本申请涉及民生诉求统计分析技术领域，具体而言，涉及一种用于民生诉求分析的数据处理方法及装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术：
近年来民生诉求涉及领域越来越广泛，在范围和数量上均呈现出持续增加的趋势。具体内容从以前仅对温饱和收入的诉求迅速扩展至社会生活的各个方面，如物价、房价、教育、就业、养老、医疗卫生、社会保障、基础设施建设、治安、交通、文化、生态环境保护等各个方面，范围广、数量多、增速快。从诉求重点看，据相关调研，对于当前群众最迫切解决的问题是什么，72.5％的人选择“贫富悬殊”，42％的人选择“保障就业”，40.1％的人选择“医疗保障”，31.4％的人选择“教育公平”，31.4％的人选择“房价过高”，26.5％的人选择“通货膨胀”，21.6％的人选择“养老保障”，10.8％的人选择“利益补偿”。
目前对于上述各个领域各个维度的民生诉求信息，相关部门通常是通过问卷调查、网络人员问询、线下投票箱的方式来获取，这种方式很难收到真实的、动态的民生问题与实际诉求，很难动态的知晓和把控社会群体的心理稳定性状态、群体危机事件的发生几率、民众主要的诉求、想法和意愿到底是什么，以及群体的心理状态、情绪状态等，也不具备对民生诉求信息进行后续数据化管理的可能。此外，相关部门也很难针对不同地区、职业、性别、年龄等人群特征，对民生诉求进行分类检索。
针对相关技术中由于缺少对民生诉求信息的多维度统计分析导致相关部门和人员无法对民生诉求进行有效管理的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现要素：
本申请的主要目的在于提供一种用于民生诉求分析的数据处理方法及装置、电子设备及可读存储介质，以解决相关技术中由于缺少对民生诉求信息的多维度统计分析导致相关部门和人员无法对民生诉求进行有效管理的问题。
为了实现上述目的，根据本申请的第一方面，提供了一种用于民生诉求分析的数据处理方法。
根据本申请的用于民生诉求分析的数据处理方法包括：获取用户的诉求信息并提取所述用户的诉求特征信息，其中所述用户的诉求信息包括用户个人信息、心理信息、生理信息以及用户行为信息中的任意一种或多种；将所述用户的诉求特征信息与预设诉求特征集合进行匹配；根据匹配结果确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度；按照所述诉求维度对所述用户进行聚类分析，以得到每个所述诉求维度对应的用户群体。
进一步地，所述获取用户的诉求信息并提取所述用户的诉求特征信息包括：获取人机交互信息，所述人机交互信息包括所述用户的诉求信息；对所述人机交互信息进行语义分析，以提取所述用户的诉求特征信息。
进一步地，所述获取用户的诉求信息并提取所述用户的诉求特征信息之后包括：将所述用户的诉求特征信息与所述预设诉求特征集合进行匹配，以得到特征匹配结果；将所述特征匹配结果与预设诉求维度阈值进行比较，以确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度。
进一步地，所述用户行为信息包括聊天语句信息，所述按照所述诉求维度对所述用户进行聚类分析，以得到每个所述诉求维度对应的用户群体之前包括：对所述聊天语句信息进行分词处理和意图分析，以提取所述用户的诉求特征信息；将所述用户的诉求特征信息与所述预设诉求特征集合进行匹配，以得到特征匹配结果；将所述特征匹配结果与预设诉求维度阈值进行比较，以确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度。
进一步地，所述根据匹配结果确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度之后包括：确定每个所述诉求维度对应的用户群体的属性信息，其中所述属性信息包括地区、职业、性别以及年龄中的任意一种或多种；按照所述用户群体的属性信息，对所述用户群体的诉求维度进行分类展示。
为了实现上述目的，根据本申请的第二方面，提供了一种用于民生诉求分析的数据处理装置。
根据本申请的用于民生诉求分析的数据处理装置包括：获取模块，用于获取用户的诉求信息并提取所述用户的诉求特征信息，其中所述用户的诉求信息包括用户个人信息、心理信息、生理信息以及用户行为信息中的任意一种或多种；第一匹配模块，用于将所述用户的诉求特征信息与预设诉求特征集合进行匹配；第一确定模块，用于根据匹配结果确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度；聚类模块，用于按照所述诉求维度对所述用户进行聚类分析，以得到每个所述诉求维度对应的用户群体。
进一步地，所述获取模块包括：获取单元，用于获取人机交互信息，所述人机交互信息包括所述用户的诉求信息；提取单元，用于对所述人机交互信息进行语义分析，以提取所述用户的诉求特征信息。
