一种工单派单方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理系统或方法领域，具体涉及一种工单派单方法及系统，本发明专利技术提出的工单指派方法，通过第一次推荐获得位置时间和技能方向上满足用户需求的一组工程师，保证该工单可被较优处理，此时并不进行指派；而是，利用一次推荐中第一要素数据去引导一次推荐工程师的历史工单数据中的相关的第二要素和第三要，并将第一要素、第二要素和第三要素生成要素列表，将要素列表发送至用户，让用户进一步提出自己所需的细化需求，由于要素列表是有一次推荐工程师历史工单数据组成的，用户的细化需求可以得到满足，有效地解决用户在工单内容描述常仅填写粗略要求，无意识地忽略细化要求，导致对服务满意度和体验度较差的问题。导致对服务满意度和体验度较差的问题。导致对服务满意度和体验度较差的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种工单派单方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理系统或方法领域，具体涉及一种工单派单方法及系统。

技术介绍

[0002]目前现有的线上工单派单系统，在对用户工单进行指派工程师进行服务处理时，现有工单派单需要人工配合了解工单需求信息，工单处理效率差。
[0003]同时不论什么类型的服务均采用区域性服务法，即该区域的工单委派本区域工程师，针对很多对位置时间要求低的工单，无法进行大范围用人，造成严重的人力资源浪费。
[0004]以及，目前工单派单系统，用户在线上制作工单时，由客户自己填写服务需要，常对服务人员的技术需求都是粗略要求，系统无反馈机制，常常导致推荐指派的服务工程师无法完成技能需求，造成服务质量差，用户体验满意度低的问题。

