一种基于大数据的信息服务系统及方法

技术领域

本发明涉及信息服务领域，尤其涉及一种基于大数据的信息服务系统及方法。

背景技术

信息服务管理是对信息服务人员经营活动进行计划、组织、指挥、协调和控制等一系列活动的总称，信息服务管理是尽可能利用信息服务的人力、物力、财力、信息等资源，实现多、快、好、省的目标，取得最大的投入产出效率。

管理对象米分，可以将管理分成业务管理和行为管理。业务管理更侧重于对组织的各种资源的管理，比如管理、材料、数据等相关的管理。而行为管理则更侧重于对组织成员行为的管理，以此而产生了组织的设计、机制的变革、激励、工作计划、个人与团队的协作、文化等等的管理。

信息服务的业务管理和行为管理应该是相辅相成的，就像人的两只手一样，要配合起来才能更好的发挥管理的作用。如果其中任何一只手出了问题，都会对管理的整体带来损失，甚至让信息服务管理停滞不前，受到严重的阻力。

现有技术中，信息服务管理人力参与过多，各部门、各工作人员、各个下属公司之间沟通不充分，导致管理效率非常低。

发明内容

为了克服现有技术存在的缺点与不足，本发明提供一种基于大数据的信息服务系统及方法。

本发明所采用的技术方案是，一种基于大数据的信息服务系统，所述系统包括：信息服务处理部门关联模块、信息服务处理步骤确定模块、信息遗漏筛查模块、信息服务监管标准设定模块、信息服务用户需求认定模块、信息服务运行优化模块、信息服务人员协调管理模块、信息服务数据管理模块、信息服务应用模块、信息服务用户正/负反馈模块，其中，

所述信息服务处理部门关联模块用于对监督信息服务处理部门进行信息监管配置，并建立处理部门之间的连接关系，所述信息服务处理部门关联模块与所述信息服务处理步骤确定模块电连接；

所述信息服务处理步骤确定模块用于根据所述信息服务处理部门关联模块的信息服务处理部门信息监管配置，从信息服务处理部门信息库中监管待控制信息服务处理部门信息，并把信息服务处理部门信息归一化后形成统一的信息样本格式，所述信息服务处理步骤确定模块分别与所述信息服务处理部门关联模块、所述信息遗漏筛查模块以及所述信息服务数据管理模块电连接；

所述信息遗漏筛查模块用于自动发现所述信息服务处理步骤确定模块中标准化后的待控制信息服务处理部门信息表中哪些信息服务处理部门信息需要进行遗漏监督，所述信息遗漏筛查模块分别与所述信息服务处理步骤确定模块、所述信息服务处理部门信息遗漏服务制度生成与更新模块以及所述信息服务运行优化模块电连接；

所述信息服务监管标准设定模块用于对系统中信息进行管理标准参数的设定，所述信息服务处理部门信息规则配置模块与所述信息服务用户需求认定模块电连接；

所述信息服务用户需求认定模块用于根据所述服务制度配置模块用户自定义或默认的遗漏服务制度参数、所述信息服务处理步骤确定模块标准化后的历史信息服务处理部门信息对服务制度，以及信息遗漏筛查模块自动发现（挖掘）的需要进行遗漏监督信息服务处理部门信息进行遗漏服务制度统一定义，所述信息服务用户需求认定模块分别与所述服务制度配置模块、所述信息服务处理步骤确定模块以及信息遗漏筛查模块电连接；

所述信息服务运行优化模块用于支持人工对所述信息服务用户需求认定模块自生成的模型参数进行优化与修改，完善服务制度，或者由人工自主定义新的服务制度，所述信息服务运行优化模块分别与所述信息遗漏筛查模块以及所述信息服务用户需求认定模块电连接；

所述信息服务人员协调管理模块用于完成系统中各个功能模块工作人员的统一协调与管理，所述信息服务人员协调管理模块分别与所述服务制度配置模块以及所述信息服务应用模块电连接；

所述信息服务数据管理模块用于根据所述信息服务用户需求认定模块自生成的信息服务处理部门信息服务制度综合所述信息服务运行优化模块的人工自定义规则对新增待遗漏监督信息服务处理部门信息进行计算，并判断该新增信息服务处理部门信息是否有遗漏或异常数据出现，所述信息服务数据管理模块分别与所述信息服务用户需求认定模块、所述信息服务运行优化模块以及所述信息服务应用模块电连接；

