目j之间的相似性用sim(i,j)表示

通过以上3个阶段的计算可以预测用户对所有项的评价,最后选择预测评价最高的前几项作为推荐结果推荐给目标用户。

3.2基于项目的协同过滤推荐算法

基于项目的协同过滤推荐算法的主要原理是手机用户对相似项的评价信息并根据这些评价信息预测用户对其他项的评价,最后选择预测评价最高的几项作为推荐结果推荐给用户。它分为两个阶段:最近邻查询阶段和产生推荐结果阶段。

基于项目的协同过滤推荐认为目标用户对大部分用户评价相似的项的评价也是相似的。

为了找到目标项的最近邻居,必须计算相关项之间的相似性,计算项间相似性的方法与计算用户相似度的方法一样,只要有以下3种方法:

(3)修正的余弦相似性:由于在余弦相似性度量方法中存在没考虑不同用户评价尺度的问题,为了改进这类问题,产生了修正的余弦相似性度量方法,它通过减去用户对项的平均分完善这类问题,假设用Uij表示对用户i和用户j共同评分过的用户集合,对用户i和用户j评价过的用户集合则分别用Ui和Uj表示,则项i和项j的相似性sim(i,j)计算公式为

通过以上3种方法计算可以预测用户对所有项的评价,最后选择评价最高的前几项作为推荐结果推荐给目标用户。

4协同过滤算法的应用

4.1智能推荐

大数据时代的来临加快了旅游业的发展,现如今热火朝天的“智慧旅游”便是大数据时代的产物,通货利用信息技术,将资源整合后,使用推荐系统根据客户的偏好,当地实时天气等多种因素提供适需对路的旅游产品和旅游路线,大大地提高了旅客的满意度。

4.2购买网站商品推荐

随着大数据时代的来临,电子商务的普及,网络销售已经成为了最主要的销售手段之一,为了提升网站转化率、提高网站的交叉销售能力、培养用户对网站的忠诚度,便需要一个较好的智能推荐系统,能够及时、准确地对用户进行。对于销售行业而言,大数据能够帮助其精准的获取用户的需求,把握时尚的走向,掌控自己的生产周期和降低库存,大大地降低了库存费用,

4.3新闻推荐增加了自己的利润

在大数据时代的环境下,信息的数量大急剧增长,使得新闻的生命周期更短,用户希望能够快速地看到自己感兴趣的新闻内容,增长自己的见识,加强自己的专业,提高自身的竞争力,丰富了自己的生活,因此,新闻推荐成为重要的大数据智能推荐应用之一。

4.4搜索引擎智能推荐

大数据环境下的搜索引擎系统可以根据用户浏览的页面、停留的时间以及点击的超链接等用户行为对用户的兴趣进行建模,然后可以根据用户的兴趣爱好推荐其他相关的用户可能会感兴趣的页面。

4.5当前教育

将每个学生回答问题的正确率、出勤率、回答问题的次数,时长以及其试卷的评分等信息经过专门的收集、分类、整理、统计、分析形成大数据,可以给教育带来革命性的变化。大数据有利于优质教育资源的整合与利用,并且能够革新教育者的教学思维,给教育带来了翻天覆地的变化。

智能推荐无处不在,无论在哪里都能看到智能推荐的踪迹,它在各个领域都有相应的应用,在这个信息化不断告诉发展的社会,智能推荐已经越来越重要了。

5结语

为了解决随互联网产生的大量繁杂信息导致的问题,智能推荐系统受到了社会各界越来越广泛的关注。在大数据的环境下,数据规模较之以往更大,数据类型越多,更新的速度更快,显然,传统的推荐系统已经无法满足大数据环境的需求。因此,在对传统的推荐系统进行改进与完善后,提出了大数据环境下的智能推荐系统。其大规模数据处理能力和精准的查全率、查准率以及信息的时效性深得用户的喜爱,但是,大数据环境下的智能推荐系统在应用领域还有一些问题待解决。例如,如何解决系统冷启动的问题,如何在保护用户的隐私条件下充分利用大数据带来的价值等。因此,大数据环境下的智能推荐系统在现在以及未来还有重要的研究意义以及巨大的应用价值。

参考文献

[1]游文,叶水生.电子商务推荐系统中协同过滤推荐[J].计算机技术与发展,2006,16(9):70-72.

[2]邓爱林.电子商务推荐系统关键技术研究[D].上海:复旦大学博士学位论文,2003.

[3]孟祥武,胡勋,王立才,等.移动推荐系统及其应用[J].软件学报,2012,24(1):91-108.

[4]张雪文.智能推荐系统中协同过滤算法的研究[D].上海:上海交通大学硕士学位论文,2008.

[5]刘建国,周涛,郭强,等.个性化推荐系统评价方法综述[J].复杂系统与复杂性科学,2009,6(3):4-10.

[6]刘建国,周涛,汪秉宏.个性化推荐系统的研究进展[J].自然科学进展,2009,19(1):4-15.

[7]杨麟儿.基于用户兴趣的个性化推荐系统的研究与设计[D].北京:北京交通大学硕士学位论文,2008.

网络推荐：营销智能系统的实践 篇3

究竟什么是网络推荐系统，为什么Netflix会如此重视它，它到底能为企业带来什么样的影响？

关注特定使用者

推荐系统，其思想可以追溯至两位学者Negroponte和Kay，他们分别在1970年和1984年推出了各自的研究成果《The Architecture Machine》和《Computer Software》。然而，这种“智能系统”的实践应用却是近期的事。随着网络公司如Amazon.com、Netflix 等获得成功，推荐系统越来越受到重视。

