基于互联网平台的智慧工会服务管理系统设计与实现

　　文/陈纯清 浏阳市总工会

　　摘要：基于工会数字化转型需求，提出一种基于混合数据库架构和微服务架构的智慧工会服务管理系统设计方案。系统包括会员管理、活动管理、服务资源和数据分析四大核心模块，通过引入多属性效用理论优化资源配置，采用有向无环图构建活动流程，并结合在线分析处理技术实现数据深度分析。仿真实验结果表明，该系统在数据检索响应时间、流程节点处理效率和资源调度优化率等关键指标上分别达到1.2s、88.5%和92.3%，显著提升了工会服务管理效能。

　　关键词：智慧工会；混合数据库；微服务架构

　　引言

　　随着互联网信息技术的广泛应用，新时代群团工作面临着网络化、数字化转型的迫切需求[1]。研发适应时代要求的智慧工会服务管理系统已成为工会组织提升服务质量、增强职工凝聚力的关键举措。本文将围绕智慧工会服务管理系统的设计与实现展开研究，重点阐述系统的需求分析、架构设计、核心功能模块和实际运用效果，旨在为新时期工会改革创新提供有益参考。

　　1. 智慧工会服务管理系统的需求分析

　　智慧工会服务管理系统需求分析是实现系统设计的基础和前提。通过对工会管理者和职工用户的需求调研与分析，可以总结出两大类核心需求。一是工会管理者对系统数据统计分析（data statistical analysis，DSA）、活动组织管理（activity organization management，AOM）、服务资源优化配置（service resource optimization allocation，SROA）等管理功能的需求，如利用DSA模块对会员参与活动数据、服务资源使用情况等进行挖掘分析，辅助决策；应用AOM组件实现活动全流程管理，支持活动计划、预算、执行、总结等环节。二是广大职工群众在资讯获取、权益维护、福利领取等方面对移动化、个性化服务的诉求，如整合各类服务资源，通过服务资源聚合引擎实现服务推荐、在线预约等一站式功能，满足差异化需求[2-3]。因此，智慧工会服务管理系统应充分考虑管理与服务双重定位，围绕提升工会工作效能和服务水平设计功能架构，注重需求细分、场景分析，制定满足不同群体、不同场景的解决方案。

　　2. 基于互联网平台的智慧工会服务管理系统设计

　　2.1 系统架构设计

　　智慧工会服务管理系统的架构设计围绕四大核心模块展开，采用模块化与分布式相结合的方式实现系统功能（系统架构如图1所示）。会员管理模块负责会员信息的采集与存储，利用混合数据库架构高效处理海量数据；活动管理模块基于微服务架构和业务流程管理，将活动流程拆分为多个环节，并通过RESTful API（一种基于网络的应用程序接口）实现模块间通信；服务资源模块通过面向服务架构整合各类资源，并利用多属性效用理论优化资源配置；数据分析与报表模块则依托大数据分析架构和商业智能技术，对系统数据进行挖掘与可视化展示。各模块间通过灵活的数据交互机制紧密协作，共同支撑智慧工会的高效运行与智能化服务。

　　2.2 系统核心功能模块

　　2.2.1 会员管理模块

　　会员管理模块是智慧工会服务管理系统（intelligent trade union service management system，ITUSMS）的核心组成部分，承担采集、存储、更新和管理会员信息的重要职责。该模块基于分布式数据库管理系统，采用关系型数据库与非关系型数据库相结合的混合存储架构，充分利用两种数据库在结构化数据和非结构化数据存储与检索方面的优势，提高系统的数据处理效率。会员信息通过多渠道采集，如线上注册、线下登记、第三方数据导入等，再经数据清洗、脱敏等预处理后存入数据库[4-5]。借助数据库索引、分区、并行查询等技术，该模块能够高效管理海量会员数据。同时，会员管理模块与其他功能模块紧密协作，为活动管理、服务资源调度等提供基础数据支撑。例如，活动管理模块可调用会员管理接口，根据会员属性（如年龄、职业、兴趣等）实现活动的精准推送。综上，会员管理模块通过先进的数据库技术和灵活的信息采集方式，为智慧工会服务管理系统奠定了坚实的数据基础。若令会员总数为N，各属性数据的存储空间占比矢量为r=(r1,r2,…,rn)，每个属性的数据维度为di=(i=1,2,…,n)，则会员数据总存储空间（单位MB）可估算为

　　式中，S表示会员数据总存储空间，di为第i个属性的数据维度，ri为其存储空间占比，N为会员总数。

　　2.2.2 活动管理模块

　　活动管理模块用于组织、管理和开展各类工会活动。该模块以提升活动管理效率、优化活动质量为设计目标，采用微服务架构（microservice architecture，MA）与业务流程管理（business process management，BPM）相结合的设计理念。活动管理流程可抽象为一个有向无环图（directed acyclic graph，DAG），其中节点表示各个活动环节，边表示环节间的先后依赖关系和流转条件。系统将活动流程划分为多个微服务，每个微服务负责一个或多个活动环节，微服务之间通过RESTful API进行通信。同时，活动状态数据存储在时间序列数据库（time series database，TSDB）中，便于进行活动全生命周期的跟踪与分析。该模块与会员管理、服务资源等模块密切配合，实现活动的精准推送和个性化定制[6]。例如，根据活动主题特征与会员画像的相似度匹配，计算每个会员对某活动的参与倾向性得分，若得分超过预设阈值则向该会员推送活动通知，从而提高活动的参与度和满意度。若令活动主题特征矢量为a=(a1,a2,…,an)，会员画像特征矢量为m=(m1,m2,…,mn)，则两个特征矢量的余弦相似度可表示为

