CN111080126A - 任务分配方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种任务分配方法和装置。该任务分配方法应用于服务器，该方法包括：在接收到任务分配请求时，将已注册至本服务器的每一注册用户当前的用户信息输入至已设的任务分配模型得到每一注册用户对应的任务分配优先级；根据每一注册用户的任务分配优先级确定每一注册用户所属的任务级别；将任务分配请求携带的任务信息发送给指定任务级别下的所有注册用户；当在指定任务级别所对应的响应时长内接收到指定任务级别下第一注册用户发送的任务接收信息时，则将任务分配请求对应的任务分配给第一注册用户执行。本公开能够基于注册用户当前的用户信息来自动分配任务，且任务信息的发送对象可随用户信息的更新而自动调整。

Description

任务分配方法和装置

技术领域

本公开涉及互联网技术，特别涉及任务分配方法和装置。

背景技术

派单是指将工单分配至用户的过程。目前的派单方法，通常会为每一用户设置相应的派单权重，进而根据不同用户的派单权重为不同用户分配工单。

但上述派单方法中派单权重的设置相对固定，在出现派单异常或是其他需调整派单权重的情况时，需要管理人员手动的对用户的派单权重进行调整，而无法对其进行自动调整，进而导致上述派单方法的灵活性较差且人工成本较高。

发明内容

本公开提供了一种任务分配方法和装置。

本公开提供的技术方案包括：

根据本公开的第一方面，提供一种任务分配方法，所述方法应用于服务器，该方法包括：

在接收到任务分配请求时，将已注册至本服务器的每一注册用户当前的用户信息输入至已设的任务分配模型得到每一注册用户对应的任务分配优先级；其中，所述用户信息在所述注册用户的任务处理情况发生变化时进行更新，所述任务分配优先级用于指示注册用户被分配任务的先后顺序；

根据所述任务分配模型输出的每一注册用户的任务分配优先级确定每一注册用户所属的任务级别；

将任务分配请求携带的任务信息发送给指定任务级别下的所有注册用户；

当在所述指定任务级别所对应的响应时长内接收到所述指定任务级别下第一注册用户发送的任务接收信息时，所述第一注册用户是所述指定任务级别下所有注册用户中最先发送任务接收信息的用户，则将所述任务分配请求对应的任务分配给所述第一注册用户执行。

根据本公开的第二方面，提供任务分配装置，所述装置应用于服务器，该装置包括：

任务分配优先级确定单元，用于在接收到任务分配请求时，将已注册至本服务器的每一注册用户当前的用户信息输入至已设的任务分配模型得到每一注册用户对应的任务分配优先级；其中，所述用户信息在所述注册用户的任务处理情况发生变化时进行更新，所述任务分配优先级用于指示注册用户被分配任务的先后顺序；

任务级别确定单元，用于根据所述任务分配模型输出的每一注册用户的任务分配优先级确定每一注册用户所属的任务级别；

任务信息发送单元，用于将任务分配请求携带的任务信息发送给指定任务级别下的所有注册用户；

任务分配单元，用于当在所述指定任务级别所对应的响应时长内接收到所述指定任务级别下第一注册用户发送的任务接收信息，所述第一注册用户是所述指定任务级别下所有注册用户中最先发送任务接收信息的用户，则将所述任务分配请求对应的任务分配给所述第一注册用户执行。

根据本公开的第三方面，提供一种服务器，所述服务器包括：处理器和机器可读存储介质；

所述机器可读存储介质，用于存储机器可执行指令；

所述处理器，用于读取并执行机器可读存储介质存储的机器可执行指令，以实现上述任务分配方法。

根据本公开的第四方面，提供一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质内存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令用于被处理器读取和执行时实现上述任务分配方法。

由以上技术方案可以看出，本公开中，通过根据任一注册用户当前的用户信息来确定该用户的任务优先级，并进一步根据任务优先级确定出该注册用户所属的任务级别，进而将任务信息发送至指定任务级别下的所有注册用户，并最终将任务分配给在响应时间内最先发送任务接收信息的注册用户。由此实现了基于注册用户当前的用户信息来自动分配任务的效果，在注册用户的任务处理情况发生变化时，其用户信息可随之进行更新，进而自动的根据更新后的用户信息来调整后续任务信息的发送对象，不仅使任务分配流程更加灵活，还降低了人工成本。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1为本公开提供的应用场景图。

图2为本公开提供的方法流程图。

图3为本公开提供的任务分配优先级确定流程图。

图4为本公开提供的任务级别确定流程图。

图5为本公开提供的将任务分配至第一注册用户的流程图。

图6为本公开提供的下一业务周期的任务完成量预测流程图。

图7为本公开提供的步骤106的实现流程图。

图8为本公开提供的装置结构示意图；

图9为本公开提供的图8所示装置的硬件结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开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。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