Bo Xiao和Izak Benbasat认为，推荐系统是一种通过获取使用者个人的兴趣和偏好信息，加以综合处理，并据此作出推荐建议的软件。Weiquan Wang认为，推荐系统是一种基于网络的软件，以使用者个人的兴趣、偏好、以往购物行为记录等为基础，作出相应的推荐。Asim Ansari、Skander Essegaier和Rajeev Kohli认为，推荐系统是一种具备代理性质的软件，利用使用者的行为和偏好信息，过滤可能的购买选择，并作出建议。Hubl和Trifts认为，它是一种通过掌握使用者对某特定产品的偏好信息，了解使用者的决策偏向性，进而以列表的形式向使用者作出推荐的工具软件。Ting-Peng Liang、Hung-Jen Lai和Yi-Cheng Ku认为，它是一种信息系统，在评估使用者偏好的基础上，作出符合特定消费者喜好的产品或者内容，其核心是辨识和评估适合推荐的内容的重要性。Ansaretal认为，它是一种基于消费者的需要和偏好信息，代表顾客进行一系列的行为，并作出购买建议的软件实体程序。然而，所有的定义表述的实质内容基本一致，都认为推荐系统应当包括以下三方面内容：是一种软件；需要获得使用者个人的兴趣、偏好等相关信息，并进行处理；作出推荐建议。

不同的推荐系统，其表现形式有所不同。从销售排行榜到用户评级打分，从“浏览过、买了该商品的人，同样也浏览了、买了……”到编辑推荐或用户评论，都可以被视为推荐系统的表现方式。但是，它们对不同的商品和不同的顾客所能产生的效果并不一样，产品种类（如搜索产品和体验产品）和复杂程度，消费者所拥有的产品相关知识的多寡，推荐系统采用的算法和使用者偏好结构的相似性等，都会影响推荐系统的最终效果。因此，商家有必要有选择地采用多种推荐系统形式，形成一个综合性的推荐系统体系。

解决供给和需求分裂所带来的难题

推荐，本质上是一种消费者兴趣爱好的共享。借助这种共享行为，对于消费者而言，可以找到和自己爱好类似的同伴，形成特定的消费偏好群体，并相互学习以改进自己的消费决策行为。对于营销者而言，在广告等宣传手段的效果越来越弱的情况下，推荐作为一种消费者之间的信息传播行为，其被消费者信赖的程度要远远高于营销者所做的各种营销宣传努力。而且，由推荐而自动形成的消费群体免去了传统营销行为——细分市场时存在的营销者主观介入过多的可能和细分变量选择的困境。因此，如何借助推荐进行更为有效的营销是新的市场环境中营销者需要重新思考的一个重要问题。

如今，借助网络的扩散作用，消费者不仅能够看到营销者提供的所有产品，同时也能方便地得到它们。但是，能够看到所有的产品，能够方便地得到想要的产品，并不意味着消费者能够过滤繁多的信息，识别并找到自己真正想要的产品。供给的极大丰富造成了消费者的信息过载，而网络使这种情况进一步恶化。因此，考虑到消费者有限的信息认知能力和处理能力，丰富的产品信息供给未必能够提高消费者的感知价值。

消费者需求正在分裂并形成“小群体”，这是买方市场的一个重要特点。供给的丰富使得消费者的选择空间变得更大，更能够按照自己的爱好作出消费决策，形成有特定偏好的小群体，而不必盲从于大众文化。小众群体的出现使得电视、电台等大众营销宣传手段的效果越来越差，营销者必须寻求性价比更高的“小众营销”。虽然，补缺营销中的很多手段可以为我们所借鉴，但是这些手段都缺少可变动的灵活性，也就是说，适合这个补缺市场的手段未必适合另一个补缺市场。将推荐视为一种“小众营销”手段同样存在上述困难，因为推荐建议的产生通常是基于相似的偏好或者是对特定主题内容的深度了解。偏好或者主题以外的推荐内容通常难以获得信任。所以，若要将推荐作为一种有效的营销手段，我们需要克服的一个问题是如何获得多个推荐基础并实现灵活转换？

推荐系统对消费者和营销者的影响

网络推荐系统作为一种通过搜集、处理使用者的个人信息，并据此向其作出相应推荐建议的软件，其信息的搜集、处理以及建议的作出都可以在一定的规范下实现自动化，而且建议的作出可以根据产品和消费者的不同而有所不同，这就很好地克服了推荐基础的获得和灵活转换的问题。

■推荐系统对消费者的影响

对于消费者而言，网络推荐系统可以被视为一种辅助其作出消费决策的支持系统，可以帮助其减少决策所付出努力，提升决策质量。消费者的决策努力可以从决策所耗时间和产品搜索程度来衡量。决策所耗时间是指消费者搜寻产品信息和作出购买决策所花的时间。由于推荐系统承担了沉闷和繁琐的基于消费者偏好的产品选集的筛选和整理，消费者能够减少信息搜索时间并集中精力于那些更优的符合要求的选择上。产品搜索程度是指消费者已经搜寻过的，但需要更多的相关信息以进一步考虑是否购买的产品可选择集合的数目。推荐系统依照消费者提供的偏好信息，向他们提供了一个预测的按对特定消费者吸引力大小排列的推荐列表，因此，较之于没有使用推荐系统的消费者，推荐系统使用者只需要搜寻和获取更少可选择产品（如推荐列表中的前几项）的信息。这就大大降低了消费者所需要考虑的产品选择集合，减少了消费者需要找寻的信息量和评估信息的工作量，也就相应地减少了作出决策所需付出的努力。

■推荐系统对营销者的影响

推荐系统对于营销者的影响，主要可以从降低营销成本和提高营销准确性两方面来考虑。产品的丰富性和消费者小众群体的出现，使得企业宣传的产品覆盖面受到限制，大众宣传的经济性受到质疑。在传统的营销手段中，基于营销资源的有限性和投入回报的考虑，企业不能为所有的产品都进行宣传，也不能对所有的产品在宣传时都一视同仁。因此，有选择地进行重点宣传是营销者常用的策略。但是，市场需求的日趋分化增加了识别营销重点的困难程度，同时也促使营销者不得不将营销资源分散到各个可能有效的小众市场上。这不仅减少了营销资源的规模效应，也增加了营销活动之间的协调成本，不利于提高营销活动的效率。

传统的营销细分是按照社会人口统计细分进行的。在这样的前提下，营销者是针对某个特定的人口细分市场中典型顾客的需求进行产品设计的，因此他们无法断定任何一位特定的顾客是否会购买这一产品，营销者只能从概率的角度说明顾客购买的可能性。营销者若想提供对顾客真正有意义的产品，就必须将产品和顾客的真正需求联系起来。而要做到这一点，就应该根据顾客的实际生活方式进行市场细分。