进一步地，所述装置还包括：第二匹配模块，用于将所述用户的诉求特征信息与所述预设诉求特征集合进行匹配，以得到特征匹配结果；第一比较模块，用于将所述特征匹配结果与预设诉求维度阈值进行比较，以确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度。
为了实现上述目的，根据本申请的第三方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如前任一项所述的方法
为了实现上述目的，根据本申请的第四方面，提供了一种非暂态可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如前任一项所述方法的步骤。
在本申请实施例中，采用获取用户的诉求信息并提取所述用户的诉求特征信息，其中所述用户的诉求信息包括用户个人信息、心理信息、生理信息以及用户行为信息中的任意一种或多种；将所述用户的诉求特征信息与预设诉求特征集合进行匹配；根据匹配结果确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度的方式，通过按照所述诉求维度对所述用户进行聚类分析，以得到每个所述诉求维度对应的用户群体，达到了对民生诉求信息进行多维度统计分析的目的，从而实现了帮助相关部门和人员对民生诉求进行有效管理的技术效果，进而解决了相关技术中由于缺少对民生诉求信息的多维度统计分析导致相关部门和人员无法对民生诉求进行有效管理的技术问题。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请第一实施例的用于民生诉求分析的数据处理方法的流程示意图；
图2是根据本申请第二实施例的用于民生诉求分析的数据处理方法的流程示意图；
图3是根据本申请第三实施例的用于民生诉求分析的数据处理方法的流程示意图；
图4是根据本申请第四实施例的用于民生诉求分析的数据处理方法的流程示意图；
图5是根据本申请第五实施例的用于民生诉求分析的数据处理方法的流程示意图；
图6是根据本申请实施例的用于民生诉求分析的数据处理装置的组成结构示意图；以及
图7是根据本申请实施例的电子设备的组成结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
根据本发明实施例，提供了一种用于民生诉求分析的数据处理方法，如图1所示，该方法包括如下的步骤s101至步骤s104：
步骤s101，获取用户的诉求信息并提取所述用户的诉求特征信息，其中所述用户的诉求信息包括用户个人信息、心理信息、生理信息以及用户行为信息中的任意一种或多种。
具体实施时，首先需要获取一定数量用户的民生诉求信息，具体地，可以通过人工智能心理机器人，与用户进行人机交互，在过程中对于重要的信息进行收集，包括用户个人信息(年龄、性别、居住地、职业、学历、收入水平、家庭情况、婚姻状况等)、心理信息(心理困扰、心理状态、心理危机情况、心理特质、心理稳定性、心理能力、心理倾向、心理疾病史等)、生理信息(身高、体重、血型、血压、血糖、血脂、生理疾病史等)、用户行为信息(行为轨迹、行动方式、操作方式、聊天语句等)等。
之后对上述获取到的民生诉求信息进行特征提取，对于民生诉求方面的特征主要包括：心理困扰、心理状态、心理特质、心理稳定性、心理倾向，以及生理特征与行为特征。此外，还包括对用户与机器人实际说话的文本进行特征提取。
步骤s102，将所述用户的诉求特征信息与预设诉求特征集合进行匹配。
具体实施时，需要根据民生诉求的历史诉求信息事先构建诉求特征集合，该特征集合中主要包括但不限于社会心理稳定性、危机事件及其发生几率、主要心理困扰、民众矛盾、上访或维权诉求等合理民生诉求表达行为、不合理或违法的民生诉求的表达行为、利益观、道德与价值取向偏差、不同群体利益的分配关系、不同群体之间诉求的不公正、不同民生主体之间表达的不公平不公正、弱势群体的民生诉求的表达等等多个诉求特征。
将提取出的用户诉求特征信息与上述预设诉求特征结合进行匹配，以判断用户的诉求特征信息命中的预设诉求特征维度。
步骤s103，根据匹配结果确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度。
具体实施时，如果用户的诉求特征信息与预设诉求特征集合中的一个或者多个具体的诉求维度相匹配，即一个用户的诉求信息可能包含多个维度的诉求特征，则认为用户的诉求信息中包含这一个或者多个与之匹配的诉求维度，即建立该用户与这一个或者多个与之匹配的诉求维度的关联关系。
步骤s104，按照所述诉求维度对所述用户进行聚类分析，以得到每个所述诉求维度对应的用户群体。