为了使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本公开进行详细描述。

本公开提供一种任务分配方法，可以应用于服务器。如图1所示，为本公开实施例的一种应用场景示意图。在图1所示应用场景中，包括多个任务发起方11、服务器12与多个注册用户13。

其中，多个任务发起方11中的每个任务发起方都对应有至少一个设备。这里的设备可以是移动终端、智能手机、平板电脑或笔记本电脑等。这些设备上可以安装有客户端或浏览器，任务发起方可以通过这些设备上安装的客户端或浏览器向服务器发送任务分配请求。该任务分配请求所对应的任务在不同应用场景下，其所指代的内容也不相同。例如，在应用场景为快递配送时，该任务可以是配送快递包裹；在应用场景为工单分配时，该任务可以是工单。

其中，服务器12可以与多个任务发起方11、以及多个注册用户13进行交互，以实现的任务的分配。

其中，多个注册用户13中的每个注册用户都预先在服务器上进行了用户信息的注册，以将用户信息保存在服务器中。这里的注册用户是特指能够接收任务并执行任务的这一类用户，其与任务发起方是不同的两类用户身份。多个注册用户13中的每个注册用户都对应有至少一个设备。这里的设备可以是移动终端、智能手机、平板电脑或笔记本电脑等。这些设备上可以安装有客户端或浏览器，注册用户可通过设备上安装的客户端或浏览器与服务器进行交互，以实现任务的接收。

需要说明的是，对于用户而言，其可以分别或同时作为任务发起方以及注册用户。当用户单独作为任务发起方时，其仅能够向服务器发送任务分配请求，而无法执行服务器所分配的任务。而当用户单独作为注册用户时，其仅能够执行服务器所分配的任务，而无法向服务器发送任务分配请求。相应的，若用户同时作为任务发起方以及注册用户，则该用户既可以通过用户发起方这一身份向服务器发送任务分配请求，也可以通过注册用户这一身份执行服务器所分配的任务。

下面结合图1所示应用场景，对本公开提供的任务分配方法进行详细描述。如图2所示，为本公开提供的任务分配方法的流程图，该方法可以包括以下步骤：

步骤101，在接收到任务分配请求时，将已注册至本服务器的每一注册用户当前的用户信息输入至已设的任务分配模型得到每一注册用户对应的任务分配优先级；其中，所述用户信息在所述注册用户的任务处理情况发生变化时进行更新，任务分配优先级用于指示注册用户被分配任务的先后顺序；

作为一个示例，任务分配请求是由任务发起方生成并发送至服务器，该任务分配请求种携带有任务信息，服务器可基于该任务信息生成需要分配的任务，并执行后续的任务分配步骤。举一个简单的例子，若以用户在网络上预约出租车为例，则该任务分配请求中的任务信息可以包括始发地信息、目的地信息以及出发时间。

需要说明的是，在具体实施时，任务分配请求所对应的任务类别可以由用户自行设置，本公开并不对该任务分配请求所对应的任务类别进行限定。

作为一个示例，注册用户在任务处理情况发生变化时，可以主动上报相应的任务变化信息，以更新服务器中存储的用户信息。举一个简单的例子，在用户信息是注册用户当前未完成任务的任务量时，注册用户可以在每完成一个任务后，向服务器上报该任务的任务完成信息，以对服务器中存储的该注册用户的用户信息，也就是对该注册用户当前未完成任务的任务量进行更新。

需要说明的是，注册信息具体所包含的内容可以根据用户任务的不同而不同，本公开并不限定注册信息具体需包含哪些内容，但其需与任务分配这一过程相关联。也就是说，服务器在分配任务时会一定程度的参考这些注册信息，以实现任务的分配。

作为一个示例，任务分配优先级可以用于表示注册用户接收到任务信息的先后顺序。举一个简单的例子，在仅考虑任务分配优先级对注册用户接收到任务信息先后顺序的影响的情况下，若存在两个任务分配优先级不同的注册用户，则其中任务分配优先级较高的注册用户会先接收到服务器所发送的任务信息，进而能够优先决定是否要接受该任务。而其中任务分配优先级较低的注册用户则会晚于前述任务分配优先级较高的注册用户接收到任务信息，因此，其成功接受该任务的概率会较低。