推荐系统的采用可以较好地解决上述两方面的问题。由于推荐系统的信息采集、处理和推荐建议的作出由一套软件自动实现并实时生成，所以大大提高了营销效率。而且对于所有的产品而言，实现这样一个过程，其成本是一样的，企业无需再为特定营销资源的分配伤脑筋。虽然推荐系统是以同样的低成本方式对所有的产品进行宣传和促销，但却不是以“一刀切”的方式进行的，它所作出的推荐建议是基于对隐含顾客偏好信息的消费行为的分析，如顾客个人以往的消费记录、具备相似偏好的其他消费者的消费结果、其他消费者的消费统计等等。每一种推荐的作出都是建立在试图契合顾客偏好基础之上的，因此，推荐系统可以帮助营销者避免从事营销活动的主观性，增强营销的准确性。

智能辅助驾驶系统（本站推荐） 篇4

1、会踩刹车学名：预测性紧急制动系统

普及程度：中高档车为主，部分A级车开始普及

驾驶员能否避免追尾事故，取决于刹那间。预测性紧急制动系统(PEB)基于环境传感器与ESC系统的网络化，在即将发生追尾事故的情

况下帮助驾驶员防止事故的发生或者至少降低事故的严重程度，数据显示，它能降低72%的追尾事故数量。该系统包含预测性碰撞预警、紧急制动辅助和自动紧急制动三个部分。

2、会变道学名：车道偏离轨道警示、循迹辅助系统

普及程度：最新推出的中高档车均有

控制车辆自动变换车道的功能则是迈向无人驾驶的第二步，车道偏离警告系统或循迹辅助系统能降低26%的交通事故。以博世的车道偏离轨道警示系统为例，包括驾驶员提醒、驾驶员操作失误判断、紧急刹车等，利用视频传感器识别道路标线并探测无意的车道偏离，并通过视觉、声觉或触觉信号提醒驾驶员。这些技术是无人驾驶技术的前期阶

段。下一阶段，借助ABS、ESP执行器，当识别到偏离之后，汽车自动调整到正确的车道上。

3、会控制速度学名：自适应巡航控制(ACC)普及程度：大部分中高端车型，部分A级车开始普及

ACC是无人驾驶的基础技术，能主动帮助驾驶员与前方车辆保持安全距离，驾驶员无需操作油门踏板就能够跟随前车，车距与车速自动调节。在行驶过程中，ACC在车道探测摄像头和电子机械式转向系统的支持下，与电子稳定程序ESP相结合，构成无人驾驶的基础。ACC分为基本型和停走型。基本型ACC保持由驾驶员预先设定的车速，通过自行收油门、制动或加速而与变化的交通状况相适应。停走型ACC主动帮助驾驶员与前方车辆保持安全距离，能将车辆自行制动到停止，并在驾驶员确认后自动重新启动车辆。

4、泊车学名：自动泊车系统

普及程度：各级别车型都有，大多配置在高配车型上

智能推荐 篇5

房屋征迁补偿安置方案

为保障合肥智能产业化基地道路项目顺利实施，维护房屋产权人的合法权利，根据《肥东县集体土地上房屋征收与补偿暂行办法》（东政【2016】18号）、《合肥市人民政府关于调整肥东县被征收土地上房屋其他附着物及青苗补偿标准的通知》（合政秘【2015】122号）等文件精神，结合园区实际情况，特制定本方案。本方案适用项目范围内集体土地上的房屋征迁补偿安置，由合肥循环经济示范园管委会组织实施。

一、征迁范围及对象

本次征迁对象为合肥智能产业化基地道路项目涉及到的刘集社区长垱片11个村民组，在册人口约1780人，房屋面积约9.9万平方米，龙集社区北岗片10个村民组，在册人口约1578人，房屋面积约10.3万平方米范围内集体土地上的各类建筑物、构筑物及其附属物。

二、被征迁房屋合法性的认定

合法房屋的认定，以被征迁人所持有的《建设工程规划许可证》、《集体土地使用证》、《房屋所有权证》、《肥东县农村居民住宅用地许可证》等为凭证。符合下列情况之一的，也视为有证（照）建筑：

（一）1982年2月13日国务院颁布《村镇建房用地管理条例》实施以前建成的房屋；

（二）县人民政府已清查处理的各类房屋（以清查后的票据和土

地证明为准）；

（三）1993年11月1日国务院令实施《村庄和集镇规划建设管理条例》之前建设的房屋，虽未办理土地和规划批准手续，但符合当时所在区域土地利用总体规划和城乡规划且一户一宅（宅基地面积在160平方米以下）的，经被征迁人申请，村（社区）初审，征迁人确认。

被征迁人应在签订房屋征迁补偿安置协议时提供所有房屋原始产权证照，以便登记核实，被征迁人在规定时间内不能提供房屋证照的，按无证照房屋处理。

三、房屋征收不予补偿的认定

房屋征收范围确定后，不得在征收范围内实施下列行为，违反规定实施的，不予补偿：

（一）新建、改建、扩建建筑物、构筑物及其他设施；

（二）改变房屋、土地用途；

（三）房屋析产、转让、租赁、抵押；

（四）迁入户口或者分户（因婚姻、出生、大中专毕业、军人退伍转业、刑满释放等原因迁入户口的除外）；

（五）以被征收房屋为注册地址办理工商注册登记手续；

（六）其他不当增加补偿利益的行为。

征收房屋实施单位应当将前款所列事项书面通知有关单位暂停办理相关手续，并载明暂停期限。暂停期限最长不得超过1年。

四、房屋有效面积的认定

征收集体土地上住宅房屋，分别按照下列情形计算有效面积：

（一）被征收房屋面积大于人均60平方米建筑面积的，按照人均60平方米建筑面积计算有效面积。若被征收房屋已办理《集体土地建设用地使用证》，所建设的房屋在建设用地使用证确定的宗地范围内，同时办理了《建设工程规划许可证》或者《农房建筑执照》等合法证照且证载面积大于人均60平方米建筑面积的，按照证载面积计算有效面积。