所述信息服务应用模块根据信息服务数据管理模块的计算结果向信息服务处理部门信息管理员发出相关服务推广与应用，所述信息服务应用模块分别与所述信息服务数据管理模块以及所述信息服务用户正/负反馈模块电连接；

所述信息服务用户正/负反馈模块用于接收信息服务处理部门信息管理员对使用服务信息的正/负反馈，并将该信息正/负反馈给所述信息服务用户需求认定模块根据人工正/负反馈对模型进行调整和优化，所述信息服务用户正/负反馈模块分别与所述信息服务用户需求认定模块以及所述信息服务应用模块电连接。

进一步地，所述信息服务处理步骤确定模块包括待控制信息服务处理部门信息监管模块以及信息服务处理部门信息样本格式标准化模块，所述待控制信息服务处理部门信息监管模块用于根据所述信息服务处理部门关联模块所设定好的信息服务处理部门信息监管方式对待控制信息服务处理部门信息或待控制信息服务处理部门信息的历史正常信息服务处理部门信息进行监管，所述信息服务处理部门信息样本格式标准化模块用于将所述待控制信息服务处理部门信息监管模块监管的信息服务处理部门信息归一化所述信息服务用户需求认定模块、信息服务数据管理模块可识别的标准信息服务处理部门信息样本格式。

进一步地，所述信息遗漏筛查模块包括管理信息服务处理部门信息数据筛查子模块以及人员信息服务处理部门信息数据对筛查子模块，所述管理信息服务处理部门信息数据筛查子模块用于将管理数据筛查出来，所述人员信息服务处理部门信息数据对筛查子模块用于将人员数据筛查出来。

进一步地，所述服务制度配置模块的服务制度模型为实时参数动态更新的监督模型。

一种基于大数据的信息服务方法，包括：

步骤S1，对待控制信息服务处理部门信息进行监管配置；

步骤S2，根据监管配置，从信息服务处理部门信息库中监管待控制信息服务处理部门信息，并把信息服务处理部门信息归一化约定的信息样本格式；

步骤S3，寻找发现标准化后的待控制信息服务处理部门信息表中哪些信息服务处理部门信息需要进行遗漏监督；

步骤S4，对系统中信息进行管理标准参数的设定；

步骤S5，根据步骤S2中标准化后的信息服务处理部门信息、步骤S3中需要进行遗漏监督的信息服务处理部门信息数据以及步骤S4中自动服务制度模型的超参数进行遗漏服务制度统一定义；

步骤S6，人工对步骤S5中自生成的遗漏服务制度进行优化与修改，完善服务制度；

步骤S7，根据步骤S5中自生成的遗漏服务制度以及步骤S6中人工修改的遗漏服务制度对待控制信息服务处理部门信息进行遗漏计算，并判断该新增信息服务处理部门信息是否有遗漏或异常数据出现；

步骤S8：根据步骤S7中的计算结果向信息服务处理部门信息管理员发出相关服务推广与应用。

进一步地，所述步骤S8之后还包括步骤S9：接收信息服务处理部门信息管理员对使用服务信息的正/负反馈，并将该信息正/负反馈到步骤S5中，对遗漏监督统一定义规则进行调整和优化。

进一步地，所述步骤S2具体包括：

步骤S21，根据监管配置，对信息服务处理部门信息库中的待控制信息服务处理部门信息或待控制信息服务处理部门信息的历史正常信息服务处理部门信息进行监管；

步骤S22，把监管出的信息服务处理部门信息归一化约定的信息样本格式。

进一步地，所述步骤S3具体包括：

步骤S31，从待控制信息服务处理部门信息表中筛查出管理信息服务处理部门信息数据；

步骤S32，根据筛查出的管理数据历史信息服务处理部门信息，计算相关服务信息服务处理部门信息的协方差矩阵，得到服务信息服务处理部门信息间的相关性度量；

步骤S33，得到的不同信息服务处理部门信息数据相关度，将人员数据筛查出来。

进一步地，所述步骤S5具体包括：

步骤S51，判断待控制信息服务处理部门信息是否为新的待控制信息服务处理部门信息数据；

步骤S52，如果判断为新的信息服务处理部门信息数据，则进行遗漏服务制度模型参数学习；

步骤S53，如果判断不是新信息服务处理部门信息数据，则判断当前时间点是否为待遗漏监督信息服务处理部门信息的更新时间点。如果到达更新时间点，则对待遗漏服务制度模型参数进行更新调整。