作为一个示例，通过任务分配模型获得任务分配优先级有多种实现方式。图3示出了其中一种实现方式，在下文会对其进行详细描述，这里暂不赘述。

作为一个示例，任务分配优先级是经任务分配模型对用户信息处理后得到的，而并非是预先设定好的，其根据注册用户的用户信息的不同而不同。

步骤102，根据任务分配模型输出的每一注册用户的任务分配优先级确定每一注册用户所属的任务级别；

作为一个示例，每一任务级别下均可以包括至少一个注册用户。任务级别可以用来表示该级别下所有注册用户接收到任务信息的先后顺序，每一任务级别下的所有注册用户会统一的接收到任务信息，而高任务级别下的所有注册用户会优先于低任务级别下的所有注册用户接收到任务信息。

作为一个示例，根据注册用户的任务分配优先级确定该注册用户所属的任务级别有多种实现方式。图4示出了其中一种，在下文会对其进行详细描述，这里暂不赘述。

步骤103，将任务分配请求携带的任务信息发送给指定任务级别下的所有注册用户；

作为一个示例，这里的指定任务级别可以由用户预先设定。例如，用户可将指定任务级别设定为最高的任务级别。

步骤104，当在指定任务级别所对应的响应时长内接收到指定任务级别下第一注册用户发送的任务接收信息时，第一注册用户是指定任务级别下所有注册用户中最先发送任务接收信息的用户，则将任务分配请求对应的任务分配给第一注册用户执行。

作为一个示例，每一任务级别均对应有一个响应时长，每一任务级别所对应的响应时长可以不同、也可以相同。

作为一个示例，注册用户在接收到任务信息后，可根据自身情况以及该任务信息中的内容，来决定是否要接受该任务。若该注册用户不愿意接受该任务，则可以在接收到任务信息后不做任何回应。若该注册用户愿意接受该任务，则可以向服务器发送一个任务接收信息，以通知服务器可以将该任务分配该注册用户。

作为一个示例，将任务分配请求对应的任务分配给第一注册用户执行有多种实现方式。作为其中一种实现方式，服务器可以在接收到第一注册用户发送的任务接收信息后，就立即将任务分配至该第一注册用户。图5还示出了另外一种实现方式，下文会详细描述，这里暂不赘述。

作为一个示例，服务器在接收到第一注册用户发送的任务接收信息之后，若又接收到了其他注册用户所发送的任务接收信息，则可丢弃这些任务接收信息，不对其进行任何处理。当然，为了避免其他注册用户因不知道任务已经被分配，而继续的向服务器发送任务接收信息。服务器在接收到第一注册用发送的任务接收信息后，也可以通知其他注册用户该任务已经被分配。

至此，完成图2所示流程。

由以上技术方案可以看出，本公开中，通过根据任一注册用户当前的用户信息来确定该用户的任务优先级，并进一步根据任务优先级确定出该注册用户所属的任务级别，进而将任务信息发送至指定任务级别下的所有注册用户，并最终将任务分配给在响应时间内最先发送任务接收信息的注册用户。由此实现了基于注册用户当前的用户信息来自动分配任务的效果，在注册用户的任务处理情况发生变化时，其用户信息可随之进行更新，进而自动的根据更新后的用户信息来调整后续任务信息的发送对象，不仅使任务分配流程更加灵活，还降低了人工成本。

下面结合图3所示流程，对用户信息由多维度数据组成时，如何通过任务分配模型获得任务分配优先级进行描述。如图3所示，该流程包括：

步骤1011，基于已设的各维度的数据的评分机制，为输入的每一注册用户的用户信息在各维度的数据进行评分，得到各维度的数据评分结果；

作为一个示例，用户信息所包括的多个维度的数据可以包括：任务分配距离数据、任务处理情况数据、注册用户满意度数据。每一维度的数据可以仅包括一类数据、也可以包括有多类数据。举一个简单的例子，在任务处理情况数据这一维度下，可以包括有任务处理速度、任务处理总量和未完成任务量。

作为一个示例，每一维度的评分机制可以基于该维度的数据类型进行设置。举两个简单的例子，以对评分机制进行示例性说明。在针对任务处理速度这一数据进行评分时，可将任务处理速度划分为不同的区间，不同区间对应不同的得分。例如，任务处理速度为4小时至6小时对应得分为10分、任务处理速度为6小时至10小时对应得分为8分。在针对任务分配距离进行评分时，可以为不同的距离区间设置不同的得分。例如，任务分配距离为10-20公里对应得分4分、任务分配距离为21-30公里对应得分3分。这里所列举的两个例子，仅用于对评分机制进行示例性说明，并不作为对具体评分机制的限制。