（二）被征收房屋面积小于人均60平方米大于人均30平方米建筑面积的，按照人均实有面积计算有效面积。

（三）被征收房屋面积小于人均30平方米建筑面积的，被征收人按照200元/平方米申请补齐至人均30平方米建筑面积后计算有效面积。但是，因私自交易等原因造成被征收房屋面积小于人均30平方米建筑面积的，按照实有面积计算有效面积。

五、征迁安置人口的认定

征收集体土地上住宅房屋，应当对实际居住于被征收房屋并在被征收房屋所在地已依法享有承包土地的集体经济组织成员（以下称被征收人）进行补偿安置。已在其他集体土地上房屋征收项目中获得房屋安置的集体经济组织成员，不得重复安置。

与被征收集体土地上住宅房屋有关的下列人员，可以认定为本办法的被征收人，但已享受房改售房（含集资建房和经济适用房）等住房福利政策的除外：

（一）集体经济组织成员的配偶，及其共同生育和依法收养的子女；

（二）原属集体经济组织成员的政策性农转非人员；

（三）原属集体经济组织成员在读大中专学生、现役军人、以及正在服刑人员；

（四）符合房屋安置资格和计划生育政策的孕妇尚未出生的孕儿；

（五）法律、法规中规定应当予以认定的其他人员。

征收集体土地上住宅房屋的补偿安置方式分为产权调换和货币补偿两种。

鼓励货币化安置，按对应安置房屋市场评估基准价予以补偿。

六、房屋安置与补偿

（一）安置方式

凡属征迁范围内的合法房屋实行统一征迁安置，可选择产权调换或货币补偿安置形式。

1.产权调换：被征收人选择产权调换的，其被征收住宅房屋依据本办法 安置面积按人均45平方米进行结算，结算时应抵扣被征迁人房屋有效面积30平方米；被征迁人房屋有效面积小于30平方米的，按每平方米200元补足30平方米，对购买的15平方米，按每平方米800元扣除计算。货币补偿以户为单位，产权调换和货币补偿不可组合安置。

3.剩余有效面积补偿标准按被征迁房屋单位平方米造价结合成新予以补偿。

4、对在征迁范围内原集体组织成员有合法房屋，一个户口都没有的被征迁户，该户只按其原集体组织成员在本村民组的原《集体土地建设用地使用证》，以及该证上所载明的房屋为整体，作为一户被征迁户，合法面积大于80平方米的，可按每平方米800元购买安置80平方米，合法面积小于80平方米的，可按每平方米800元就近套型购买安置，被征迁房屋按单位平方米造价结合成新予以补偿。

5.被征收人根据应安置面积，选择接近面积的安置房套型，面积以房产测绘机构测量为准。安置房套型面积大于应安置面积的，按照安置房的单位平方米造价2200元/平方米由被征收人找补差价给征收房屋实施单位；安置房套型面积小于应安置面积的，按照安置房市场评估基准价4560元/平方米由征收房屋实施单位找补差价给被征收人。

6.被征收人利用集体土地上住宅房屋自行改为非住宅或者用作其他用途的，按照住宅房屋予以补偿安置。对利用住宅房屋开展生产经营，且其生产经营活动已取得工商营业执照并符合安全生产等规定的，合肥循环经济示范园可以委托具有资产评估资质的评估机构对生产经营设施现值进行评估，经现场公示无异议后，按照评估结果的10%对设施搬迁费用予以补偿。

（二）搬迁费和临时安置费

1.搬迁费：选择产权调换过渡性安置的，按照500元/户·次的标准支付2次搬迁费;实行现房安置或者货币补偿的，支付1次搬迁费。

2.临时安置费：选择产权调换过渡性安置的，过渡期内，被征收人自行解决临时住房的，按225元/月·人支付临时安置费，过渡期不超过18个月。逾期未安置，自逾期之月起不满12个月的，按337.5元/月·人支付临时安置费；超过12个月的，自 的住宅楼。安置房型设计为：建筑面积约67㎡、80㎡、98㎡、109㎡、119㎡五种套型（实际面积以测绘为准），均为高层。按照征迁和安置相结合的原则，以被征迁人的搬迁完成时间（以签订协议、搬迁结束、交出房屋钥匙三项全都完成时间为准）确定顺序号，按顺序号抓阄确定安置房。

安置点由县政府统一规划建设，实行异地安置，地理位置优越，项目入驻征用被征迁人所在地村庄，发放村庄土地款时扣除每户160平方米用于置换安置点土地面积。

七、奖励细则

为保障合肥智能产业化基地道路项目房屋征迁补偿安置工作顺利进行，进一步改善园区群众的居住条件，对被征迁人在征迁公告发布的征迁期限内与园区签订征迁协议、腾空房屋、交出钥匙的，按下列情形予以奖励安置：

（一）、领取独生子女光荣证的未婚独生子女户、二女户（已做过绝育手术）、大龄未婚青年（已达法定婚龄），可再增加安置30平方米建筑面积，同时可按1200元/平方米再增购15平方米建筑面积。

（二）、在国家提倡一对夫妻只生育一个孩子期间，符合计划生育政策的双农独女户，可再享受一个人口的安置。

（三）、已婚未育户(夫妻双方都未生育过小孩的)，可再享受一个人口的安置。

（四）、征迁补偿安置协议中房屋套型面积即为被征迁人的安置房套型，且多为高层或小高层，与在建（待建）的安置房套型面积、套

型数量是基本一致的，为保证协议中套型面积、套型数量相对准确，允许一户（以《集体土地建设用地使用证》和户口本户口相对应统一为户依据）增购建筑面积30平方米以下，仅用于本户安置房套型之间的面积补差，增购价按每平方米1200元结算，这部分面积不作为应安置面积统一结算。

（五）、奖励人口安置（面积）一律不给过渡期安置费，不作货币化补偿和应安置面积结算。

（六）、依据合法面积计算，（三）征迁范围内，凡房屋有租赁关系的，当事人双方应自征迁工作开展之日起自行解除租赁关系。被征迁人应保持被征迁房屋及其附属物的完整性，不得擅自拆除，并与合肥循环经济示范园做好被征迁房屋的移交工作。

