CN110414778A - 案件派工方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种案件派工方法和装置。本发明涉及人工智能领域,该方法包括:获取目标案件的标签,目标案件为状态为待派工的案件;获取多个处理人员中每个处理人员的标签;根据目标案件的标签和每个处理人员的标签计算每个处理人员与目标案件的匹配度;根据匹配度从多个处理人员中筛选出目标处理人员;将目标案件派工给目标处理人员。本发明实施例提供的技术方案能够解决派工效果不佳的问题。
Description
【技术领域】
本发明涉及人工智能领域,尤其涉及一种案件派工方法和装置。
【背景技术】
目前保险案件采用随机派工的方法,例如,将案件随机派工给空闲的处理人员。这种派工方式比较随意,派工效果不佳,例如,处理人员小明并不熟悉某个领域的案件,但却将该领域的案件派给了小明。
【发明内容】
有鉴于此,本发明实施例提供了一种案件派工方法和装置,用以解决派工效果不佳的问题。
本发明实施例提供了一种案件派工方法,所述方法包括:获取目标案件的标签,所述目标案件为状态为待派工的案件;获取多个处理人员中每个处理人员的标签;根据所述目标案件的标签和每个所述处理人员的标签计算每个所述处理人员与所述目标案件的匹配度;根据所述匹配度从所述多个处理人员中筛选出目标处理人员;将所述目标案件派工给所述目标处理人员。
进一步地,所述根据所述目标案件的标签和每个所述处理人员的标签计算每个所述处理人员与所述目标案件的匹配度,包括:根据以下公式计算每个所述处理人员与所述目标案件的匹配度:其中,Mk表示第k个处理人员与所述目标案件的匹配度,k取1至K之间的自然数,K为所述处理人员的数量,n为大于1的自然数,mki表示所述目标案件的第i个标签与所述第k个处理人员的标签簇的匹配度,Wi表示所述目标案件的第i个标签的权重,所述第k个处理人员的标签簇为所述第k个处理人员的所有标签构成的集合,所述目标案件的第i个标签与所述第k个处理人员的标签簇的匹配度的计算方法是:分别计算所述目标案件的第i个标签与所述第k个处理人员的所有标签的匹配度;筛选出最高的匹配度;将最高的匹配度作为所述目标案件的第i个标签与所述第k个处理人员的标签簇的匹配度。
进一步地,在计算每个所述处理人员与所述目标案件的匹配度之前,所述方法还包括:确定所述目标案件的全部标签中每个标签的优先级;从所述目标案件的全部标签中筛选出n个标签,其中,筛选出的n个标签的优先级均高于其余标签。
进一步地,在所述将所述目标案件派工给所述目标处理人员之后,所述方法还包括:将所述目标案件的状态更新为已派工状态;将所述目标案件的信息与所述目标处理人员的信息进行关联存储。
进一步地,在所述获取多个处理人员中每个处理人员的标签之前,所述方法还包括:判断所述目标案件是否附带有指定处理人员的信息;如果所述目标案件附带有所述指定处理人员的信息,则判断所述指定处理人员是否处于空闲状态;如果所述指定处理人员处于空闲状态,则将所述目标案件派工给所述指定处理人员。
本发明实施例提供了一种案件派工装置,所述装置包括:第一获取单元,用于获取目标案件的标签,所述目标案件为状态为待派工的案件;第二获取单元,用于获取多个处理人员中每个处理人员的标签;计算单元,用于根据所述目标案件的标签和每个所述处理人员的标签计算每个所述处理人员与所述目标案件的匹配度;第一筛选单元,用于根据所述匹配度从所述多个处理人员中筛选出目标处理人员;第一派工单元,用于将所述目标案件派工给所述目标处理人员。
进一步地,所述计算单元包括:计算子单元,用于根据以下公式计算每个所述处理人员与所述目标案件的匹配度:其中,Mk表示第k个处理人员与所述目标案件的匹配度,k取1至K之间的自然数,K为所述处理人员的数量,n为大于1的自然数,mki表示所述目标案件的第i个标签与所述第k个处理人员的标签簇的匹配度,Wi表示所述目标案件的第i个标签的权重,所述第k个处理人员的标签簇为所述第k个处理人员的所有标签构成的集合,所述目标案件的第i个标签与所述第k个处理人员的标签簇的匹配度的计算装置是:分别计算所述目标案件的第i个标签与所述第k个处理人员的所有标签的匹配度;筛选出最高的匹配度;将最高的匹配度作为所述目标案件的第i个标签与所述第k个处理人员的标签簇的匹配度。
进一步地,所述装置还包括:确定单元,用于在所述计算子单元计算每个所述处理人员与所述目标案件的匹配度之前,确定所述目标案件的全部标签中每个标签的优先级;第二筛选单元,用于从所述目标案件的全部标签中筛选出n个标签,其中,筛选出的n个标签的优先级均高于其余标签。