进一步地，所述步骤S52具体包括：

步骤S521，假设两个待遗漏检查数据对应的信息服务处理部门信息变量；

步骤S522，根据历史信息服务处理部门信息进行特征提取，得到特征提取模型；

步骤S523，计算特征提取模型与真实信息服务处理部门信息值的增益；

步骤S524，计算历史增益的均值和协方差，得到深度学习算法的参数。

与现有技术相比，本发明提供的一种基于大数据的信息服务系统及方法，通过机器统一定义对信息服务处理部门信息遗漏进行监督，降低了漏报、误报率，同时大大降低了人工成本，提高了信息服务的效率。

附图说明

图1为本发明的一种基于大数据的信息服务系统的结构示意图；

图2为本发明的一种基于大数据的信息服务方法的流程图；

图3为本发明的一种基于大数据的信息服务方法的步骤S200的具体流程图；

图4为本发明的一种基于大数据的信息服务方法的步骤S300的具体流程图；

图5为本发明的一种基于大数据的信息服务方法的步骤S500的具体流程图；

图6为本发明的一种基于大数据的信息服务方法的步骤S502的具体流程图。

具体实施方式

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结合，下面结合附图和有具体实施例对本申请作进一步详细说明。

如图1所示，为本发明一种基于大数据的信息服务系统的一种实施例，该一种基于大数据的信息服务系统包括信息服务处理部门关联模块1、信息服务处理步骤确定模块2、信息遗漏筛查模块3、信息服务监管标准设定模块4、信息服务用户需求认定模块5、信息服务运行优化模块6、信息服务人员协调管理模块7、信息服务数据管理模块8、信息服务应用模块9、信息服务用户正/负反馈模块10，其中，所述信息服务处理部门关联模块1用于对监督信息服务处理部门进行信息监管配置，并建立处理部门之间的连接关系，所述信息服务处理部门关联模块1与所述信息服务处理步骤确定模块2电连接。信息服务处理部门关联模块1允许用户通过用户界面（基于Web或移动App的用户界面），对待控制信息服务处理部门信息的信息服务处理部门信息源（包括：信息服务处理部门信息库类型、IP地址、用户、密码、待控制信息服务处理部门信息所在的信息服务处理部门信息表、待控制信息服务处理部门信息在表中的数据名等）、或者待控制信息服务处理部门信息前端监管接口进行配置；同时也可以支持用户输入符合系统设计标准的信息服务处理部门信息监管源代码脚本（例如：用python语言编写的信息服务处理部门信息监管脚本）。当用户在用户界面设定完成并确认后，设定的内容将通过应用服务器（可采用微服务的方式实现）将设定内容写入应用信息服务处理部门信息库（可采用mysql，postgresql，mongo等信息服务处理部门信息库）。

所述信息服务处理步骤确定模块2用于根据所述信息服务处理部门关联模块1的信息服务处理部门信息监管配置，从信息服务处理部门信息库中监管待控制信息服务处理部门信息，并把信息服务处理部门信息归一化后形成统一的信息样本格式，所述信息服务处理步骤确定模块2分别与所述信息服务处理部门关联模块1、所述信息遗漏筛查模块3以及所述信息服务数据管理模块8电连接。信息服务处理步骤确定模块2，一般包含以下子模块：(1）待控制信息服务处理部门信息监管模块21。

该模块根据模块1所设定好的信息服务处理部门信息监管方式对待控制信息服务处理部门信息或待控制信息服务处理部门信息的历史正常信息服务处理部门信息进行监管。该模块一般通过计算服务模块来完成。面对海量的待控制信息服务处理部门信息，通常该计算服务模块可采用Apache Spark，Apache Spark Streaming等分布式计算引擎来实现，也可以采用弹性可扩展的微服务架构完成实时计算。信息服务处理部门信息监管模块根据用户输入的信息服务处理部门信息库类型、IP地址、用户、密码、待控制信息服务处理部门信息所在的信息服务处理部门信息表、待控制信息服务处理部门信息在表中的数据名等参数调用对应的信息服务处理部门信息库监管代码库对信息服务处理部门信息进行监管。如果用户配置了待控制信息服务处理部门信息的前端监管接口，则该模块根据配置的信息服务处理部门信息监管地址和参数进行信息服务处理部门信息获取。为了支持更丰富的信息服务处理部门信息监管方式，该模块也支持用户输入符合规范的信息服务处理部门信息监管代码脚本供计算服务模块调用获取信息服务处理部门信息。(2）信息服务处理部门信息样本格式标准化模块22。