步骤1012，将各维度的数据评分结果确定为该注册用户对应的任务分配优先级。

作为一个示例，由于用户信息由多个维度的数据组成，每一维度的数据都有一个评分结果，因此，所得到的任务分配优先级也可以由多个维度的评分结果构成。举一个简单的例子，若某一注册用户的用户信息包括两个维度的数据，其评分结果为10和18。那么该注册用户对应的任务分配优先级则为(10，18)。当然，也可以对各维度的数据进行设定运算，以得到一个数值，并将该数值作为任务分配优先级。举一个简单的例子，这里的设定计算可以是对各维度的数据的评分结果求平均值，将求出的平均值作为任务分配优先级。

至此，完成图3所示流程。

下面结合图4所示流程，对如何根据注册用户的任务分配优先级确定该注册用户所属的任务级别进行描述。如图4所示，该流程包括：

步骤1021，将任务分配模型输出的所有注册用户的任务分配优先级输入至已设的聚类模型，得到至少一个类；

作为一个示例，这里的聚类模型可以有多种实现方式，例如，可以采用K-means聚类算法、Mean-Shift聚类算法、均值漂移聚类算法或基于密度的聚类算法等。以聚类模型采用K-means聚类算法为例，若存在有9个注册用户，各注册用户的任务优先级分别为1至9，类别设置为2类，则会得到任务优先级为1至4的一类(下称A类)和任务优先级为5至9的一类(下称B类)。

步骤1022，根据各类中各注册用户的任务分配优先级，对各类进行排序得到一个序列；

作为一个示例，可以根据各类中注册用户的任务优先级的大小进行排序，这里的大小可以通过任务优先级的总值、平均值或中位数等来确定。仍以前述步骤1021中的例子进行说明，若以各类中注册用户的任务优先级的平均值来进行排序，则先计算该例子中A类和B类中注册用户的任务优先级的平均值，其中，A类的平均值为2.5、B类的平均值为7。基于此，可以得到排序结果为1、B类；2、A类。这里的编号1和2用于指示类别在序列中的顺序。

步骤1023，根据各类在序列中的编号，确定各类中各任务分配优先级对应的各注册用户所属的任务级别。

作为一个示例，这里任务级别的数量可以是预先设定好的，例如，预先设定有5个、6个或7个级别的任务优先级。每一个任务级别对应有一个序列中的编号，可以根据各类在序列中的编号，对应的确定各类中各任务分配优先级对应的各注册用户所属的任务级别。仍以步骤1022中的例子进行说明，若预先设定有任务分配等级1级和2级，那么则可以基于B类在序列中的编号为1、A类在序列中的编号为2，将B类中各任务分配优先级对应的各注册用户所属的任务级别确定为1级、将A类中各任务分配优先级对应的各注册用户所属的任务级别确定为2级。

至此，完成图4所示流程。

下面结合图5所示流程，对如何将任务分配请求对应的任务分配给第一注册用户执行进行描述。如图5所示，该流程包括：

步骤1041，确定上一业务周内预测出的该注册用户在下一业务周期的任务完成量；

作为一个示例，该注册用户在下一业务周期的任务完成量是指该注册用户在下一周期内最多能够完成的任务数量。也就是说，在下一周期分配给该用户的任务量，需小于或等于预测出的任务量，否则会导致分配给该注册用户的部分任务无法被顺利完成。

作为一个示例，预测各注册用户在下一业务周期的任务完成量有多种实现方式，图6示出了其中一种，下文会详细描述，这里暂不赘述。

步骤1042，若本周期内已分配至第一注册用户的任务量小于预测出的任务完成量，则将任务分配请求对应的任务分配给第一注册用户执行。

作为一个示例，为避免分配给该注册用户的部分任务无法被顺利完成，因此，在分配任务前，需要判断本周期内已分配至第一注册用户的任务量是否小于预测出的任务完成量。若小于，则可将该任务分配至第一注册用户。若大于或等于，则不将该任务分配至第一注册用户。而在这种情况下，由于第一注册用户无法承接该任务，若存在多个注册用户均发送了任务接收信息，则可以依次对这些注册用户进行判断，以确定出能够承接该任务的注册用户，并将任务分配给该注册用户。

至此，完成图5所示流程。

下面结合图6所示流程，对如何预测各注册用户在下一业务周期的任务完成量进行描述。如图6所示，该流程包括：

步骤105，针对每一注册用户，在当前业务周期内统计该注册用户在之前的任务完成量，任务完成量包括该注册用户在之前至少两个业务周期内每一业务周期的任务完成量；

作为一个示例，业务周期的时长可以根据用户需求来灵活设置。例如，可以将业务周期的时长设置为一个月、一个星期或是10天等。本公开并不对业务周期的具体时长进行限定。

作为一个示例，统计多少个业务周期内的业务完成量也可以根据用户需求来灵活设置。例如，可以统计5个、3个或2个业务周期内的任务完成量。但由于仅统计一个周期内的任务完成量无法做出预测，因此，这里至少要统计两个业务周期内每一业务周期的任务完成量。