进一步地,所述装置还包括:更新单元,用于在所述第一派工单元将所述目标案件派工给所述目标处理人员之后,将所述目标案件的状态更新为已派工状态;存储单元,用于将所述目标案件的信息与所述目标处理人员的信息进行关联存储。
进一步地,所述装置还包括:第一判断单元,用于在所述第二获取单元获取多个处理人员中每个处理人员的标签之前,判断所述目标案件是否附带有指定处理人员的信息;第二判断单元,用于如果所述目标案件附带有所述指定处理人员的信息,则判断所述指定处理人员是否处于空闲状态;第二派工单元,用于如果所述指定处理人员处于空闲状态,则将所述目标案件派工给所述指定处理人员。
在本发明实施例中,根据目标案件的标签和每个处理人员的标签计算每个处理人员与目标案件的匹配度,从多个处理人员中筛选出匹配度高的目标处理人员,将目标案件派工给目标处理人员,由于目标案件与目标处理人员之间的匹配度较高,目标处理人员处理目标案件的效率较高,因此提高了派工效果。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例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发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是根据本发明实施例一种可选的案件派工方法的流程图;
图2是根据本发明实施例一种可选的案件派工装置的示意图;
图3是本发明实施例提供的一种计算机设备的示意图。
【具体实施方式】
为了更好的理解本发明的技术方案,下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。
应当理解,本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本发明实施例提供了一种案件派工方法,如图1所示,该方法包括:
步骤S102,获取目标案件的标签,目标案件为状态为待派工的案件。
步骤S104,获取多个处理人员中每个处理人员的标签。
步骤S106,根据目标案件的标签和每个处理人员的标签计算每个处理人员与目标案件的匹配度。
步骤S108,根据匹配度从多个处理人员中筛选出目标处理人员。
步骤S110,将目标案件派工给目标处理人员。
目标案件的标签可以包括用于表示目标案件的时间信息的标签、用于表示目标案件的位置信息的标签、用于表示目标案件的紧急程度的标签等,例如,目标案件的标签包括:时间:2019-4-1,10:00;地理位置:深圳龙华区**地铁口;紧急程度:非常紧急;处理难度:高。
处理人员的标签可以包括用于表示服务能力的标签、用于表示地理位置的标签、用于表示所属项目组的标签等,例如,1号处理人员的标签包括:服务能力:优、地理位置:深圳龙华区、所属项目组:A项目组;2号处理人员的标签包括:服务能力:中、地理位置:深圳宝安区、所属项目组:A项目组;3号处理人员的标签包括:服务能力:优、地理位置:西安雁塔区、所属项目组:B项目组。
将目标案件的标签“地理位置:深圳龙华区**地铁口”与1号处理人员的所有标签分别进行匹配,匹配度最高的是“地理位置:深圳龙华区”。
将目标案件的标签“地理位置:深圳龙华区**地铁口”与2号处理人员的所有标签分别进行匹配,匹配度最高的是“地理位置:深圳宝安区”,但是匹配度小于标签“地理位置:深圳龙华区**地铁口”与标签“地理位置:深圳龙华区”之间的匹配度。
将目标案件的标签“地理位置:深圳龙华区**地铁口”与3号处理人员的所有标签分别进行匹配,匹配度均较低。
获取目标案件的标签之后,确定目标案件的全部标签中每个标签的优先级;从目标案件的全部标签中筛选出n个标签,其中,筛选出的n个标签的优先级均高于其余标签。
根据目标案件的标签和每个处理人员的标签计算每个处理人员与目标案件的匹配度,包括:根据以下公式计算每个处理人员与目标案件的匹配度: 其中,Mk表示第k个处理人员与目标案件的匹配度,k取1至K之间的自然数,K为处理人员的数量,n为大于1的自然数,mki表示目标案件的第i个标签与第k个处理人员的标签簇的匹配度,Wi表示目标案件的第i个标签的权重,第k个处理人员的标签簇为第k个处理人员的所有标签构成的集合,目标案件的第i个标签与第k个处理人员的标签簇的匹配度的计算方法是:分别计算目标案件的第i个标签与第k个处理人员的所有标签的匹配度;筛选出最高的匹配度;将最高的匹配度作为目标案件的第i个标签与第k个处理人员的标签簇的匹配度。