该模块将模块21监管的信息服务处理部门信息归一化模块5、模块8可识别的标准信息服务处理部门信息样本格式，例如（key，value)、或者n维信息服务处理部门信息帧（DataFrame）的信息样本格式。

所述信息遗漏筛查模块3用于自动发现所述信息服务处理步骤确定模块2中标准化后的待控制信息服务处理部门信息表中哪些信息服务处理部门信息需要进行遗漏监督，所述信息遗漏筛查模块3分别与所述信息服务处理步骤确定模块2、信息服务处理部门信息遗漏服务制度生成与更新模块5以及所述信息服务运行优化模块6电连接。信息遗漏筛查模块3，该模型能够自动发现模块2中标准化后待控制信息服务处理部门信息表中哪些信息服务处理部门信息需要进行遗漏监督，解决传统人工查找、定义需要遗漏监督的数据存在的效率低，容易遗漏的缺点。该模块主要由以下两个模块组成：(1）管理信息服务处理部门信息数据筛查子模块31。本发明主要解决管理信息服务处理部门信息数据遗漏监督的问题，所以需要首先将信息服务处理部门信息型数据筛查出来，在实现上，首先对信息服务处理部门信息数据类型标记为管理的数据（2）人员信息服务处理部门信息数据对筛查子模块32，该人员信息服务处理部门信息数据筛查子模块主要由以下步骤实现：

步骤1：根据筛查出的管理数据历史信息服务处理部门信息，计算相关服务信息服务处理部门信息的协方差矩阵，得到服务信息服务处理部门信息间的相关性度量；

步骤2：根据步骤1计算得到的不同信息服务处理部门信息数据相关度，将人员数据筛查出来（相关度大于一定阈值）。

所述信息服务监管标准设定模块4用于对系统中信息进行管理标准参数的设定，所述信息服务处理部门信息规则配置模块4与所述信息服务用户需求认定模块5电连接。信息服务监管标准设定模块4，主要对系统中默认支持的监督参数进行配置，或自定义的信息服务处理部门信息遗漏服务制度进行配置。当两个信息服务处理部门信息数据高度线性相关（一致）时，通过一个数据对另一个进行特征提取，然后计算回归的值与待控制值的增益。假设这一增益服从正态分布，则当待控制数值与回归值的增益超过历史增益协方差的2倍以上时发出二级服务推广与应用；当该增益大于历史增益协方差4倍以上时发出一级服务推广与应用。

所述信息服务用户需求认定模块5用于根据所述服务制度配置模块4用户自定义或默认的遗漏服务制度参数、所述信息服务处理步骤确定模块2标准化后的历史信息服务处理部门信息对服务制度，以及信息遗漏筛查模块3自动发现（挖掘）的需要进行遗漏监督信息服务处理部门信息进行遗漏服务制度统一定义，所述信息服务用户需求认定模块5分别与所述服务制度配置模块3、所述信息服务处理步骤确定模块2以及信息遗漏筛查模块4电连接；该模块根据系统默认的遗漏服务制度模型，利用模块3监督出的人员性数据对应的标准化后待控制历史信息服务处理部门信息对服务制度进行统一定义。根据信息服务处理部门信息的特性，我们可以设定如下遗漏规则监督模型。

实时参数动态更新的监督模型：不同行业的管理信息服务处理部门信息中常常会出现近似线性相关的两个变量，例如基金的评级得分和基金的评级级别一般符合近似线性的关系。对两线性相关（信息服务处理部门信息）。首先，根据历史信息服务处理部门信息进行特征提取，得到线性模型；然后，计算线性模型预测值与信息服务处理部门信息真实值的增益，并对这些增益建立相应的高斯模型 （即估计这些增益的均值和协方差）。

