一种关于城市管理事件多维判重自动派单机制的方法

1.1 研究背景

近年来，随着我国城市化进程的加速，城市管理面临的问题日益复杂化、多样化。从市政设施维护到公共安全事件，从环境治理到交通管理，各类事件的爆发式增长使得传统的人工派单模式均难以满足高效、精准的处置需求。据统计，某市12345热线日均受理事件超过5000件，其中约30%属于重复或高度相似事件。这些重复事件不仅浪费行政资源，还可能导致分派处置的延迟，进而影响市民的满意度。

且随着城市规模不断扩大，城市事件也是爆发式增长，城市管理面临前所未有的挑战。各地在面对如此庞大的事件处理需求，传统的以人工为主的派单模式已难以满足现代城市管理的需要。特别是在重复事件识别方面，由于缺乏有效的技术手段，各地普遍存在着重复派单率高、处理效率低下等问题。

目前，国内许多城市已采用数字化城市管理系统（如“智慧城管”平台、一网统管平台等），但多数系统仍依赖人工判断事件是否重复，部分地方逐步尝试引入了基于规则判定的方法，但仍缺乏智能化的自动判重和派单机制。因此，如何利用AI人工智能和大数据技术，构建高效、精准的多维判重自动派单机制，成为当前智慧城市研究的重要课题。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究进展

国外在城市事件管理方面已有较多研究，主要集中在以下几个方面：

基于规则的判重方法：如新加坡的“Smart Nation”案例计划采用空间聚类算法识别重复事件（Tan et al.， 2021）。

机器学习与自然语言处理（NLP）技术：如纽约市采用BERT模型对市民投诉进行语义分析，以减少重复派单（Johnson & Smith， 2022）。

多模态数据融合：如伦敦市政系统结合卫星影像和社交媒体数据，提高事件检测的准确性（Brown et al.， 2023）。

1.2.2 国内研究现状

国内相关研究主要集中在：

基于GIS的空间判重：如某地与测绘研究院合作，通过利用地理信息系统（GIS）对城市事件进行空间聚类的方法以对相似事件进行合并。

语义相似度计算：如刘东旭（2024）等在融合义原相似度矩阵与字词向量双通道的短文本语义匹配策略中提出基于词向量的文本匹配方法，提高事件描述的判重精度。

尽管已有研究取得了一定进展，但大多数方法仅关注单一维度（如空间或语义），缺乏多维度融合的智能判重机制。此外，现有派单系统往往采用固定规则，难以适应动态变化的城市管理需求。

‌通过本文研究，突破传统处理规则引擎的局限性，实现事件特征的多模态融合分析，做到管理上创新，构建处置人员能力画像，优化政府行政岗位资源配置效率。以创造社会价值‌，降低群众重复投诉频率，提升政务服务满意度。

一、城市管理事件特征分析提取

城市管理事件具有明显的多维度特征，其中事件属性维度是判重的基础维度，包含事件类型、严重程度、责任部门等相关核心要素。在城市管理实践中，不同类别的事件具有显著不同的特征分布。以某市2021年城市管理数据为例，市容环境类事件占比达到43.4%，市政设施类占27.7%，突发事件占12.5%。从时间维度上，事件发生具有周期性和时序相关性，如早晚高峰的交通拥堵往往呈现规律性重复。从空间维度上，事件分布呈现地理聚集特征，特定区域可能频繁出现同类问题。语义维度则包含事件描述文本中的关键词、实体和情感倾向等信息。针对这种不均衡分布，我们建立了分类别的判重标准体系。

在事件类型划分方面，本文研究采用三级分类体系。一级分类包括市容环境、市政设施、突发事件等8个大类；二级分类在一级基础上细分出40个中类；三级分类则进一步细化到216个小类。这种精细化的分类体系为准确判重奠定了基础。同时，针对不同类型的事件，我们设计了差异化的判重策略。例如，对于井盖破损等市政设施问题，采用严格的时空匹配标准；而对于占道经营等市容问题，则更注重事件描述的语义相似度。

2.1 事件来源与数据预处理

通过对某市多事件来源渠道包括12345、城管、应急、环卫等各部门半年上报数据统计分析，约30%以上的事件存在重复上报情况（来源渠道不同），其中空间重复占58%，时间重复占22%，语义重复占25%。这些重复事件如果得不到有效识别，会导致行政资源严重浪费。因此，建立科学的多维特征提取和表示方法至关重要。本文以完整事件记录数据集，共计127843条有效记录进行分析处理。