下面以计算处理人员甲与目标案件的匹配度为例说明匹配度的具体计算方法。
假设目标案件一共有12个标签,分别为标签L(case,1)、标签L(case,2)、……、L(case,12),确定这12个标签中每个标签的优先级,按照优先级对这12个标签进行排序,筛选出优先级较高的5个标签,假设筛选出的是标签L(case,2)、标签L(case,6)、标签L(case,7)、标签L(case,9)、标签L(case,12)。处理人员甲一共有8个标签,分别为标签L(甲,1)、标签L(甲,2)、……、标签L(甲,8)。处理人员甲的标签簇包括8个标签,分别为:标签L(甲,1)、标签L(甲,2)、……、标签L(甲,8)。
分别计算标签L(case,2)与L(甲,1)、标签L(甲,2)、……、标签L(甲,8)这8个标签中每个标签的匹配度,得到8个匹配度,假设这8个匹配度中最高的匹配度为60%,则目标案件的标签L(case,2)与处理人员甲的标签簇的匹配度为60%。
分别计算标签L(case,6)与L(甲,1)、标签L(甲,2)、……、标签L(甲,8)这8个标签中每个标签的匹配度,得到8个匹配度,假设这8个匹配度中最高的匹配度为80%,则目标案件的标签L(case,6)与处理人员甲的标签簇的匹配度为80%。
分别计算标签L(case,7)与L(甲,1)、标签L(甲,2)、……、标签L(甲,8)这8个标签中每个标签的匹配度,得到8个匹配度,假设这8个匹配度中最高的匹配度为20%,则目标案件的标签L(case,7)与处理人员甲的标签簇的匹配度为20%。
分别计算标签L(case,9)与L(甲,1)、标签L(甲,2)、……、标签L(甲,8)这8个标签中每个标签的匹配度,得到8个匹配度,假设这8个匹配度中最高的匹配度为80%,则目标案件的标签L(case,9)与处理人员甲的标签簇的匹配度为80%。
分别计算标签L(case,12)与L(甲,1)、标签L(甲,2)、……、标签L(甲,8)这8个标签中每个标签的匹配度,得到8个匹配度,假设这8个匹配度中最高的匹配度为100%,则目标案件的标签L(case,12)与处理人员甲的标签簇的匹配度为100%。
假设标签L(case,2)、标签L(case,6)、标签L(case,7)、标签L(case,9)、标签L(case,12)的权重分别为0.05、0.15、0.5、0.1、0.2。
处理人员甲与目标案件的匹配度为:60%×0.05+80%×0.15+20%×0.5+80%×0.1+100%×0.2=53%。
在本发明实施例中,根据目标案件的标签和每个处理人员的标签计算每个处理人员与目标案件的匹配度,从多个处理人员中筛选出匹配度高的目标处理人员,将目标案件派工给目标处理人员,由于目标案件与目标处理人员之间的匹配度较高,目标处理人员处理目标案件的效率较高,因此提高了派工效果。
如果根据目标案件的标签和每个处理人员的标签计算每个处理人员与目标案件的匹配度之后,有多个处理人员与目标案件的匹配度较高,则可以根据这些处理人员的工作饱和程度筛选目标处理人员,例如优先考虑派工给工作饱和程度低的处理人员,避免因处理人员的案件累积造成案件处理时间超期、处理效率低的问题。
处理人员的工作饱和程度可由工作饱和程度参数进行衡量。
处理人员的工作饱和程度参数可以根据以下公式计算:D=Q×E,Q表示处理人员在预设时间区间内的已派工待完成的工作量,E表示已派工的案件紧急程度参数。其中,预设时间区间根据实际情况设置,例如为一天、三天等。当某一个处理人员在预设时间区间内的已派工待完成的工作量较大,而已派工的案件又比较紧急时,该处理人员的工作饱和程度参数较高,此时,不宜继续派工给该处理人员。
可选地,在将目标案件派工给目标处理人员之后,方法还包括:将目标案件的状态更新为已派工状态;将目标案件的信息与目标处理人员的信息进行关联存储。
通过将目标案件的信息与目标处理人员的信息进行关联存储,便于汇总处理人员的工作量。目标案件对应的客户还可以对目标处理人员进行评分,评分可包括两方面的评分:服务能力评分和服务态度评分。根据最新的评分实时更新处理人员的服务能力相关的标签和服务态度相关的标签。
当服务人员的岗位变动(例如,所属项目组发生了变化)或地理位置发生了变化,则更新服务人员的相关标签。
在一些情况下,长期合作的用户或者VIP用户可以指定处理人员来进行服务,在获取多个处理人员中每个处理人员的标签之前,判断目标案件是否附带有指定处理人员的信息;如果目标案件附带有指定处理人员的信息,则判断指定处理人员是否处于空闲状态;如果指定处理人员处于空闲状态,则将目标案件派工给指定处理人员。