信息服务处理部门信息遗漏服务制度自人员与更新模块5可以设计成包含以下步骤：

步骤1：判断待控制信息服务处理部门信息是否为新的待控制信息服务处理部门信息数据；

步骤2：如果步骤1判断为新的信息服务处理部门信息数据，则进行遗漏服务制度模型参数学习，计算步骤如下：

步骤2_1：假设两个待遗漏检查数据对应的信息服务处理部门信息变量为x和y；

步骤2_2：根据历史信息服务处理部门信息进行特征提取，得到特征提取模型。参数的估计方法可以采用最小二乘法、最大似然法等方法。

步骤2_3：计算特征提取模型与真实信息服务处理部门信息值的增益；

步骤2_4：计算历史增益的均值和协方差，得到深度学习算法，的参数。

步骤3：如果不是新的待遗漏监督信息服务处理部门信息，则判断当前时间点是否为待遗漏监督信息服务处理部门信息的更新时间点。如果到达更新时间点，则对待遗漏服务制度模型参数进行更新调整（计算方法如前所述，可以根据历史信息服务处理部门信息进行更新、也可以根据最近一段时间内历史信息服务处理部门信息进行更新）。否则结束当前模块。

这里就信息服务处理部门信息遗漏服务制度自人员与更新模块5中阐述的几种常用自动服务制度模型，获得新的待控制信息服务处理部门信息后的监督计算方法进行介绍：

当输入待控制信息服务处理部门信息时，利用前面建立的线性模型，计算预测值，然后计算预测值与待控制信息服务处理部门信息的增益，再将该增益输入模块4计算得到的预测值与真实值增益的高斯模型，得到该增益出现的概率，当该概率低于设定的数值时（由模块4进行配置），则发出不同级别的服务推广与应用信号。

如果模块4步骤2_4建立的是混合高斯模型，则需要将当前增益代入训练好的混合高斯模型，当输入数值的概率低于设定的数值时（由模块4进行配置），则发出不同级别的服务推广与应用信号。

上述的信息服务处理部门信息监督计算可以通过Apache Spark计算引擎实现。对实时性要求较高的可通过Spark Streaming，或者Apache Spark Flink来完成计算。

所述信息服务运行优化模块6用于支持人工对所述信息服务用户需求认定模块5自生成的模型参数进行优化与修改，完善服务制度，或者由人工自主定义新的服务制度，所述信息服务运行优化模块6分别与所述信息遗漏筛查模块3以及所述信息服务用户需求认定模块5电连接；采用机器学习产生的信息服务处理部门信息遗漏服务制度，在历史正常信息服务处理部门信息较少的情况，容易出现服务制度不够完善的情况，信息服务用户需求认定模块5支持人工对自动生成的服务制度进行修改和添加新的规则。让自动生成规则与人工规则相配合，提高系统的灵活性及适应性。

所述信息服务人员协调管理模块7用于完成系统中各个功能模块工作人员的统一协调与管理，所述信息服务人员协调管理模块7分别与所述服务制度配置模块4以及所述信息服务应用模块9电连接；

所述信息服务数据管理模块8用于根据所述信息服务用户需求认定模块5自生成的信息服务处理部门信息服务制度综和所述信息服务运行优化模块6的人工自定义规则对新增待遗漏监督信息服务处理部门信息进行计算，并判断该新增信息服务处理部门信息是否有遗漏或异常数据出现，所述信息服务数据管理模块8分别与所述信息服务用户需求认定模块5、所述信息服务运行优化模块6以及所述信息服务应用模块9电连接；

所述信息服务应用模块9根据信息服务数据管理模块8的计算结果向信息服务处理部门信息管理员发出相关服务推广与应用，所述信息服务应用模块9分别与所述信息服务数据管理模块8以及所述信息服务用户正/负反馈模块10电连接。该模块将信息服务数据管理模块8输出的信息服务处理部门信息管理监督使用服务信息，包括触发服务推广与应用的信息服务处理部门信息基本信息及服务推广与应用级别等，利用消息推送系统，通过微信、短信、应用App等渠道推送给客户。例如：App推送可通过MQTT、XMPP等协议实现，也可以调用华为推送、阿里云移动推送、腾讯信鸽推送等第三方平台实现。