具体实施时，在对每个用户的诉求信息按照上述过程进行诉求维度的划分和判断之后，需要按照不同的诉求维度，对用户进行聚类分析，进而得到不同诉求维度的用户群体的动态数据。此外，还可以按照用户的个人属性信息如年龄、性别、地区等进行聚类分类，得到不同性别、不同地区、不同年龄段的用户群体所关注的诉求维度。通过上述过程，能够基于人机交互和大数据对不同维度的诉求信息进行系统的统计分析，帮助相关部门和人员对民生诉求进行有效管理，提高了相关部门和人员的民生诉求处理效率。
作为本申请实施例的一种优选实施方式，如图2所示，所述获取用户的诉求信息并提取所述用户的诉求特征信息包括如下的步骤s201至步骤s202：
步骤s201，获取人机交互信息，所述人机交互信息包括所述用户的诉求信息。
具体实施时，本申请实施例的民生诉求信息可以通过人工智能心理机器人，与用户进行人机交互，对交互过程中重要信息进行收集，进而得到用户的诉求信息。
步骤s202，对所述人机交互信息进行语义分析，以提取所述用户的诉求特征信息。
具体实施时，需要对上述的人机交互信息进行语义分析处理，以得到用户的诉求特征信息，包括但不限于用户的社会心理稳定性、危机事件及其发生几率、主要心理困扰、民众矛盾、上访或维权诉求等合理民生诉求表达行为、不合理或违法的民生诉求的表达行为、利益观、道德与价值取向偏差、不同群体利益的分配关系、不同群体之间诉求的不公正、不同民生主体之间表达的不公平不公正、弱势群体的民生诉求的表达以及用户的心理状态、情绪状态等诉求特征信息。
作为本申请实施例的一种优选实施方式，如图3所示，所述获取用户的诉求信息并提取所述用户的诉求特征信息之后包括如下的步骤s301至步骤s302：
步骤s301，将所述用户的诉求特征信息与所述预设诉求特征集合进行匹配，以得到特征匹配结果。
具体实施时，在得到用户的诉求特征信息之后，需要将用户的诉求特征信息与预设的诉求特征集合中的每个诉求特征进行匹配，进而得到多个匹配结果。
步骤s302，将所述特征匹配结果与预设诉求维度阈值进行比较，以确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度。
具体实施时，将上述得到的多个匹配结果分别与预设的匹配阈值进行比较，如果匹配结果超过该阈值，则认为用户的诉求信息包含这一诉求维度，如果匹配结果没有超过这一阈值，则认为用户的诉求信息不包含这一诉求维度。
作为本申请实施例的一种优选实施方式，如图4所示，所述用户行为信息包括聊天语句信息，所述按照所述诉求维度对所述用户进行聚类分析，以得到每个所述诉求维度对应的用户群体之前包括步骤s401至步骤s403：
步骤s401，对所述聊天语句信息进行分词处理和意图分析，以提取所述用户的诉求特征信息。
具体实施时，获取到的用户行为信息中包括用户与机器的聊天信息，对用户的聊天文本进行分词、意图分析以及词槽分析处理，进而挖掘出用户聊天语句中的诉求意图，作为用户的诉求特征信息。
步骤s402，将所述用户的诉求特征信息与所述预设诉求特征集合进行匹配，以得到特征匹配结果。
具体实施时，在得到用户的诉求特征信息之后，需要将用户的诉求特征信息与预设的诉求特征集合中的每个诉求特征进行匹配，进而得到多个匹配结果。
步骤s403，将所述特征匹配结果与预设诉求维度阈值进行比较，以确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度。
具体实施时，将上述得到的多个匹配结果分别与预设的匹配阈值进行比较，如果匹配结果超过该阈值，则认为用户的诉求信息包含这一诉求维度，如果匹配结果没有超过这一阈值，则认为用户的诉求信息不包含这一诉求维度。
作为本申请实施例的一种优选实施方式，如图5所示，所述根据匹配结果确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度之后包括步骤s501至步骤s502：
步骤s501，确定每个所述诉求维度对应的用户群体的属性信息，其中所述属性信息包括地区、职业、性别以及年龄中的任意一种或多种。
具体实施时，在得到每个用户对应的一个或者多个诉求维度之后，需要对每个诉求维度的对应的用户群体的属性信息包括地区、职业、性别以及年龄等信息进行统计分析，进而得到不同地区、不同职业、不同性别以及不同年龄对应的诉求维度。
步骤s502，按照所述用户群体的属性信息，对所述用户群体的诉求维度进行分类展示。
具体实施时，基于上述得到每个诉求维度对应的用户群体的属性信息，对不同用户群体的诉求维度进行分类展示，同时支持相关部门和人员按照不同诉求维度或者不同的用户属性信息进行分类检索。例如，用户可以对北京地区40岁至50岁年龄段的女性群体的诉求信息进行检索，还可以对“维权”这一诉求维度下的用户群体信息进行检索等等。