本发明实施例还提供了一种案件派工装置,该装置用于执行上述案件派工方法,如图2所示,该装置包括:第一获取单元11、第二获取单元12、计算单元13、第一筛选单元14、第一派工单元15。
第一获取单元11,用于获取目标案件的标签,目标案件为状态为待派工的案件。
第二获取单元12,用于获取多个处理人员中每个处理人员的标签。
计算单元13,用于根据目标案件的标签和每个处理人员的标签计算每个处理人员与目标案件的匹配度。
第一筛选单元14,用于根据匹配度从多个处理人员中筛选出目标处理人员。
第一派工单元15,用于将目标案件派工给目标处理人员。
可选地,计算单元13包括:计算子单元。
计算子单元,用于根据以下公式计算每个处理人员与目标案件的匹配度:其中,Mk表示第k个处理人员与目标案件的匹配度,k取1至K之间的自然数,K为处理人员的数量,n为大于1的自然数,mki表示目标案件的第i个标签与第k个处理人员的标签簇的匹配度,Wi表示目标案件的第i个标签的权重,第k个处理人员的标签簇为第k个处理人员的所有标签构成的集合,目标案件的第i个标签与第k个处理人员的标签簇的匹配度的计算装置是:分别计算目标案件的第i个标签与第k个处理人员的所有标签的匹配度;筛选出最高的匹配度;将最高的匹配度作为目标案件的第i个标签与第k个处理人员的标签簇的匹配度。
可选地,装置还包括:确定单元、第二筛选单元。确定单元,用于在计算子单元计算每个处理人员与目标案件的匹配度之前,确定目标案件的全部标签中每个标签的优先级。第二筛选单元,用于从目标案件的全部标签中筛选出n个标签,其中,筛选出的n个标签的优先级均高于其余标签。
可选地,装置还包括:更新单元、存储单元。更新单元,用于在第一派工单元15将目标案件派工给目标处理人员之后,将目标案件的状态更新为已派工状态。存储单元,用于将目标案件的信息与目标处理人员的信息进行关联存储。
可选地,装置还包括:第一判断单元、第二判断单元、第二派工单元。第一判断单元,用于在第二获取单元12获取多个处理人员中每个处理人员的标签之前,判断目标案件是否附带有指定处理人员的信息。第二判断单元,用于如果目标案件附带有指定处理人员的信息,则判断指定处理人员是否处于空闲状态。第二派工单元,用于如果指定处理人员处于空闲状态,则将目标案件派工给指定处理人员。
本发明实施例提供了一种存储介质,存储介质包括存储的程序,其中,在程序运行时控制存储介质所在设备执行以下步骤:获取目标案件的标签,目标案件为状态为待派工的案件;获取多个处理人员中每个处理人员的标签;根据目标案件的标签和每个处理人员的标签计算每个处理人员与目标案件的匹配度;根据匹配度从多个处理人员中筛选出目标处理人员;将目标案件派工给目标处理人员。
可选地,在程序运行时控制存储介质所在设备还执行以下步骤:根据以下公式计算每个处理人员与目标案件的匹配度:其中,Mk表示第k个处理人员与目标案件的匹配度,k取1至K之间的自然数,K为处理人员的数量,n为大于1的自然数,mki表示目标案件的第i个标签与第k个处理人员的标签簇的匹配度,Wi表示目标案件的第i个标签的权重,第k个处理人员的标签簇为第k个处理人员的所有标签构成的集合,目标案件的第i个标签与第k个处理人员的标签簇的匹配度的计算方法是:分别计算目标案件的第i个标签与第k个处理人员的所有标签的匹配度;筛选出最高的匹配度;将最高的匹配度作为目标案件的第i个标签与第k个处理人员的标签簇的匹配度。
可选地,在程序运行时控制存储介质所在设备还执行以下步骤:在计算每个处理人员与目标案件的匹配度之前,确定目标案件的全部标签中每个标签的优先级;从目标案件的全部标签中筛选出n个标签,其中,筛选出的n个标签的优先级均高于其余标签。
可选地,在程序运行时控制存储介质所在设备还执行以下步骤:在将目标案件派工给目标处理人员之后,将目标案件的状态更新为已派工状态;将目标案件的信息与目标处理人员的信息进行关联存储。
可选地,在程序运行时控制存储介质所在设备还执行以下步骤:在获取多个处理人员中每个处理人员的标签之前,判断目标案件是否附带有指定处理人员的信息;如果目标案件附带有指定处理人员的信息,则判断指定处理人员是否处于空闲状态;如果指定处理人员处于空闲状态,则将目标案件派工给指定处理人员。