所述信息服务用户正/负反馈模块10用于接收信息服务处理部门信息管理员对使用服务信息的正/负反馈，并将该信息正/负反馈给所述信息服务用户需求认定模块5根据人工正/负反馈对模型进行调整和优化，所述信息服务用户正/负反馈模块10分别与所述信息服务用户需求认定模块5以及所述信息服务应用模块9电连接。该模块主要接收信息服务处理部门信息管理员对信息服务处理部门信息监督服务推广与应用的正/负反馈信息，并将该正/负反馈信息正/负反馈给信息服务处理部门信息服务制度更新模块（模块4）根据人工正/负反馈对服务制度进行调整和优化。如果人工正/负反馈发出服务推广与应用的信号为假信号，则需要正/负反馈给模块4根据当前输入数值及时进行服务制度调整。

如图2所示，为本发明一种基于大数据的信息服务方法的一种实施例，该方法包括：

步骤S100，对待控制信息服务处理部门信息进行监管配置；

步骤S200，根据监管配置，从信息服务处理部门信息库中监管待控制信息服务处理部门信息，并把信息服务处理部门信息归一化约定的信息样本格式；

步骤S300，寻找发现标准化后的待控制信息服务处理部门信息表中哪些信息服务处理部门信息需要进行遗漏监督；

步骤S400，对系统中信息进行管理标准参数的设定；

步骤S500，根据步骤S200中标准化后的信息服务处理部门信息、步骤S300中需要进行遗漏监督的信息服务处理部门信息数据以及步骤S400中自动服务制度模型的超参数进行遗漏服务制度统一定义；

步骤S600，人工对步骤S500中自生成的遗漏服务制度进行优化与修改，完善服务制度；

步骤S700，根据步骤S500中自生成的遗漏服务制度以及步骤S600中人工修改的遗漏服务制度对待控制信息服务处理部门信息进行遗漏计算，并判断该新增信息服务处理部门信息是否有遗漏或异常数据出现；

步骤S800，根据步骤S700中的计算结果向信息服务处理部门信息管理员发出相关服务推广与应用；

步骤S900，接收信息服务处理部门信息管理员对使用服务信息的正/负反馈，并将该信息正/负反馈到步骤S500中，对遗漏监督统一定义规则进行调整和优化。

如图3所示，所述步骤S200具体包括：

步骤S201，根据监管配置，对信息服务处理部门信息库中的待控制信息服务处理部门信息或待控制信息服务处理部门信息的历史正常信息服务处理部门信息进行监管；

步骤S202，把监管出的信息服务处理部门信息归一化约定的信息样本格式。

如图4所示，所述步骤S300具体包括：

步骤S301，从待控制信息服务处理部门信息表中筛查出管理信息服务处理部门信息数据；

步骤S302，根据筛查出的管理数据历史信息服务处理部门信息，计算相关服务信息服务处理部门信息的协方差矩阵，得到服务信息服务处理部门信息间的相关性度量；

步骤S303，根据得到的不同信息服务处理部门信息数据相关度，将人员数据筛查出来。

如图5所示，所述步骤S500具体包括：

步骤S501，判断待控制信息服务处理部门信息是否为新的待控制信息服务处理部门信息数据；

步骤S502，如果判断为新的信息服务处理部门信息数据，则进行遗漏服务制度模型参数学习；

步骤S503，如果判断不是新信息服务处理部门信息数据，则判断当前时间点是否为待遗漏监督信息服务处理部门信息的更新时间点。如果到达更新时间点，则对待遗漏服务制度模型参数进行更新调整。

如图6所示，所述步骤S502具体包括：

步骤S5021，假设两个待遗漏检查数据对应的信息服务处理部门信息变量；

步骤S5022，根据历史信息服务处理部门信息进行特征提取，得到特征提取模型；

步骤S5023，计算特征提取模型与真实信息服务处理部门信息值的增益；

步骤S5024，计算历史增益的均值和协方差，得到深度学习算法的参数。

本发明提供一种基于大数据的信息服务系统及监督方法，具有以下优点：

1、可以自动发现需要进行遗漏监督的信息服务处理部门信息数据，极大的提高了信息服务处理部门信息遗漏监督的效率、准确度和覆盖率。

2、发现需要进行遗漏监督的数据后，根据信息服务处理部门信息数据的历史值，自动学习信息服务处理部门信息遗漏服务制度，从而提高信息服务处理部门信息遗漏监督的管理、效率及覆盖面、同时提高了信息服务的效率。

在本发明描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设定”、“安装”、“相连”、“连接”、“固定”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解的是，在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种等效的变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同范围限定。