CN107479858A - 一种人机交互系统工作时序的智能处理方法 - Google Patents

一种人机交互系统工作时序的智能处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及人机交互技术领域，具体涉及一种人机交互系统工作时序的智能处理方法，具体的是：在人机交互系统中，预设工作对象影响因素出现权重的阈值；人机交互系统获取每一个操作用户在一定周期内选择任意一个因素的次数，并分别计算每一个操作用户的任意一个因素出现的权重；人机交互系统对每一个操作用户选择所有因素的权重进行比较，分别计算得到每一个操作用户选择的最高因素；人机交互系统将步骤三计算得到的最高因素，分别作为第一优先任务发送给对应的操作用户，得到推荐工作时序。本发明的有益效果在于：能够根据不同的操作用户以及不同的工作对象，给出不同的推荐工作时序和可选工作时序，提高系统的时效性。

Description

一种人机交互系统工作时序的智能处理方法
技术领域
本发明涉及人机交互技术领域，具体涉及一种人机交互系统工作时序的智能处理方法。
背景技术
工作时序的实现基于时序信号或时序指令，时序信号或时序指令是一个用来确定时段执行哪些微操作的标志，它规定这个微操作在什么时候发出去。
ZL 201010599246.7，一种时序控制方法及装置，在上述方法中，接收到来自于第一接入系统的通信开始请求；检测当前是否存在第二接入系统执行收发操作；在存在所述第二接入系统执行收发操作时，执行时序控制操作，以使所述第一接入系统和所述第二接入系统在不同时隙内分别执行收发操作。
以上，在同时处理多任务时，其根据任务开始的起始时间，直接通过执行时序控制操作，先处理第一接入系统的收发操作，再处理第二接入系统的收发操作；而并没有根据任务(相当于本申请的因素)被操作用户选择的频率，预先设置任务执行时序。
由于没有预先设置任务执行时序，在采用以上时序控制方法处理非系统安排的任务时，操作用户需要自身选取任务，其时效性差。
发明内容
本发明所要解决的问题是提供一种人机交互系统工作时序的智能处理方法，其能够根据不同的操作用户以及不同的工作对象，给出不同的推荐工作时序和可选工作时序，提高系统的时效性。
一种人机交互系统工作时序的智能处理方法，包括以下步骤：
步骤一，在人机交互系统中，预设工作对象影响因素出现权重的阈值；
步骤二，人机交互系统获取每一个操作用户在一定周期内选择任意一个因素的次数，并分别计算每一个操作用户的任意一个因素出现的权重；
步骤三，人机交互系统对每一个操作用户选择所有因素的权重进行比较，分别计算得到每一个操作用户选择的最高因素；
步骤四，人机交互系统将步骤三计算得到的最高因素，分别作为第一优先任务发送(推荐)给对应的操作用户，得到推荐工作时序；
步骤五，将步骤二中计算得到的各因素的权重，与步骤一中预设的阈值进行比较；当某个因素的权重大于预设的阈值时，人机交互系统将该因素作为第二优先任务发送给对应的操作用户，得到可选工作时序。
优选地，当步骤二中操作用户在一定周期内选择任意一个因素的次数发生改变，步骤四通过人机交互系统的自动学习或手工干预重新计算推荐工作时序。
优选地，人机交互系统的自动学习方法包括以下步骤：
步骤一，人机交互系统统计操作用户在一定周期内，同一工作对象在选择因素时，未根据原有的所述推荐工作时序流转的频率；
步骤二，当该频率高于一定值时，人机交互系统重新进行工作时序的智能处理方法步骤二，得到新的最高因素，分别作为第一优先任务发送(推荐)给对应的操作用户，得到新的推荐工作时序。
优选地，所述手工干预的方法包括以下步骤：
当推荐工作时序与操作用户所需的工作时序不同时，操作用户能够直接将所需提前的因素在工作时序中的排位，增加一位，得到新的工作时序。
本发明的有益效果在于：能够根据不同的操作用户以及不同的工作对象，给出不同的推荐工作时序和可选工作时序，提高系统的时效性。
附图说明
图1是本发明一种人机交互系统工作时序的智能处理方法流程图。
图2是本发明一种人机交互系统工作时序的智能处理方法中的手工干预流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的说明，以使本领域的技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
如图1所示，一种人机交互系统工作时序的智能处理方法，包括以下步骤：
步骤一，在人机交互系统中，预设工作对象影响因素出现权重的阈值；
步骤二，人机交互系统获取每一个操作用户在一定周期内选择任意一个因素的次数，并分别计算每一个操作用户的任意一个因素出现的权重；
步骤三，人机交互系统对每一个操作用户选择所有因素的权重进行比较，分别计算得到每一个操作用户选择的最高因素；
