基于机器学习的用户工作代办提醒系统技术方案

本发明专利技术公开了基于机器学习的用户工作代办提醒系统，涉及工业信息管理技术领域，包括任务分配模块、任务提醒模块、人员调度模块以及任务评估模块；任务分配模块用于对数据库中存储的待办事项进行分配，并生成对应处理人员的待办事项处理表；在处理人员处理待办事项过程中，任务提醒模块用于获取待办事项的处理进度并进行分析，判断当前进度是否迟滞；人员调度模块用于接收到迟滞信号后安排调度人员对处理人员进行辅助；任务评估模块用于根据用户的浏览、评论对代办事项进行处理系数评估；若处理系数大于预设处理阈值，则将代办事项同时通过全部预设方式发送至对应的处理人员终端，以提醒处理人员优先处理，进一步提高待办事项的处理效率。的处理效率。的处理效率。

【技术实现步骤摘要】
基于机器学习的用户工作代办提醒系统


[0001]本专利技术涉及工业信息管理
，具体是基于机器学习的用户工作代办提醒系统。

技术介绍

[0002]工业信息管理系统处理待办事项的过程一般包括：先通过系统中的处理任务触发提醒事件，生成一个待办事项，再通过网络将生成的待办事项，以提示文本的形式，发送给用户终端，以使用户根据接收到的提示文本处理相应的任务。目前信息管理系统需要用户通过PC端登录进系统中，系统会在专门的待办事项列表里显示对应的待办事项，待用户点击后进行操作，用户操作完成之后该待办事项会自动默认为关闭。
[0003]从上述待办事项的处理方式可知，在系统中建立待办事项的时候，用户必须登录进系统中方能看到自己的待办事项，这样导致待办事项处理不及时，特别在处理流程相关的待办事项时，例如文件校核确认等，如果处理不及时，会导致整个流程处理滞后，严重影响办公效率，且系统无法根据特定的推送优先级，将待办事项以第三方程序插件推送、专用应用程序推送和信息链接推送中的一种或同时进行推送，从而适应不同的用户终端环境，避免用户无法接收到待办事项的情况发生，缓解处理不及时现象；基于以上不足，本专利技术提出基于机器学习的用户工作代办提醒系统。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出基于机器学习的用户工作代办提醒系统。
[0005]为实现上述目的，根据本专利技术的第一方面的实施例提出基于机器学习的用户工作代办提醒系统，包括任务分配模块、任务处理模块、任务提醒模块、人员调度模块、任务展示模块以及任务评估模块；
[0006]所述任务分配模块用于对数据库中存储的待办事项进行分配，将同一处理人员的待办事项按照优先值YX大小进行降序排列，生成对应处理人员的待办事项处理表，并将待办事项处理表发送至服务器；
[0007]所述任务处理模块用于处理人员从服务器中调取相应的待办事项处理表，并根据待办事项处理表的排序依次对待办事项进行处理；
[0008]在处理人员对待办事项进行处理过程中，所述任务提醒模块用于获取待办事项的处理进度并进行分析，判断当前进度是否迟滞；所述人员调度模块用于接收到迟滞信号后安排调度人员对处理人员进行辅助；
[0009]所述任务展示模块用于同步展示数据库中存储的代办事项，供用户进行浏览、评论；其中评论是指用户对代办事项进行投票；
[0010]所述任务评估模块用于根据用户的浏览、评论对代办事项进行处理系数评估；若处理系数CL大于预设处理阈值，则将所述代办事项同时通过全部预设方式发送至对应的处
理人员终端，以提醒处理人员优先处理。
[0011]进一步地，所述任务分配模块的具体分配步骤为：
[0012]将同一处理人员的待办事项进行统合，得到人员待办事项集合；
[0013]获取人员待办事项集合中的待办事项，根据所述待办事项获取待处理任务的安全级别并标记为A1；根据所述待办事项获取待处理任务的操作难度级别并标记为A2；根据所述待办事项获取待处理任务的参与处理人数并标记为R1；获取所述待办事项的触发时刻，将触发时刻与系统当前时间进行时间差计算得到触发时长CT；
[0014]利用公式YX＝(A1
×
g1+R1
×
g2+CT
×
g3)/A2计算得到对应待办事项的优先值YX，其中g1、g2、g3为预设系数因子。
[0015]进一步地，还包括任务触发模块；所述任务触发模块与服务器相连接，用于通过待处理任务触发提醒事件，生成待办事项并将生成的待办事项存储至数据库中；所述待处理任务包含需要处理的任务数据以及参与任务处理的人员信息；其中，一个待处理任务对应多个待办事项。
[0016]进一步地，所述任务提醒模块的具体工作步骤为：
[0017]获取处理人员正在处理中的待办事项，从服务器中调取对应待处理任务的操作难度级别A2；根据操作难度级别A2确定对应的处理时长阈值为WT；
[0018]将当前待办事项的处理时长与处理时长阈值相比较；当处理时长达到处理时长阈值WT时，则生成提醒信号至处理人员的手机终端上，以提醒处理人员加快进度；
[0019]若在发送提醒信号后第一时间阈值内，所述任务提醒模块未接收到处理人员发送的解决信号，则判断对应待办事项进度迟滞，生成迟滞信号至人员调度模块。
