1、解决的关键技术

　　（1）将大数据建模经典标准分层逻辑理论进行全周期全链条的扩充和完善，将每个步骤每个阶段的任务进行细化，极大的增强的建模理论的可操作性和实战性。

　　（2）针对传统RFM模型在不同行业客户细分应用中的差异，本文通过增加周期（Cycle）指标的基础上，提出了基于传统RFM模型的CRFM模型，并从业务上论证了该模型的指标改进方向，同时详细介绍了该模型的指标计算过程及基于该模型的客户细分方法与分析过程。

　　（3）根据计量行业用户群体的特点，提出了一种基于用户聚类和协同过滤的计量行业个性化推荐方法。先利用行业信息和用户历史行为数据对用户进行聚类计算，将用户分聚成不同的用户簇。然后将服务类别信息加入用户历史数据中，针对每个用户簇的数据分别构建用户-服务偏好矩阵和用户-服务类别偏好矩阵，依据服务类别信息和用户的历史行为数据，结合基于用户的协同过滤推荐算法，实现对计量用户的个性化推荐服务。

　　（4）基于信息资源动态规划(IRP)技术对计量业务信息资源进行动态元数据描述和计量业务信息资源动态分类目录整理，实现数据资产的目录化规划和可视化动态建模，让繁杂的数据资产有序关联，按需形成基础数据、主题域数据、专题分析数据，共享开放数据等主题域数据和专题分析数据，通过信息资源构建方法论，在我院尝试性的实现统一信息资源目录数据库，主要包括：部门信息资源目录、基础信息资源目录、主题信息资源目录、专题信息资源目录、共享开放数据等主题域数据和专题分析数据等。通过建立统一的信息资源目录体系，利用核心元数据、数据标准、信息资源分类等信息，为信息资源分类描述、分类生产、分类采集、分类汇聚、分类治理、分类管理、分类融合、分类分析和分类服务提供有效管理，提升海量数据资产核心价值和管理服务水平.

　　（5）利用计量业务信息资源规划管理系统，实现了对计量客户价值模型的数据展示应用，通过产学研结合，较好的完成了计量大数据的示范应用，对我院计量大数据指明了方向、拓展了思路，对后续建立计量大数据公共平台具有重要的参照意义。

　　（6）通过数据采集组件构建的智能信息感知采集能力，实时获得业务系统动态变更信息，及时将变更信息主动推送到相关服务机构或业务系统，促进各业务系统之间的协同工作能力，将事后协作或事后监管，转变为事中协作或事中监管，提升工作的协同响应和服务能力，增强工作效率。

　　（7）通过大量的调研，对计量服务数据分析应用场景做了研究，分为计量服务应用分析主题研究、业务流转数据分析场景、检测器具数据分析场景三大类，共20项的计量服务场景，为后续计量公共服务平台的开发奠定了一定的基础。

　　2、取得的科技成果

　　（1） 编制强制检定计量数据元的设计与接口规范，形成标准草案。

　　（2）论文《质检大数据平台技术架构及应用服务价值模型探讨》获得质检信息化“十三五规划征文活动”一等奖。

　　（3）论文《基于CRFM行业的计量客户细分方法》在第十二届海峡两岸计量测试学术研讨会上宣读（证明见附件）。

　　（4）申请发明专利：一种基于CRMF模型的计量行业客户细分方法技术，申请号：201711174158.8，目前已进入公示阶段。