（四）批准期限内的临时建筑不计入有效面积，只给予适当补偿；超过批准期限的临时建筑和违法建筑不予补偿。违法建设必须在规定期限内无条件拆除，逾期拒不拆除的，将依法予以强制拆除。

（五）房屋征迁工作人员玩忽职守、滥用职权、徇私舞弊，按规定给予行政处分；情节严重构成犯罪的，由司法机关依法追究其刑事责任。

（六）被征迁人提供虚假、伪造的房屋、土地、户籍等证件或者证明资料，骗取补偿的，经调查属实，签订的补偿安置协议自始无效，依法追回已经发放的补偿费和安置房屋。涉嫌犯罪的，依法移送司法机关追究刑事责任。

（七）本方案未尽事宜依据东政[2016]18号《肥东县集体土地上房屋征收与补偿暂行办法》执行。

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术导则》(试行稿)

http://house.sina.com.cn 2001年11月29日11:21 新浪房产

1、总则

1.0.1示范工程总体目标与实施原则

为促进住宅建设的科技进步，提高住宅功能质量，采用先进适用的高新技术推动住宅产业现代化进程，建设部在总结“2000年小康型城乡住宅科技产工程项目”工作经验的基础 上，拟自2000年起，用五年左右的时间组织实施全国住宅小区智能化系统示范工程(以下简称示范工程)。其总体目标是：通过采用现代信息传输技术、网络技术和信息集成技术，进行精密设计、优化集成、精心建设和工程示范提高住宅高、新技术的含量和居住环境水平，以适应21世纪现代居住生活的需求。

示范工程建设实施原则如下：

1、必须符合国家信息化建设的方针、政策和地方总体规划建设的要求；

2、应在省级以上建设行政主管部门的指导和当地人民政府的领导下进行；

3、示范工程的等级标准应与拟建住宅小区的定位及住宅性能的等级标准基本适应；

4、示范工程的规划、设计、建设应与住宅小区规划、设计、建设同步进步；

5、示范工程的规划、设计、建设必须遵循国家和地方的统一标准、规范；

6、示范工程的部品应采用集约化生产的相互匹配的产品、设备进行现场精密组装；

7、示范工程必须实行严格的质量监控，并达到国家统一规定的验收标准。要提高工程的优良品率，创优质工程；

8、成片开发建设的小区，智能化建设必须纳入住宅开发建设的全过程，实行统一规划、设计、建造；

9、示范工程建设应推广、应用适度超前的先进、适用、优化集成的成套技术体系和设备体系；

10、示范工程建设应推进信息资源共享，促进我国住宅信息设备、软件产业的发展。

1.0.2示范工程分类

为使不同类型、不同居住对象、不同建设标准的住宅小区，合理配置智能化系统建设，示范工程按其功能要求、技术含量、经济合理性等因素综合考虑，划分为：一星级(普及型，符号，下同)、二星级(提高型，符号，下同)、三星级(超前型，符号，下同)三种类型。

1.0.3示范工程建设要求

示范工程建设应符合“文明居住环境”的要求，采用先进、适用的智能化成套集成技术，提高居住区的安全性、适用性和物业管理水平。在建设主管部门的指导下，通过示范工程建设，鼓励住宅信息集成企业、产品与设备开发企业积极参与住宅产业现代化工作，发展新兴的住宅信息产业。

1、建立和完善住宅智能化工程质量保障体系

1)住宅智能化技术、产品、设备和通过优化集成后的成套设备的质量审验；

2)工程工业化、装配化作业的质量监控制度；

3)工程质量综合评价制度。

2、实行住宅智能化工程与住宅小区建设工程同步建设

1)住宅智能化工程与住宅小区建设实行统一规划、设计、建造；

2)对住宅智能化工程实行材料、设备、产品集成化生产，发展我国住宅信息产业；

3)实行智能化工程的工业化、装配化施工，减少现场加工。

3、智能化布线应符合开放性、兼容性、扩展性、多介质和大网络等要求，达到布线简化，安装方便，技术可靠，经济合理的目标。实现不同等级的高水平、高质量、高效益的住宅智能化技术系统。

4、积极推广应用国家和建设部正式推荐的住宅智能化新技术、新材料、新设备、新产品。

5、提前做好住宅物业智能化管理。示范工程在实施前应对未来物业智能化管理进行全面策划，在工程实施的适当时机超前介入，做好工程竣工后物业智能化管理的一切准备工作。工程交付使用前必须确保物业智能化管理安全、准备、可靠地运转。

6、建设三星期示范工程应将物业管理的智能化系统作为住宅现代信息集成建造系统(HICIMS)中的子系统，超前纳入住宅小区开发建设的统一规划、设计、施工和管理的总体目标中。

1.0.4住宅规划设计要求

示范工程建设除遵守上述原则外，小区规划设计尚应符合建设“文明居住环境”总体目标和“五要一保”(即科技含量要确保、厨卫设备要配套、装修一次要完好、住房改革要兑现、物业管理要达标和标准灵活保适销)的实施原则。具体要求如下：

1、规划设计水平不得低于“国家2000年小康型城乡住宅科技产业工程示范小区规划设计导则”(以下简称导则)的规定。

1)一星级示范工程不得低于示范小区规划设计方案评审合格水平；

2)二星级示范工程不得低于示范小区规划设计方案评审良好水平；

3)三星级验收成果不得低于示范小区规划设计方案评审优秀水平。

2、工程综合验收标准不得低于“国家2000年小康型城乡住宅科技产业工程综合成果验收量化指标体系”(以下简称指标体系)的规定。具体要求如下：

1)一星级验收成果不得低于“指标体系”的合格标准；

2)二星级验收成果不得低于“指标体系”的良好标准；

3)三星级验收成果不得低于“指标体系”的优秀标准。

1.0.5住宅性能认定要求

示范工程竣工交付使用前必须进行商品住宅性能认定(以下简称性能认定)。性能认定必须执行建设部建住房[1999]114号文《商品住宅性能认定管理办法》(试行)和建设部住宅产业化办公室[1999]21号文“关于实施《商品住宅性能认定管理办法》(试行)的几点意见”和《商品住宅性能认定评价方法》等规定。并在规划设计和工程实施中贯彻。具体要求如下：

