河海大学潘玉璟获国家专利权
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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种用于社区养老服务的回访评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118941341B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411435004.2，技术领域涉及：G06Q30/0282；该发明授权一种用于社区养老服务的回访评估方法是由潘玉璟;戴陟岑设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于社区养老服务的回访评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智慧社区管理、大数据处理的技术领域，公开了一种用于社区养老服务的回访评估方法，包括：根据养老服务用户的历史服务记录，筛选出关键服务质量影响特征权重；利用深度学习算法对所述关键服务质量影响特征权重进行分析；将所述分析结果与实时收集的养老服务用户反馈数据进行匹配计算，根据计算结果对应的评估分值进行分级存储。本发明通过深度学习算法，从复杂的数据集中学习到细微的模式和关联性，从而为每个服务质量特征提供更加精细和准确的权重，大大提高了服务评估模型的动态适应能力和长期有效性，使得评估结果能够持续反映服务质量的真实水平。
本发明授权一种用于社区养老服务的回访评估方法在权利要求书中公布了：1.一种用于社区养老服务的回访评估方法，其特征在于，包括： 根据养老服务用户的历史服务记录，筛选出关键服务质量影响特征权重； 收集所述养老服务用户的历史服务记录，所述历史服务记录至少包含服务日志、用户反馈、投诉记录； 对所述历史服务记录进行清洗和格式化； 利用主成分分析算法，从所述历史服务记录中识别出影响服务质量的关键特征； 根据每个特征对用户满意度的影响程度，基于回归分析算法分配权重，得到所述关键服务质量影响特征权重； 利用深度学习算法对所述关键服务质量影响特征权重进行分析；所述分析可通过以下数学公式进行表示： 其中，为第层的输出，为第层的权重矩阵，为第层的偏差向量，为激活函数，F为输出向量，表示每个特征权重的估计； 所述输出向量F的值域为[0,1]，其中： 取值越接近1，则表明该特征对服务质量的影响越大； 取值越接近0，则表明该特征对服务质量的影响越小； 将分析结果与实时收集的养老服务用户反馈数据进行匹配计算，根据计算结果对应的评估分值进行分级存储。
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