技术实现思路

[0005]技术方案为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：本专利技术一方面提供一种工单派单方法，所述方法包括：获取工单数据信息，并提取所述工单数据信息的工单类型、时间信息、位置信息和工单内容；根据工单类型配置一定半径值的搜索区域，并以位置信息所在地理位置为搜索区域的中心，获得搜索区域内工程师列表TN1；在工程师列表TN1中获取与所述工单类型对应的工程师列表TN2，提取所述工单内容中的第一要素，并将第一要素与预设库进行匹配，对成功匹配第一要素赋予对应的属性值N；获取工程师列表TN2中工程师的基础信息，利用第一匹配模型分别求得每个工程师的匹配度F1，筛选匹配度F1的值偏大的工程师组成工程师列表TN3；获取工程师列表TN3中工程师的历史工单数据，提取与所述第一要素有关的第二要素、第三要素；将每个第一要素、第二要素和第三要素各定义为一个独立单元信息，按照其之间的相关性生成要素列表，将所述要素列表发送至用户，并赋予操作权限；获取被选取的所述单元信息，利用第二匹配模型分别求得工程师列表TN3的每个工程师的匹配度F2；为匹配度F2值最大的工程师进行工单派单。
[0006]优选地，还内置有服务类型词库，所述服务类型词库包括不同的服务的种类名称，所述工单数据信息的工单类型的关键词由服务类型词库配置，并由用户择一选取，所述工单内容用于记载用户对选取一个的服务类型的具体要求进行描述。
[0007]优选地，所述第一匹配模型的具体算法模型为：F1=(y1*N*X1+y2L)*T
其中，F1为求得的匹配度值，y1、y2为权重系数，L为工程师到工单所在地理位置的距离，N为属性值，X1为工程师匹配属性值N的个数，T为1或0，判断工程师状态空闲时值为T=1，反之为0。
[0008]优选地，所述第二匹配模型的具体算法模型为：F2=F1+k*X2其中，F2为求得的匹配度值；F1为经第一匹配模型求得的常数值；k为权重系数；X2为自然数，具体数值为该工程师被选取的所述单元信息个数之和。
[0009]优选地，获取所述搜索区域的半径值的步骤：调取半径值机器学习模型；将工单类型的文本输入至所述半径值机器学习模型，获得输出值；再将工单内容的文本输入至所述半径值机器学习模型，获得修正值计算实际半径值：实际半径值=输出值
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修正值。
[0010]优选地，所述第一要素、第二要素和第三要素之间自后向前呈阶梯式的从属关系，利用层次化关键词自动标注算法处理TN3中工程师的历史工单数据，同时通过显示的第一元素为一级关键词进行引导，快速获得作为二级关键词的第二要素和三级关键词的第三要素。
[0011]优选地，在得到工程师列表TN1后，根据工单类型调取相应的筛选信息表，筛选信息表基于工程师基本信息制作；将筛选信息表发送至用户，并赋予操作权限；获取用户对筛选信息表操作数据；将工程师列表TN1内每个工程师基本信息对应部分与用户操作数据进行比较；符合则保留，反之从工程师列表TN1内去除。
[0012]本专利技术另一方面提供一种工单派单系统，所述系统包括：工单处理模块，用以获取工单数据信息，并提取所述工单数据信息的工单类型、时间信息、位置信息和工单内容；第一筛选单元，根据一定半径值的搜索区域，以位置信息所在地理位置为搜索区域的中心，以一定半径值进行区域内搜索获得搜索区域内工程师列表TN1；第二筛选单元，在工程师列表TN1中获取与所述工单类型对应的工程师列表TN2；第一数据处理模块，提取所述工单内容中的第一要素，并将第一要素与预设库进行匹配，对成功匹配第一要素赋予对应的属性值N；信息采集模块，用以获取所需工程师的基础信息和工程师的历史工单数据；第二数据处理模块，获取工程师列表TN3中工程师的历史工单数据，提取与所述第一要素有关的第二要素、第三要素；将每个第一要素、第二要素和第三要素各定义为一个独立单元信息，按照其之间的相关性生成要素列表；数据运算模块，利用第一匹配模型分别求得每个工程师的匹配度F1，以及利用第二匹配模型分别求得工程师列表TN3的每个工程师的匹配度F2；信息收发模块，用以接收用户请求，以及将处理后数据发送至用户。
[0013]有益效果本专利技术提供的技术方案，与已知的公有技术相比，具有如下有益效果：本专利技术提出的工单指派方法，设计为：一次推荐
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反馈
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二次推荐的工单指派方
式，通过第一次推荐获得位置时间和技能方向上满足用户需求的一组工程师，保证该工单可被较优处理，此时并不进行指派；而是，利用一次推荐中第一要素数据去引导一次推荐工程师的历史工单数据中的相关的第二要素和第三要，并将第一要素、第二要素和第三要素生成要素列表，将要素列表发送至用户，让用户进一步提出自己所需的细化需求，由于要素列表是有一次推荐工程师历史工单数据组成的，用户的细化需求可以得到满足，有效地解决用户在工单内容描述常仅填写粗略要求，无意识地忽略细化要求，导致对服务满意度和体验度较差的问题；同时又可以对一次推荐工程师中只有技能没有相关经验的工程师进行筛选，提升有工单经验工程师的推荐权重，可很好地提高推荐准确度和用户的用人满意度，从而实现更好的服务质量和用户服务体验。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0015]图1为本专利技术实施例派单方法流程示意图；图2为本专利技术的实施例获取搜索区域的半径值流程图；图3为本专利技术的实施例中要素列表在用户端显示示意图；图4为本专利技术的实施例派单系统组成结构图；图中的标号分别代表：10
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信息采集模块；11
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工单处理模块；12
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信息收发模块；13
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显示模块；14
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通讯单元；15
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制表模块；20
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第一筛选单元；21
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数据运算模块；22
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第一数据处理模块；23
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工单派单方法，其特征在于，所述方法包括：获取工单数据信息，并提取所述工单数据信息的工单类型、时间信息、位置信息和工单内容；根据工单类型配置一定半径值的搜索区域，并以位置信息所在地理位置为搜索区域的中心，获得搜索区域内工程师列表TN1；在工程师列表TN1中获取与所述工单类型对应的工程师列表TN2，提取所述工单内容中的第一要素，并将第一要素与预设库进行匹配，对成功匹配第一要素赋予对应的属性值N；获取工程师列表TN2中工程师的基础信息，利用第一匹配模型分别求得每个工程师的匹配度F1，筛选匹配度F1的值偏大的工程师组成工程师列表TN3；获取工程师列表TN3中工程师的历史工单数据，提取与所述第一要素有关的第二要素、第三要素；将每个第一要素、第二要素和第三要素各定义为一个独立单元信息，按照其之间的相关性生成要素列表，将所述要素列表发送至用户，并赋予操作权限；获取被选取的所述单元信息，利用第二匹配模型分别求得工程师列表TN3的每个工程师的匹配度F2；为匹配度F2值最大的工程师进行工单派单。2.根据权利要求1所述的一种工单派单方法，其特征在于，还内置有服务类型词库，所述服务类型词库包括不同的服务的种类名称，所述工单数据信息的工单类型的关键词由服务类型词库配置，并由用户择一选取，所述工单内容用于记载用户对选取一个的服务类型的具体要求进行描述。3.根据权利要求1所述的一种工单派单方法，其特征在于，其中，所述第一匹配模型的具体算法模型为：F1=(y1*N*X1+y2L)*T其中，F1为求得的匹配度值，y1、y2为权重系数，L为工程师到工单所在地理位置的距离，N为属性值，X1为工程师匹配属性值N的个数，T为1或0，判断工程师状态空闲时值为T=1，反之为0。4.根据权利要求1所述的一种工单派单方法，其特征在于，其中，所述第二匹配模型的具体算法模型为：F2=F1+k*X2其中，F2为求得的匹配度值；F1为经第一匹配模型求得的常数值；k为权重系数；X2为自然数，具体数值为该工程师被选取的所述单元信息个数之和。5.根据权利要求1所述的一种工单派单方法，其特征在于，获取所述搜索区域的半径值的步骤：调取半径值机器学习模型；将工单类型的文本输入至所述半径值机器学习模型，获...

【专利技术属性】
技术研发人员：张业青，邱礼宏，谭建亮，杜应佳，
申请(专利权)人：广州平云小匠科技有限公司，
类型：发明
国别省市：