从以上的描述中，可以看出，本发明实现了如下技术效果：采用获取用户的诉求信息并提取所述用户的诉求特征信息，其中所述用户的诉求信息包括用户个人信息、心理信息、生理信息以及用户行为信息中的任意一种或多种；将所述用户的诉求特征信息与预设诉求特征集合进行匹配；根据匹配结果确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度的方式，通过按照所述诉求维度对所述用户进行聚类分析，以得到每个所述诉求维度对应的用户群体，达到了对民生诉求信息进行多维度统计分析的目的，通过用户与人工智能机器人的互动，可以收到真实的、动态的民生问题与实际诉求，同时能够对民生诉求进行数据化管理，帮助有关部门知晓和把控社会群体的心理稳定性状态、群体危机事件的发生几率、民众主要的诉求、想法和意愿以及群体的心理状态、情绪状态等信息，并且能够针对不同地区、职业、性别、年龄等人群特征，对民生诉求进行分类检索，更加直观和快速地获取民生诉求信息，进而提高相关部门和人员的处理效率。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述用于民生诉求分析的数据处理方法的装置，如图6所示，该装置包括：获取模块1、第一匹配模块2、第一确定模块3和聚类模块4。本申请实施例的获取模块1，用于获取用户的诉求信息并提取所述用户的诉求特征信息，其中所述用户的诉求信息包括用户个人信息、心理信息、生理信息以及用户行为信息中的任意一种或多种；本申请实施例的第一匹配模块2，用于将所述用户的诉求特征信息与预设诉求特征集合进行匹配；本申请实施例的第一确定模块3，用于根据匹配结果确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度；本申请实施例的聚类模块4，用于按照所述诉求维度对所述用户进行聚类分析，以得到每个所述诉求维度对应的用户群体。
作为本申请实施例的一种优选实施方式，所述获取模块包括：获取单元，用于获取人机交互信息，所述人机交互信息包括所述用户的诉求信息；提取单元，用于对所述人机交互信息进行语义分析，以提取所述用户的诉求特征信息。
作为本申请实施例的一种优选实施方式，所述装置还包括：第二匹配模块，用于将所述用户的诉求特征信息与所述预设诉求特征集合进行匹配，以得到特征匹配结果；第一比较模块，用于将所述特征匹配结果与预设诉求维度阈值进行比较，以确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度。
作为本申请实施例的一种优选实施方式，所述用户行为信息包括聊天语句信息，所述装置还包括：提取模块，用于对所述聊天语句信息进行分词处理和意图分析，以提取所述用户的诉求特征信息；第三匹配模块，用于将所述用户的诉求特征信息与所述预设诉求特征集合进行匹配，以得到特征匹配结果；第二比较模块，用于将所述特征匹配结果与预设诉求维度阈值进行比较，以确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度。
作为本申请实施例的一种优选实施方式，所述装置还包括：第二确定模块，用于确定每个所述诉求维度对应的用户群体的属性信息，其中所述属性信息包括地区、职业、性别以及年龄中的任意一种或多种；展示模块，用于按照所述用户群体的属性信息，对所述用户群体的诉求维度进行分类展示。
上述各模块及各单元之间的具体连接关系及所发挥的功能请参照方法部分的具体描述，在此不做赘述。
根据本发明实施例，还提供了一种计算机设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如前所述的方法。
根据本发明实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如前所述方法的步骤。
如图7所示，该电子设备包括一个或多个处理器31以及存储器32，图7中以一个处理器31为例。
控制单元还可以包括：输入装置33和输出装置34。
处理器31、存储器32、输入装置33和输出装置34可以通过总线或者其他方式连接，图7中以通过总线连接为例。
处理器31可以为中央处理器(centralprocessingunit，cpu)。处理器31还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器32作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块。处理器31通过运行存储在存储器32中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的用于民生诉求分析的数据处理方法。
存储器32可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据服务器操作的处理装置的使用所创建的数据等。此外，存储器32可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器32可选包括相对于处理器31远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至网络连接装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置33可接收输入的数字或字符信息，以及产生与服务器的处理装置的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置34可包括显示屏等显示设备。
