摘要：针对社区居家养老服务中预约信息分散、人员安排依赖经验以及执行反馈衔接不足的问题，本文围绕人机协同设计并分析一套预约服务平台。系统以Python和PyQt5构建桌面交互，以SQLite实现关系数据持久化，形成表示、业务逻辑、智能推荐和数据访问四层结构，覆盖老人档案、人员管理、预约审核、派单、服务跟踪及评价统计。
内容简介
推荐模型先依据必要技能、工作状态、服务区域和时间安排筛选可行人员，再计算距离、历史评价等加权分值，输出候选及解释，由调度员核对特殊需求并确认。本文对基础模型中技能和时间作为硬约束后产生的常数项进行分析，提出负载扩展评分，同时设计状态守卫、版本检查、唯一有效派单和事务回滚，支持可追溯的人机协作。
研究依据使用说明、设计图片与40幅界面截图分析功能，并通过独立脚本开展10组合成数据实验，每组包含40名人员和160条预约。在本实验设定下，约束加评分策略、基础加权策略和负载扩展策略的平均分配覆盖率分别为76.88%、76.44%和77.06%，约束违反率均为0；基础加权策略的平均静态匹配距离为2.607公里。8项局部边界和事务检查通过。结果表明，多维度规则能够表达匹配取舍，但并不同时最大化覆盖、评分和负载均衡。原平台端到端性能、真实采纳率和满意度尚需运行日志与用户研究验证。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：79页
字数：23945个字
格式：word（可编辑）
图表：49张图、16张表、21个公式
文档目录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.1.1 人口老龄化与居家服务需求 1
1.1.2 传统调度方式的主要局限 1
1.1.3 研究的理论与实践价值 2
1.2 国内外研究现状 2
1.2.1 养老服务信息化与居家照护调度 2
1.2.2 人机协同与交互设计研究 2
1.3 研究内容、方法与材料边界 3
1.4 论文组织结构 3
第2章 相关理论与关键技术 4
2.1 人机协同与决策权分配 4
2.2 约束推荐与多属性评分 4
2.2.1 硬约束与软偏好 4
2.2.2 加权决策与解释性 4
2.3 Python、PyQt5与事件驱动 5
2.4 SQLite与模块化架构 5
2.5 本章小结 6
第3章 系统需求分析 7
3.1 业务场景与角色分析 7
3.1.1 服务场景与操作入口 7
3.1.2 需求来源与证据等级 8
3.2 功能需求分析 8
3.2.1 基础信息与预约管理 8
3.2.2 智能调度与人工干预 8
3.2.3 服务跟踪、评价与统计 9
3.3 非功能需求与异常需求 9
3.3.1 可用性、性能与可维护性 9
3.3.2 安全性与异常处理 10
3.4 本章小结 10
第4章 系统总体设计 11
4.1 总体架构与模块职责 11
4.2 业务流程与状态设计 12
4.2.1 全流程设计 12
4.2.2 生命周期与状态守卫 14
4.3 数据库概念与逻辑结构 15
4.3.1 实体关系设计 15
4.3.2 主要数据表与字段 15
4.4 数据一致性与接口设计 17
4.5 本章小结 18
第5章 多维度推荐与人机协同算法设计 19
5.1 问题形式化与数据准备 19
5.2 硬约束筛选 19
5.2.1 技能、状态和时间条件 19
5.2.2 区域与候选集合 20
5.3 维度评分与权重设计 20
5.3.1 技能、距离和质量得分 20
5.3.2 时间与负载因素 21
5.3.3 基础模型与扩展模型 21
5.4 排序、解释与人工确认 22
5.4.1 推荐生成流程 22
5.4.2 可解释案例 23
5.5 深度学习适用性与模型边界 24
5.6 本章小结 24
第6章 系统详细设计与实现分析 25
6.1 登录与工作台交互 25
6.1.1 登录界面 25
6.1.2 工作台与统计口径 25
6.2 服务预约模块 26
6.2.1 列表与筛选 26
6.2.2 新建与保存 27
6.2.3 人工确认与状态刷新 29
6.3 老人档案模块 31
6.3.1 列表与详情 31
6.3.2 新建档案与数据质量 33
6.3.3 删除与查询一致性 35
6.4 服务人员与协同调度 37
6.4.1 人员资料与编辑 37
6.4.2 按人员发起的人工派单 41
6.4.3 智能调度与推荐解释 44
6.4.4 派单提交与事务一致性 52
6.5 服务跟踪模块 53
6.5.1 服务列表与开始确认 53
6.5.2 完成、时长与详细记录 56
6.6 服务评价与反馈 59
6.7 数据统计与业务汇总 63
6.8 系统设置与配置管理 64
6.9 公共组件与模块联动 65
6.10 本章小结 66
第7章 实验设计与结果分析 67
7.1 证据来源与实验环境 67
7.1.1 实验范围 67
7.1.2 截图证据的检查方法 67
7.2 合成数据与对比方案 69
7.2.1 数据生成规则 69
7.2.2 对比策略与控制变量 69
7.3 评价指标 69
7.4 对比实验结果 70
7.5 权重敏感性分析 72
7.6 边界与事务检查 72
7.7 待开展的端到端与用户评估 73
7.8 本章小结 74
第8章 总结与展望 75
8.1 研究工作总结 75
8.2 研究特点与局限 75
8.3 后续改进方向 75
参考文献 77
致谢 79
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作者信息
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项目编号：SD-21-P
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