本发明实施例提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器用于存储包括程序指令的信息,处理器用于控制程序指令的执行,程序指令被处理器加载并执行时实现以下步骤:获取目标案件的标签,目标案件为状态为待派工的案件;获取多个处理人员中每个处理人员的标签;根据目标案件的标签和每个处理人员的标签计算每个处理人员与目标案件的匹配度;根据匹配度从多个处理人员中筛选出目标处理人员;将目标案件派工给目标处理人员。
可选地,程序指令被处理器加载并执行时还实现以下步骤:根据以下公式计算每个处理人员与目标案件的匹配度:其中,Mk表示第k个处理人员与目标案件的匹配度,k取1至K之间的自然数,K为处理人员的数量,n为大于1的自然数,mki表示目标案件的第i个标签与第k个处理人员的标签簇的匹配度,Wi表示目标案件的第i个标签的权重,第k个处理人员的标签簇为第k个处理人员的所有标签构成的集合,目标案件的第i个标签与第k个处理人员的标签簇的匹配度的计算方法是:分别计算目标案件的第i个标签与第k个处理人员的所有标签的匹配度;筛选出最高的匹配度;将最高的匹配度作为目标案件的第i个标签与第k个处理人员的标签簇的匹配度。
可选地,程序指令被处理器加载并执行时还实现以下步骤:在计算每个处理人员与目标案件的匹配度之前,确定目标案件的全部标签中每个标签的优先级;从目标案件的全部标签中筛选出n个标签,其中,筛选出的n个标签的优先级均高于其余标签。
可选地,程序指令被处理器加载并执行时还实现以下步骤:在将目标案件派工给目标处理人员之后,将目标案件的状态更新为已派工状态;将目标案件的信息与目标处理人员的信息进行关联存储。
可选地,程序指令被处理器加载并执行时还实现以下步骤:在获取多个处理人员中每个处理人员的标签之前,判断目标案件是否附带有指定处理人员的信息;如果目标案件附带有指定处理人员的信息,则判断指定处理人员是否处于空闲状态;如果指定处理人员处于空闲状态,则将目标案件派工给指定处理人员。
图3是本发明实施例提供的一种计算机设备的示意图。如图3所示,该实施例的计算机设备50包括:处理器51、存储器52以及存储在存储器52中并可在处理器51上运行的计算机程序53,该计算机程序53被处理器51执行时实现实施例中的案件派工方法,为避免重复,此处不一一赘述。或者,该计算机程序被处理器51执行时实现实施例中案件派工装置中各模型/单元的功能,为避免重复,此处不一一赘述。
计算机设备50可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。计算机设备可包括,但不仅限于,处理器51、存储器52。本领域技术人员可以理解,图3仅仅是计算机设备50的示例,并不构成对计算机设备50的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如计算机设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器51可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器52可以是计算机设备50的内部存储单元,例如计算机设备50的硬盘或内存。存储器52也可以是计算机设备50的外部存储设备,例如计算机设备50上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,存储器52还可以既包括计算机设备50的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器52用于存储计算机程序以及计算机设备所需的其他程序和数据。存储器52还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统,装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如,多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机,服务器,或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明保护的范围之内。
Claims (10)
1.一种案件派工方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标案件的标签,所述目标案件为状态为待派工的案件;
获取多个处理人员中每个处理人员的标签;
根据所述目标案件的标签和每个所述处理人员的标签计算每个所述处理人员与所述目标案件的匹配度;
根据所述匹配度从所述多个处理人员中筛选出目标处理人员;