　　式中，，数值越大表示活动与会员的匹配度越高。

　　2.2.3 服务资源模块

　　服务资源模块主要职责是整合并提供各类工会服务资源，满足职工多样化的服务需求。该模块采用面向服务的架构（service-oriented architecture，SOA）设计，将不同类型、不同来源的服务资源抽象为标准化的服务接口，实现服务的注册、发现、组合与编排。同时，引入语义网（semantic web，SW）技术构建服务资源本体库，对服务资源的功能、属性、关联等语义信息进行形式化描述，提升服务资源的智能化水平。服务资源调度采用基于多属性效用理论（multi-attribute utility theory，MAUT）的资源优化配置算法，综合考虑服务资源的功能属性、可靠性、响应时间、负载容量等多个性能指标，构建效用函数对候选资源进行评估排序，选择效用值最大的资源组合作为最优方案[7]。例如，对于某项法律咨询服务请求，系统从本体库中检索与请求语义相关的多个候选服务资源，再基于MAUT计算每个资源的综合效用值，最终选择效用最优的资源来响应该请求。若令候选资源集合为R=，第i个资源ri的属性矢量为ai=(ai1,ai2,…,aim)，对应的属性权重矢量为w=(w1,w2,…,wm)，则资源ri的效用值u(ri)可表示为属性效用的加权和，即

　　式中，v(aij)表示资源ri第j个属性aij的效用值函数，wj为该属性的权重，u(ri)∈[0,1]，值越大表示资源ri的综合效用越高。服务资源模块还与其他模块紧密协作，如为会员管理模块提供服务资源偏好数据、接收活动管理模块的资源调度请求等，从而增强系统的整体协同服务能力[8]。

　　2.2.4 数据分析与报表模块

　　数据分析与报表模块肩负着对系统数据进行分析挖掘、生成可视化报表的重任。该模块以提升工会管理决策的科学性和有效性为设计目标，采用大数据分析架构和商业智能（business intelligence，BI）技术，实现海量工会数据的采集、存储、处理和分析。系统将分散的数据源经过ETL（extract transform load）处理汇聚到数据仓库（data warehouse，DW）中，并基于在线分析处理（online analytical processing，OLAP）引擎构建多维数据立方体，支持灵活、高效的数据分析操作。同时，该模块引入数据挖掘算法库，如关联规则、聚类、预测等，深入发掘数据中隐藏的模式和规律。例如，采用Apriori算法分析工会活动参与记录，识别出不同活动类型之间的关联规则，从而优化活动组合方案；再如，对职工福利发放数据进行趋势预测分析，合理规划下一年度的福利预算[9]。若职工福利发放数据时间序列为，其中xi表示第i个时间单位（如月度）的福利发放金额，则基于指数平滑法的预测模型可表示为

　　式中，表示下一时间单位的预测值，α为平滑系数，反映新近数据的权重。报表展示方面，系统提供丰富的图表组件库和可视化模板，支持自定义报表的灵活配置。数据分析与报表模块通过数据总线与其他业务模块实时交互，既可将分析结果推送给相关模块指导其优化运行，也可接收其他模块的数据分析诉求，提供决策支持服务[10]。

　　3. 系统性能仿真验证

　　3.1 仿真实验设计

　　为验证本文设计的基于混合数据库架构和微服务架构的智慧工会服务管理系统的性能，本文选取浏阳市总工会作为实际应用场景，采用MATLAB R2023b进行仿真实验。实验目标是评估系统在会员数据处理、活动管理和服务资源调度三个核心场景下的性能表现。变量设置方面，以会员数据量（100~1000条）作为自变量，测试在不同数据规模下系统的数据处理性能；控制变量包括服务器配置（英特尔酷睿i7-12700处理器、32GB内存）、网络带宽（100Mbps）和数据库缓存大小（8GB）。

　　实验分三个阶段进行：首先，利用混合数据库架构处理会员数据，评估数据检索效率；然后，利用活动管理DAG模型测试活动流程处理性能；最后，使用多属性效用理论进行服务资源优化配置测试。评价指标包括：会员数据检索响应时间（目标值<1.5s）、活动流程节点处理效率（目标值>85%）、资源调度优化率（目标值>90%）。数据分析采用MATLAB统计工具箱进行方差分析，显著性水平设为0.05。

　　3.2 效果评估

　　通过MATLAB仿真平台完成全部实验后，获得了系统性能的完整测试数据，如表1所示。

　　仿真结果表明，本文设计的系统在各项性能指标上均达到预期目标。在会员数据处理场景中，基于混合数据库架构的检索响应时间为1.2s，优于预设目标值，方差分析结果（F=15.6，p=0.003）表明性能提升显著。在活动管理测试中，基于DAG模型的流程节点处理效率达到88.5%，表明微服务架构能有效支持复杂业务流程的处理。在资源调度场景下，基于多属性效用理论的资源调度优化率达92.3%，较好地验证多属性效用理论的有效性。通过对F值和p值的分析可知，系统在三个核心场景下的性能改进均具有统计学意义。这些数据充分证明了本文提出的系统架构设计和关键算法的可行性，为智慧工会服务管理系统的实际部署提供了可靠的理论依据。

　　结语

　　本文设计并实现了一套基于混合数据库和微服务架构的智慧工会服务管理系统。通过会员信息智能管理、活动全流程协同、服务资源优化配置和数据深度分析等功能模块的有机集成，构建了完整的工会数字化服务体系。仿真实验验证了系统各项性能指标均达到预期目标，具有良好的实用价值。

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　　[10]张贵生.高校智慧工会建设与思政教育融合创新体系研究[J].办公室业务,2024(5):144-146.

　　作者简介：陈纯清，本科，工程师，chchq1205@163.com，研究方向：信息技术。