[0020]进一步地，根据操作难度级别A2确定对应的处理时长阈值为WT，具体为：所述数据库内存储有操作难度级别与处理时长阈值的对照表。
[0021]进一步地，所述任务处理模块包括任务执行单元、任务确认单元，具体为：
[0022]处理人员通过任务执行单元对待办事项进行处理，同时对应修改该待办事项的当前状态，其中当前状态包括未处理、处理中以及已完成；
[0023]处理人员完成待办事项后，在任务确认单元中确认，同时将已确认完成的待办事项从数据库中删去。
[0024]进一步地，所述任务评估模块的具体评估方法为：
[0025]在预设时间段内，获取对应代办事项所有的浏览记录；所述浏览记录包括浏览开始时刻、浏览结束时刻以及是否投票；
[0026]统计该代办事项的浏览总次数为L1，将每次浏览的浏览时长进行累加得到浏览总时长LZ；统计该代办事项的投票率为Lb；
[0027]利用公式CL＝L1
×
d1+LZ
×
d2+Lb
×
d3计算得到该代办事项的处理系数CL，其中d1、d2、d3均为预设系数因子。
[0028]进一步地，其中，所述预设方式包括第三方程序插件推送、专用应用程序推送和信息链接推送。
[0029]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0030]1、本专利技术中所述任务分配模块用于对数据库中存储的待办事项进行分配；首先将同一处理人员的待办事项进行统合，得到人员待办事项集合；获取人员待办事项集合中的
待办事项，根据待办事项对应待处理任务的安全级别、操作难度级别以及参与处理人数，计算得到对应待办事项的优先值YX；将待办事项按照优先值YX大小进行降序排列，生成对应处理人员的待办事项处理表；所述任务处理模块用于处理人员根据待办事项处理表的排序依次对待办事项进行处理，提高待办事项的处理效率；
[0031]2、本专利技术中所述任务提醒模块用于获取待办事项的处理进度并进行分析，判断当前进度是否迟滞；根据对应待处理任务的操作难度级别A2确定对应的处理时长阈值为WT；当待办事项的处理时长达到处理时长阈值WT时，则生成提醒信号至处理人员的手机终端上，以提醒处理人员加快进度；若在发送提醒信号后第一时间阈值内，对应待办事项还未完成，则利用人员调度模块安排调度人员进行辅助，共同完成对应待办事项，以提高办公效率；
[0032]3、本专利技术中所述任务展示模块用于同步展示数据库中存储的代办事项，供用户进行浏览、评论；所述任务评估模块用于根据用户的浏览、评论对代办事项进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于机器学习的用户工作代办提醒系统，其特征在于，包括任务分配模块、任务处理模块、任务提醒模块、人员调度模块、任务展示模块以及任务评估模块；所述任务分配模块用于对数据库中存储的待办事项进行分配，将同一处理人员的待办事项按照优先值YX大小进行降序排列，生成对应处理人员的待办事项处理表，并将待办事项处理表发送至服务器；所述任务处理模块用于处理人员从服务器中调取相应的待办事项处理表，并根据待办事项处理表的排序依次对待办事项进行处理；在处理人员对待办事项进行处理过程中，所述任务提醒模块用于获取待办事项的处理进度并进行分析，判断当前进度是否迟滞；所述人员调度模块用于接收到迟滞信号后安排调度人员对处理人员进行辅助；所述任务展示模块用于同步展示数据库中存储的代办事项，供用户进行浏览、评论；其中评论是指用户对代办事项进行投票；所述任务评估模块用于根据用户的浏览、评论对代办事项进行处理系数评估；若处理系数CL大于预设处理阈值，则将所述代办事项同时通过全部预设方式发送至对应的处理人员终端，以提醒处理人员优先处理。2.根据权利要求1所述的基于机器学习的用户工作代办提醒系统，其特征在于，所述任务分配模块的具体分配步骤为：将同一处理人员的待办事项进行统合，得到人员待办事项集合；获取人员待办事项集合中的待办事项，根据所述待办事项获取待处理任务的安全级别并标记为A1；根据所述待办事项获取待处理任务的操作难度级别并标记为A2；根据所述待办事项获取待处理任务的参与处理人数并标记为R1；获取所述待办事项的触发时刻，将触发时刻与系统当前时间进行时间差计算得到触发时长CT；利用公式YX＝(A1
×
g1+R1
×
g2+CT
×
g3)/A2计算得到对应待办事项的优先值YX，其中g1、g2、g3为预设系数因子。3.根据权利要求2所述的基于机器学习的用户工作代办提醒系统，其特征在于，还包括任务触发模块；所述任务触发模块与服务器相连接，用于通过待处理任务触发提醒事件，生成待办事项并将生成的待办事项存储至数据库中；所述待处理任务包含需要处理的任务数...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨奚诚，王诚，杨飞，张陈锐，方辉祥，蔡鹏飞，吴真中，蒋浩林，
申请(专利权)人：合肥大多数信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：