步骤四，人机交互系统将步骤三计算得到的最高因素，分别作为第一优先任务发送(推荐)给对应的操作用户，得到推荐工作时序；
步骤五，将步骤二中计算得到的各因素的权重，与步骤一中预设的阈值进行比较；当某个因素的权重大于预设的阈值时，人机交互系统将该因素作为第二优先任务发送给对应的操作用户，得到可选工作时序。
本发明一种改进方案，当步骤二中操作用户在一定周期内选择任意一个因素的次数发生改变，步骤四通过人机交互系统的自动学习或手工干预重新计算推荐工作时序。
本发明一种改进方案，人机交互系统的自动学习方法包括以下步骤：
步骤一，人机交互系统统计操作用户在一定周期内，同一工作对象在选择因素时，未根据原有的所述推荐工作时序流转的频率；
步骤二，当该频率高于一定值时，人机交互系统重新进行工作时序的智能处理方法步骤二，得到新的最高因素，分别作为第一优先任务发送(推荐)给对应的操作用户，得到新的推荐工作时序。
本发明一种改进方案，如图2所示，所述手工干预的方法包括以下步骤：
当推荐工作时序与操作用户所需的工作时序不同时，操作用户能够直接将所需提前的因素在工作时序中的排位，增加一位，得到新的工作时序。
对于不同的操作用户以及不同的业务规则(业务过程)，采用本发明人机交互系统工作时序的智能处理方法，具体的实施说明如下：
对于第一个操作用户的业务过程完成，其影响因素包括①第一因素、②第二因素、③第三因素和④第四因素。其中，第一因素出现概率40％，第二因素出现概率为30％,第三因素出现概率为20％，第四因数出现概率为10％。设定的因数阈值为15％，那么计算推荐工作时序为①，可选工作时序为②③。
对于与第一个操作用户同业务的第二个操作用户的业务过程完成，其影响因素包括①第一因素、②第二因素、③第三因素和④第四因素。其中，第一因素出现概率20％，第二因素出现概率为30％,第三因素出现概率为40％，第四因数出现概率为10％。设定的因数阈值为15％，那么计算推荐工作时序为③，可选工作时序为①②。
对于与第一个操作用户不同业务的第三个操作用户的业务过程完成，其影响因素包括①第一因素、②第二因素、③第三因素、④第四因素和⑤第五因素。其中，第一因素出现概率10％，第二因素出现概率为30％,第三因素出现概率为40％，第四因数出现概率为10％、第五因数出现概率为10％。设定的因数阈值为15％，那么计算推荐工作时序为③，可选工作时序为②。
对于第一个操作用户和第二个操作用户，由于用户角色不同，其推荐工作时序和可选工作时序不同。
对于第二个操作用户和第三个操作用户，由于业务规则(业务内容)不同，其推荐工作时序和可选工作时序也不同。
本发明能够根据不同的操作用户以及不同的工作对象，给出不同的推荐工作时序和可选工作时序，提高系统的时效性，使得操作用户选择频率高的因素，优选推荐给用户执行。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种人机交互系统工作时序的智能处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一，在人机交互系统中，预设工作对象影响因素出现权重的阈值；
步骤二，人机交互系统获取每一个操作用户在一定周期内选择任意一个因素的次数，并分别计算每一个操作用户的任意一个因素出现的权重；
步骤三，人机交互系统对每一个操作用户选择所有因素的权重进行比较，分别计算得到每一个操作用户选择的最高因素；
步骤四，人机交互系统将步骤三计算得到的最高因素，分别作为第一优先任务发送给对应的操作用户，得到推荐工作时序；
步骤五，将步骤二中计算得到的各因素的权重，与步骤一中预设的阈值进行比较；当某个因素的权重大于预设的阈值时，人机交互系统将该因素作为第二优先任务发送给对应的操作用户，得到可选工作时序。
2.根据权利要求1所述的一种人机交互系统工作时序的智能处理方法，其特征在于：当步骤二中操作用户在一定周期内选择任意一个因素的次数发生改变，步骤四通过人机交互系统的自动学习或手工干预重新计算推荐工作时序。
3.根据权利要求2所述的一种人机交互系统工作时序的智能处理方法，其特征在于：人机交互系统的自动学习方法包括以下步骤：
步骤一，人机交互系统统计操作用户在一定周期内，同一工作对象在选择因素时，未根据原有的所述推荐工作时序流转的频率；
步骤二，当该频率高于一定值时，人机交互系统重新进行工作时序的智能处理方法步骤二，得到新的最高因素，分别作为第一优先任务发送给对应的操作用户，得到新的推荐工作时序。
4.根据权利要求2所述的一种人机交互系统工作时序的智能处理方法，其特征在于：所述手工干预的方法包括以下步骤：
当推荐工作时序与操作用户所需的工作时序不同时，操作用户能够直接将所需提前的因素在工作时序中的排位，增加一位，得到新的工作时序。
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