1)一星级示范工程性能认定等级不得低于商品住宅性能认定A级；

2)二星级示范工程性能认定等级不得低于商品住宅性能认定AA级；

3)三星级示范工程性能认定等级不得低于商品住宅性能认定AAA级。

2、管理规定

2.0.1适用范围

“工程建设要点与技术导则”适用于被批准列入《全国住宅小区智能化技术示范工程》的住宅小区。凡批准列入“示范工程”的住宅小区，其规划、设计、建设和管理均应遵循“工程建设要点与技术导则”的各项规定。

住宅小区智能化系统及相关产品的设计、开发、除必须遵守“工程建设要点与技术导则”的规定外，尚应符合国家现行有关法规、标准的规定。

2.0.2组织管理

示范工程由建设部，有关省、自治区、直辖市建设主管部门指导，并在当地人民政府领导下，设立或指定专门机构负责跟踪管理，确保工程建设落实和高水平建成。建设部住宅产业化办公室(以下简称部住宅办)受全国住宅小区智能化领导小组(以下简称领导小组)的委托，按“工程建设要点与技术导则”的各项规定，负责组织实施，主要职责如下：

1、负责对申请报告的审查和立项审批以及实施过程中的组织协调管理工作。

2、方案设计阶段：组织专家对可行性研究报告和小区智能化工程规划设计方案进行评审，并提出评审意见，符合通过条件的报领导小组批准后，正式发文列为“全国住宅小区智能化系统示范工程***智能化*星级示范小区”。

3、扩初设计阶段：组织专家参加地方建设主管部门主持召开的放初设计方案审查会，以保证可研报告中技术方案的实施。

4、施工中期阶段：组织专家进行中期检查，重点保证智能化工程和小区环境、住宅工程科技含量落实和工程质量达标。

5、工程验收阶段：经地方建设主管部门和质检部门对智能化工程质量和住宅工程质量验收合格后，由开发建设单位报请部住宅办验收。部住宅办适时组织专家进行综合验收。并将验收成果报领导小组审批。

3、示范工程功能要求

住宅小区智能化系统示范工程功能要求，按不同星级，应分别符合下列要求：

3.0.1一星级

1、安全防范子系统

(1)出入口管理及周界防越报警

(2)闭路电视监控

(3)对讲与防盗门控

(4)住刻报警

(5)巡更管理

2、信息管理子系统

(1)对安全防范系统实行监控

(2)远程抄收与管理或IC卡

(3)车辆出入与停车管理

(4)供电设备、公共照明、电梯、供水等主要设备监控管理

(5)紧急广播与背景音乐系统

(6)物业管理计算机系统

3、信息网络子系统

(1)为实现上述功能科学合理布线

(2)每户不少于两对电话线和两个有线电视插座

(3)建立有线电视网

3.0.2二星级

二星级除应具备一星级的全部功能之外，同时在安全防范子系统和信息管理子系统的建设方面，其功能及技术水平应有较大提升。信息传输通道应采用高速宽带数据网作为主干网。物业管理计算机系统应配置局部网络，并可供住户联网使用。

3.0.3三星级

三星级应具备二星级的全部功能。其中信息传输通道应采用宽带光纤用户接入网作为主干网，实现交互式数字视频业务。三星级住宅小区智能化系统建设在可能条件下，应实施现代集成建造系统(HI-CIMS)技术，并把物业管理智能化系统建设纳入整个住宅小区建设中，作为HI-CIMS工程中的一个子系统。同时，HI-CIMS系统要考虑物业公司对其智能化系统管理的运行模式，使其实现先进性、可扩展性和科学管理。

注：以上智难化系统有关防火及煤气泄漏等涉及消防、安全的问题应遵守国家有关法规、标准、规范的规定。

4、示范工程技术要求

4.0.1系统结构

小区物业管理智能伦系统是以信息传输通道(可采用电话线、有线电视网、高速宽带数据网、宽带光纤用户接入网、现场总线或RS485总线等)为物理集成平台的多功能管理与监控的综合性系统，并与CATV、公共交换网互联网等联网使用。小区内部可以采用多种网络拓扑结构(如树型结构、星形结构或混合形结构)。小区物业管理智能化系统的总体框图如图1所示。

4.0.2系统功能

小区物业管理智能化系统由安全防范子系统、信息管理子系统和信息网络子系统组成，系统功能框图如图2所示。

4.0.3系统硬件

1、小区物业管理智能化系统的硬件有信息网络、计算机、公用设备、计量仪表和电子器材等。系统硬件应具有先进性，避免短期内因技术陈旧造成整个系统性能不高和过早淘汰。

2、在充分考虑先进性的同时，硬件系统应立足于用户对整个系统的具体需求。应优先选择先进、适用、成熟技术。最大限度地发挥投资效益。

3、无论是系统设备还是网络拓扑结构，都应具有良好的开放性。网络化的目的是实现设备资源和信息资源的共享，因此，计算机网络本身应具有开放性，并应提供标准接口。用户可根据需求，对系统进行拓展或升级。

4、计算机网络选择和相关产品的选择要以先进性和适用性为基础，同时考虑兼容性。系统设备应优先选择根据已有国际标准设计、生产的标准化设备，避免因兼容性差造成系统难以升级或拓展。

5、随着社会的不断发展的进步，住宅小区物业管理智能化系统的规模、自动化程度会不断扩大和提高，用户的需求会不断变化。因此，系统的硬件应充分考虑未来可升级性。

4.0.4系统软件

系统软件是小区物业管理智能化系统的核心，它的功能好坏直接关系到整系统的水平。系统软件包括：计算机及网络操作系统、应用软件及实时监控软件等。

1、系统软件应具有很高的可靠性和安全性。

2、系统软件应操作方便，采用中文图形界面，采用多媒体技术，使系统具有处理声音及图象的能力。用机环境要适应不同层次住户及物业公司人员的素质。

3、系统软件应符合国家、行业标准以及国际标准，便于多次升级和支持新硬件产品。

4、系统软件应具有可扩充性。

5、示范工工程实施细则

5.0.1安全防范子系统

1、出入口管理及周界防越报警系统

建立封闭式的小区，加强出入口管理，防范区外闲人员进入，同时防范非法翻越围墙或栅栏。示范工程应建立周界防越报警系统，在小区内安装探测器。当发生非法翻越时，探测器可立即将警情传送到智能化管理中心，中心将在电子地图上显示出翻越区域，以利于保安人员及时准确地处理。其功能要求如下：