二、多维判重模型构建

本研究提出的多维判重模型包含三个核心组件：时空相似度计算、语义相似度计算和时间连续性融合。时空相似度采用改进的Haversine公式计算地理距离，并结合时间衰减函数评估时间相关性。语义相似度则基于BERT预训练模型提取文本特征，通过余弦相似度进行度量。综合相似度计算采用加权融合策略：S=α·S_space + β·S_time + γ·S_semantic，其中权重参数通过网格搜索优化确定。实验表明，模型在验证集上显著优于单一维度判重方法。

三、自动派单机制设计

自动派单子系统采用微服务架构，数据采集层负责从12345热线、城市管理随手拍、物联网采集设备等多源渠道实时获取事件数据，日均处理能力达到上十万条。特征计算层并行运行时空特征提取、文本特征提取和图像特征提取（针对附带照片的事件）三个计算模块，将特征提取耗时控制在100ms以内。

基于多维判重结果，系统采用分级派单策略。对于相似度高于阈值T1（默认0.8）的事件，自动归并到已有工单；相似度介于T1和T2（0.6）之间的事件，触发人工审核；低于T2的则作为新事件处理。派单优先级综合考虑事件紧急程度、处理部门负荷和地理位置等因素。

系统架构包含数据采集层、特征处理层、判重计算层和派单决策层。关键算法包括基于XGBoost的派单决策模型和实时更新的部门负荷均衡模块，确保资源合理分配。系统内置了动态判重阈值机制，根据事件不同类型、时间段负荷等因素自动调整判重的标准。例如，在城市早晚高峰时段，对交通类事件的判重阈值会适当放宽，以提高处理效率。

如图1所示，标准化事件自动处理流程说明如下：

1、事件识别汇聚：通过多来源事件。

2、数据智能匹配：原始数据基于车端边缘计算能力完成关键词、位置数据等相关信息的关联打标，利用云端计算能力完成事件信息知识提取及推理。

3、自动派单推荐及任务下达：结合知识库、案例库等完成事件的推荐流程生成，匹配内置的标准化事件模版，完成自动派单，后续根据生成的流程完成任务的一键直达和处置。且中间处理流程可回溯。

对于派单算法采用多目标优化策略，同时考虑处理效率、处置部门负荷和事件优先级等多个因素。我们同步建立了处置部门能力画像评估，实时跟踪各处理部门的待办事项数量、历史处理时效和事件擅长领域。

对于跨部门协同事件，系统会自动创建联合处置任务，并建立跨部门间信息共享通道。并利用区块链技术确保处理过程的可追溯性，每个处理环节均会生成不可篡改的操作记录。系统还实现了处理进度实时进度可视化，全流程可以随时查看事件的处理状态和预计完成时间。

四、实验与结果分析

实验使用某市真实城市管理数据集，包含12万条事件记录。对比实验显示，本文方法将重复派单率从传统方法的42%降至7%，平均处理时间缩短28%。消融实验证实，去除任一维度特征都会导致性能显著下降，其中语义维度的贡献最为突出。

案例分析表明，系统能有效识别"同一地点多次井盖破损"等复杂重复事件，避免了3个部门的重复处置。但在处理"季节性树木修剪"等长周期事件时，时间衰减因子需要进一步优化。

多维判重机制功能上线后，彻底消除了因重复上报分配任务量增加而导致城市管理问题的超期处理问题，整体处理效率明显提高。特别是对于存在高频发生的城市管理问题，通过自动判重，自动派单快速到达责任单位，及时将事件交办至责任单位处理，更好地服务各单位快速解决问题，保证了市民的满意度。

五、结论与展望

本研究提出的多维判重自动派单机制显著提升了城市事件处理效率，但仍存在一些局限性。未来工作将探索深度学习及大模型在事件辩重中的应用，并研究动态权重调整策略以适应不同场景需求。随着5G和物联网技术的发展，实时传感采集数据等新数据源的接入，将进一步提升系统的场景适配能力。

参考文献

[1]胡康.基于BERT的热线平台案件自动分类研究与实现[D].湖南大学，2022.

[2]刘东旭，段利国，崔娟娟，等.融合义原相似度矩阵与字词向量双通道的短文本语义匹配策略[J].计算机科学，2024，51（12）：250-258.