将所述目标案件派工给所述目标处理人员。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标案件的标签和每个所述处理人员的标签计算每个所述处理人员与所述目标案件的匹配度,包括:
根据以下公式计算每个所述处理人员与所述目标案件的匹配度:
其中,Mk表示第k个处理人员与所述目标案件的匹配度,k取1至K之间的自然数,K为所述处理人员的数量,n为大于1的自然数,mki表示所述目标案件的第i个标签与所述第k个处理人员的标签簇的匹配度,Wi表示所述目标案件的第i个标签的权重,所述第k个处理人员的标签簇为所述第k个处理人员的所有标签构成的集合,所述目标案件的第i个标签与所述第k个处理人员的标签簇的匹配度的计算方法是:分别计算所述目标案件的第i个标签与所述第k个处理人员的所有标签的匹配度;筛选出最高的匹配度;将最高的匹配度作为所述目标案件的第i个标签与所述第k个处理人员的标签簇的匹配度。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在计算每个所述处理人员与所述目标案件的匹配度之前,所述方法还包括:
确定所述目标案件的全部标签中每个标签的优先级;
从所述目标案件的全部标签中筛选出n个标签,其中,筛选出的n个标签的优先级均高于其余标签。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述将所述目标案件派工给所述目标处理人员之后,所述方法还包括:
将所述目标案件的状态更新为已派工状态;
将所述目标案件的信息与所述目标处理人员的信息进行关联存储。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,在所述获取多个处理人员中每个处理人员的标签之前,所述方法还包括:
判断所述目标案件是否附带有指定处理人员的信息;
如果所述目标案件附带有所述指定处理人员的信息,则判断所述指定处理人员是否处于空闲状态;
如果所述指定处理人员处于空闲状态,则将所述目标案件派工给所述指定处理人员。
6.一种案件派工装置,其特征在于,所述装置包括:
第一获取单元,用于获取目标案件的标签,所述目标案件为状态为待派工的案件;
第二获取单元,用于获取多个处理人员中每个处理人员的标签;
计算单元,用于根据所述目标案件的标签和每个所述处理人员的标签计算每个所述处理人员与所述目标案件的匹配度;
第一筛选单元,用于根据所述匹配度从所述多个处理人员中筛选出目标处理人员;
第一派工单元,用于将所述目标案件派工给所述目标处理人员。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述计算单元包括:
计算子单元,用于根据以下公式计算每个所述处理人员与所述目标案件的匹配度:
其中,Mk表示第k个处理人员与所述目标案件的匹配度,k取1至K之间的自然数,K为所述处理人员的数量,n为大于1的自然数,mki表示所述目标案件的第i个标签与所述第k个处理人员的标签簇的匹配度,Wi表示所述目标案件的第i个标签的权重,所述第k个处理人员的标签簇为所述第k个处理人员的所有标签构成的集合,所述目标案件的第i个标签与所述第k个处理人员的标签簇的匹配度的计算装置是:分别计算所述目标案件的第i个标签与所述第k个处理人员的所有标签的匹配度;筛选出最高的匹配度;将最高的匹配度作为所述目标案件的第i个标签与所述第k个处理人员的标签簇的匹配度。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
确定单元,用于在所述计算子单元计算每个所述处理人员与所述目标案件的匹配度之前,确定所述目标案件的全部标签中每个标签的优先级;
第二筛选单元,用于从所述目标案件的全部标签中筛选出n个标签,其中,筛选出的n个标签的优先级均高于其余标签。
9.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至5中任意一项所述的案件派工方法。
10.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器用于存储包括程序指令的信息,所述处理器用于控制程序指令的执行,其特征在于:所述程序指令被处理器加载并执行时实现权利要求1至5任意一项所述的案件派工方法的步骤。
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