(1)周界须全面设防，无盲区和死角；

(2)探测器抗不良天气环境干扰能力强；

(3)防区划分适于报警时准确定位；

(4)报警中心具备语音/警笛/警灯揭示；

(5)中心通过显示屏或电子地图识别报警区域；

(6)翻越区域现场报警，同时发出语音/警笛/警灯、警告；

(7)报警中心可控制前端设备状态的恢复；

(8)夜间与周界探照灯联动，报警时，警情发生区域的探照灯自动开启；

(9)与闭咱电视监控系统联动，报警时，警情发生区域的图像自动在监控中心监视器中弹出；

(10)进行报警中心报警状态、报警时间记录。

2、闭路电视监控系统

闭路电视监控系统是在小区主要通道、重要公建及周界设置前端摄像机，将图像传送到管理中心。中心对整个小区进行实进监控和记录，使中心管理人员充分了解小区的动态。功能要求如下：

(1)对小区主要出入口、主干道、周界围墙或栅栏、停车场出入口及其它重要区域进行监视；

(2)中心监视系统应采用多媒体视像显示技术，由计算机控制、管理及进行图像记录；

(3)报警信号与摄像机联锁控制，录像机与摄像机联锁控制；

(4)系统可与周界防越报警系统联动进行图像跟踪及记录，当监控中心接到报警时，监控中心图像视屏上立即弹出与报警相关的摄像机图像信号；

(5)视频失落及设备故障报警；

(6)图像自动/手动切换、云台及镜头的遥控；

(7)报警时，报警类别、时间，确认时间及相关信息的显示存储、查询及打印。

3、对讲防盗门系统

对讲系统是在各单元入口安装防盗门和对讲装置，以实现访客与住户对讲/可视对讲。住户可遥控开启防盗门，有效地防止非法人员进入住宅楼内。功能要求如下：

(1)可实现住户、访客语音(或语音图像)传输；

(2)通过室内分机可遥控开启防盗门电控锁；

(3)门口主机可利用密码、钥匙或感应卡开启防盗门锁；

(4)高层住宅在火灾报警情况下可自动开启楼梯门锁；

(5)高层住宅具有群呼功能，一旦灾情发生，可向所有住户发出报警信号。

4、住户报警系统

住户报警系统是为了保证住户在住宅内的人身财产安全。通过在住宅内门窗及室内其它部位安装各种探测器进行昼夜监控，当监测到警情时通过住宅内的报警主机传输至智能化管理中心的报警接收计算机。接收机将准确显示警情发生的住户名称、地址和所遭受的入侵方式等，提示保安人员迅速确认警情，及时赶赴现场，以确保住户人身和财产安全。同时住户也可通过固定式紧急呼救报警系统或便携式报警装置，在住宅内发生抢劫案件和病人突发疾病时，向智能化管理中心呼救报警，中心可根据情况迅速处警。功能要求如下：

(1)报警接收管理中心部分，该中心可实现：

·监视和记录入网用户向中心发送的各种事件，如：报警事件、开关机报告、故障报告、测试报告等；

·同步地图显示：在防范地区地图上实时显示发生事件的用户区域位置。

(2)处警功能：

·记录报警发生的时间、地点、探头报警原因；

·记录处警过程并录音；

·向上一级处警单位转发警情。

(3)信息管理

·录入、修改、打印用户信息，统计查询用户信息，建立用户医疗档案；

·实时维护用户的撤布防信息、测试信息；

·按接警、处警方法、警情性质查找统计各种警情信息。直方图统计显示各种报警及误报原因，自动计算误报率，辅助中心管理，降低误报。

(4)住户报警器：

·需适合于住宅使用，性能可靠；

·布撤防方法简单；

·支持主要的通讯格式；

·电池欠压后自动现场语音揭示或向中心报告；

·自动向中心发送布防/撤防报告。

(5)探测器：

·需适合于住宅使用，性能可靠；

·防范布置合理，有效；

·安装隐蔽性强，不影响住宅环境；

·同时，可在住宅安装医疗求助按钮及紧急安全求救按钮，与报警系统相结合建立医疗看护求助系统及紧急安全求救系统。

5、保安巡更管理系统

保安巡更管理系统是在小区各区域内及重要部位制定保安人员巡更路线，并安装巡更站点。保安巡更人员携带巡更记录机需按指定的路线和时间到达巡更点并进行记录，将记录信息传送到智能化管理中心。管理人员可调阅打印各保安巡更人员的工作情况，加强保安人员的管理，从而实现人防和技防的结合。功能要求如下：

(1)实现巡更路线的设定、修改；

(2)实现巡更时间的设定、修改；

(3)在小区重要部位及巡更路线上安装巡更站点；

(4)中心可查阅、打印各巡更人员的到位时间及工作情况；

(5)巡更违规记录提示。

5.0.2信息管理子系统

1、水、电、气、热等表具远程抄收计量

水、电、气、热等表远程抄收系统是通过采集抄收各表数据传送到智能化物理中心，实现各户各表数据的录入、费用计算并打印收费帐单，将相关数据传送到相应的职能部门，避免入户抄表扰民和人为读数误差。IC卡计量系统是通过使用IC卡表具，实现住户买卡后的水电气表具自动计量并能扣除卡中金额，从而达到计量和收费的目的。功能要求如下：

(1)水、电、气、热等表具采用IC卡电子计量，必须计量准确，管理可靠；

(2)水、电、气、热等表具远传自动抄收的各种数据，应可随时查询、统计，打印整个小区各表读数并计费。远传抄收系统中心可实时检测系统运行状况，并进行故障报警。

2、供电设备、公共照明、电梯、供水等主要设备监控管理

对小区内给排水、变配电系统以及电梯等进行工作状态的实时监测和控制，从而实现公共设备的最优化管理并降低故障率。同时，利用传感器技术和网络通讯控制技术，根据自然光亮度和使用要求，采用智能开关方式和定时自动控制方式实现公共照明及环境灯光的自动控制。从而达到优化整个小区灯光照明，延长灯具寿命和节约能源的目的。功能要求如下：