一个或者多个模块存储在存储器32中，当被一个或者多个处理器31执行时，执行如前所述的方法。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。计算机指令用于使所述计算机执行用于民生诉求分析的数据处理方法。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后，本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
1.一种用于民生诉求分析的数据处理方法，其特征在于，包括：
获取用户的诉求信息并提取所述用户的诉求特征信息，其中所述用户的诉求信息包括用户个人信息、心理信息、生理信息以及用户行为信息中的任意一种或多种；
将所述用户的诉求特征信息与预设诉求特征集合进行匹配；
根据匹配结果确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度；
按照所述诉求维度对所述用户进行聚类分析，以得到每个所述诉求维度对应的用户群体。
2.根据权利要求1所述的用于民生诉求分析的数据处理方法，其特征在于，所述获取用户的诉求信息并提取所述用户的诉求特征信息包括：
获取人机交互信息，所述人机交互信息包括所述用户的诉求信息；
对所述人机交互信息进行语义分析，以提取所述用户的诉求特征信息。
3.根据权利要求1所述的用于民生诉求分析的数据处理方法，其特征在于，所述获取用户的诉求信息并提取所述用户的诉求特征信息之后包括：
将所述用户的诉求特征信息与所述预设诉求特征集合进行匹配，以得到特征匹配结果；
将所述特征匹配结果与预设诉求维度阈值进行比较，以确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度。
4.根据权利要求1所述的用于民生诉求分析的数据处理方法，其特征在于，所述用户行为信息包括聊天语句信息，所述按照所述诉求维度对所述用户进行聚类分析，以得到每个所述诉求维度对应的用户群体之前包括：
对所述聊天语句信息进行分词处理和意图分析，以提取所述用户的诉求特征信息；
将所述用户的诉求特征信息与所述预设诉求特征集合进行匹配，以得到特征匹配结果；
将所述特征匹配结果与预设诉求维度阈值进行比较，以确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度。
5.根据权利要求1所述的用于民生诉求分析的数据处理方法，其特征在于，所述根据匹配结果确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度之后包括：
确定每个所述诉求维度对应的用户群体的属性信息，其中所述属性信息包括地区、职业、性别以及年龄中的任意一种或多种；
按照所述用户群体的属性信息，对所述用户群体的诉求维度进行分类展示。
6.一种用于民生诉求分析的数据处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户的诉求信息并提取所述用户的诉求特征信息，其中所述用户的诉求信息包括用户个人信息、心理信息、生理信息以及用户行为信息中的任意一种或多种；
第一匹配模块，用于将所述用户的诉求特征信息与预设诉求特征集合进行匹配；
第一确定模块，用于根据匹配结果确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度；
聚类模块，用于按照所述诉求维度对所述用户进行聚类分析，以得到每个所述诉求维度对应的用户群体。
7.根据权利要求6所述的用于民生诉求分析的数据处理装置，其特征在于，所述获取模块包括：
获取单元，用于获取人机交互信息，所述人机交互信息包括所述用户的诉求信息；
提取单元，用于对所述人机交互信息进行语义分析，以提取所述用户的诉求特征信息。
8.根据权利要求6所述的用于民生诉求分析的数据处理装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二匹配模块，用于将所述用户的诉求特征信息与所述预设诉求特征集合进行匹配，以得到特征匹配结果；
第一比较模块，用于将所述特征匹配结果与预设诉求维度阈值进行比较，以确定所述用户的诉求信息所属的一个或多个诉求维度。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。
10.一种非暂态可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。
技术总结