社区智能管理通常是指结合互联网、物联网、大数据、云存储等技术手段对社区进行管理,从而构建一个集现代管理技术、先进的科技技术于一身的现代化智能社区,目的是为提高人们的生活质量、为人们提供一个更加舒适的生活环境。在实际的社区管理工作中,往往会产生很多数据,包括车辆数据、人员出行数据、物业公司管理统计数据等,这些数据往往具有很多属性,处理起来比较麻烦,目前社区管理公司关于这些数据的使用往往只是简单的统计,并没有充分利用,如果能够利用相关技术手段对这些数据进行有效的管理分析,相信一定能够得到对社区管理工作有用的信息,从而加快社区智能管理工作的进程。本文所研究的工作正是在这样的前提下进行的。本文在详细分析了当前社区管理工作的实际需求之后,设计并开发了社区智能管理平台。主要工作分为两部分,第一部分为社区管理平台基础功能模块的实现工作。首先对平台的总体架构进行设计,并利用当前比较流行的Java技术实现了社区管理平台的各个基础功能模块,开发框架采用开源的SSH框架。基础模块包括用户登录、用户权限分配、物业费用管理、车辆车库管理、投诉建议管理、系统管理等模块。由于物业管理当中的数据往往涉及到个人信息,在登录验证过程采用MD5与RSA双重加密方式进行验证以保障用户信息的安全性。在车辆车库管理方面,本系统采用智能车牌识别技术手段完成开发工作,在系统后台与车牌识别系统通信方面采用Webservice开发技术进行设计。后台数据库开发我们采用了MYSQL数据库技术,为了保证数据库流畅运行,设计了数据库连接池相关配置,并采用预防SQL注入攻击的策略进行数据库安全设计。第二部分工作为社区管理平台的智能模块开发工作,在本部分工作中,我们首先对聚类分析中的CURE聚类方法进行研究,并针对其在聚类之前需要指定聚类数目的缺点提出引入F分布的自适应聚类改进方案,我们的方案可以解决CURE聚类方法的缺点问题。然后我们针对实际社区管理工作中积累的数据如业主出行数据、社区管理满意度数据等进行筛选与处理,并在系统中开发了基于业主出行时间特征分析和社区业主满意度的智能分析模块,两个模块中分别利用改进的CURE聚类方法、模糊C-均值方法进行聚类实验分析,通过实验结果分析可以得到隐藏在大量数据当中的信息,从而对社区管理工作提供帮助。