(1)给排水设备(水泵、电控阀等相关设备)运行状态显示控制、查询、故障报警；

(2)蓄水池(含消防水池)、污水池的水位高低检测；

(3)饮用蓄水池过滤、杀菌设备控制监视；

(4)变配电设备状态显示、控制、查询、故障报警及停电时的紧急状况处理；

(6)公共照明开启、关闭时间的设定；

(7)公共照明控制回路的开启设定；

(8)灯光场景的设定及照度的调整。

3、车辆出入/停车管理系统

通过对小区停车场出入口的控制，完成对车辆进出及收费的有效管理。功能要求如下：

(1)车辆进出及存放时间的记录、查询；

(2)外来车辆收费的管理；

(3)区内辆存放的管理。

4、紧急广播与背景音乐

在小区广场、中心绿地、组团绿地、道路交汇等处设置音箱，音柱等放音设备，由管理中心集中控制，可在节假日、每日早晚及特定时间播放音乐，也可通过遍布于小区内的音箱播放一些公共通过、科普知识、娱乐节目等。同时，在发生紧急事件时可作为紧急广播强制切入使用。功能要求如下：

(1)平时播放音乐节目，在特定分区可插入业务广播、会议广播和通知等；

(2)当火灾及其它紧急事件发生时，可切换至火灾报警广播或紧急广播。

5、物业计算机管理系统

硬件部分采用计算机或计算机局域网组成。

软件部分以高效、便捷的软件体系来协调小区居、物业管理人员、物业服务人员三者之间的关系。对物业管理中的房产、住户、服务、公共设施、工程档案、各项费用及维修信息资料进行数据采集、传递、加工、存储、计算等操作，反映物业管理的各种运行状态况。软件结构应以网络为基础，实现信息共享，方便物业公司和住户信息沟通。应含有如下功能：

(1)房产管理；

(2)住户信息管理与查询；

(3)设备管理；

(4)维修管理；

(5)住户投诉管理；

(6)保安管理；

(7)收费管理；

(8)物业公司内部管理。

5.0.3信息网络子系统

信息网络子系统提供小区的信息传输通道，是目前发展最为迅速的高科技领域之一。

1、一星级要求：

可采用多种布线，但要求科学合理，经济适用。

2、二星级要求：

(1)建立通达每户的小区宽带数据接入网络，网络类型可采用以下所列类型之一或其组合：光缆同轴网(HFC)、FTTx(x可为B、F、H，即光纤到楼栋、光纤到楼层、光纤到户)、高速数字用户环路Xdsl(X可为A、V等)或其它类型的数据网络。

(2)通过上述宽带数据接入网络支持50%以上的住户以每户300Kbps以上的下行速率同时高速接入本地骨干IP网，具有独立的网络计费系统；小区与外界具有64Kbps以上的数据专线连接。

(3)基于IP协议的物业信息管理，提供许可住户访问的小区Web站点。

3、三星级要求：

住宅小区开发建设和物业管理实施现代信息集成技术(HI-CIMS)的基本要求。

(1)建立通达每户的小区宽带光纤用户接入网络，向住户综合提供2种以上的基本业务(普通电话、高速数据、有线电视)。网络类型可采用以下三种类型之一或其组合：光缆同轴由缆网(HFC)、FTTx(x可为B、F、H，即光纤到楼栋、光纤到楼层、光纤到户)、高速数字用户环路Xdsl(X可为A、V等)。

(2)基于上述宽带光纤用户接入网，提供业务质量(QoS)合格的基于MPEG-2的交互式数字视频业务，支持数字视频广播、按次付费数字电视、电子节目指南(EPG)等高级数字视频应用。

(3)住宅小区智能化系统作为HI-CIMS的一个重要组成部分和动态联盟的一个企业，必须符合HI-CIMS的信息标准体系和信息交换技术。对小区智能化系统开发过程建模、质量、进度和成本控制进行研究。确定其分解方法、控制方法和控制点。控制信息的提取和分析实现业主对智能化系统开发过程中的质量、进度和成本有效监督与控制。

(4)实现以住宅开发建设企业(住宅开发建设创新体系、住宅工业化开发建设创新体系)为主体，达到动态联盟企业群及有关政府部门之间实现基于互联网的异地信息交换和集成，分系统中各专业间的信息数据共享和统一管理，住宅建设各环节与住宅产品供配网、住宅产品数据库之间实现信息的网络查询。

(5)采用符合住宅信息集成系统要求的商品化软件，包括住宅建设动态联盟软件、住宅建设方案及施工图CAD软件、住宅预售三维动画系统、结构、给排水、电气采暖通风、概预算等专业的CAD软件和施工质量保证信息系统、施工现场组织与施工技术软件，为住宅开发建设提供支持。

(6)实现开发建设企业为主体，在住宅产品供配系统和住宅产品数据库的支撑下完成住宅开发建设从立项-勘察设计-施工(包括施工组织、质量控制等)、性能认定-房屋销售-物业管理等住宅开发建设全过程的信息化管理。

(7)建设和联接四个系统(HI-CIMS)

1)计算机平台：包括计算机、网络硬件、操作系统软件；

2)软件支撑平台：包括数据库、网络支撑软件和应用系统开发工具；

3)应用分系统：包括开发建设单位分系统、住宅设计分系统、住宅施工分系统、性能认定分系统、物业管理分系统；

4)住宅产品信息支撑：包括住宅产品数据库、住宅产品供配系统。

(8)系统建设三项要求：

·系统覆盖面要求。应保证信息管理、信息集成和各种专业应用软件和工具覆盖住宅开发建设全生命周期，为各个环节提供技术支持。

·系统集成度要求。信息集成性方面应满足两个层次的要求，各个业务环节内部(如住宅设计、物业管理等分系统)应实现统一的信息管理和数据完全共享；各个业务环节之间应实现信息相互传递，并保持数据的一致性。