步骤106，根据已统计出的该注册用户在之前各周期内的任务完成量预测该注册用户在下一业务周期的任务完成量。

作为一个示例，根据已统计出的该注册用户在之前各周期内的任务完成量预测该注册用户在下一业务周期的任务完成量有多种实现方式。图7示出了其中一种实现方式，下文会详细描述，这里暂不赘述。

至此，完成图6所示流程。

下面结合图7所示流程，对如何根据已统计出的该注册用户在之前各周期内的任务完成量预测该注册用户在下一业务周期的任务完成量进行描述。

如图7所示，该流程包括：

步骤1061，利用该注册用户在之前各周期内的任务完成量确定该注册用户在各周期所处的状态，根据各周期所处的状态构建状态链，并计算该状态链的状态转移矩阵；

作为一个示例，注册用户在每一周期内所可能处于的状态可以预先设定好。例如，可以对该用户在之前各周期内的任务完成量进行统计，得到该注册用户在一个周期内曾经完成任务量的最大值和最小值。将最小值至最大值之间的数值作为任务完成量的预测区间，并将该预测区间划分为多个预测子区间，每一预测子区间对应一个状态。当然，由于注册用户在各周期内的任务完成量会出现在预测区间的中部密集、而在预测区间的两端稀疏的情况。因此，在对预测区间进行划分时，可以将处于预测区间的中部预测子区间的数值范围划分的较小，而将处于预测区间的两端的预测子区间的数值范围划分的较大。

作为一个示例，构建状态链有多种实现方式。作为其中一种实现方式，可以采用马尔科夫链的方式构建状态链。在此基础上，计算该状态链的状态转移矩阵的方法，则可以采用现有技术中计算状态转移矩阵的方法。

作为一个示例，状态转移矩阵记载有每一状态转移到其他状态或保持该状态的概率。举一个简单的例子，若状态链中存在有5种状态，状态1至5分别对应于任务完成量0-40、41-70、71-90、91-120、121-160。那么，状态转移矩阵则可以示例性的如表1所示。

表1

下一周期/本周期	状态1	状态2	状态3	状态4	状态5
						状态1	0.35	0.35	0.2	0.1	0
状态2	0.4	0.2	0.2	0.1	0.1
						状态3	0.2	0.25	0.25	0.2	0.1
状态4	0.1	0.1	0.25	0.35	0.2
						状态5	0.0	0.1	0.15	0.35	0.4

如表1所示，该表1中每一列中的数据是用于表示该列所对应的状态转移到其他状态的概率。以状态1所在列的前三项数据为例，对转移概率进行说明：在该列中，本周期为状态1，下一周期仍为状态1的概率是0.35；本周期为状态1，下一周期为状态2的概率是0.4。本周期为状态1，下一周期为状态3的概率是0.2。

步骤1062，获取当前业务周期结束时该注册用户在当前业务周期内的任务完成量；

作为一个示例，在当前业务周期结束时，则可以获取该注册用户在本周起内的任务完成量，以供后续预测下一周期的任务完成量使用。

步骤1062，根据状态转移矩阵、该注册用户在当前业务周期内的任务完成量以及任务量调整比例预测该注册用户在下一周期的任务完成量。

作为一个示例，该注册用户在下一周期的任务完成量的计算可以通过以下步骤实现：

步骤a，通过当前业务周期内的任务完成量来确定当前周期所处的状态。

这里，预先设定的各状态均有其所对应的任务完成量。因此，在获得当前业务周期内的任务完成量后，即可确定出当前周期所处的状态。仍以步骤1061中的例子进行说明，若当前业务周期内的任务完成量为88，则可确定当前周期所处的状态为状态3。

步骤b，在确定出当前周期所处的状态之后，则可以根据状态转移矩阵中所记载的转移概率确定下一周期该注册用户所能完成的基础任务完成量。

这里，可通过状态转移矩阵中记录的转移概率来确定出当前周期所在状态最有可能转移至哪一状态，进而将该状态所对应的任务完成量的均值作为基础任务完成量。如果通过转移概率确定出当前周期所在状态最有可能转移至两个或多个状态，则可将这两个或多个状态所对应的任务完成量的均值作为基础任务完成量。仍以步骤1061中的例子进行说明。经表1中记载的内容可知，状态3转移至状态1至5的概率分别为0.2、0.2、0.25、0.25和0.15。其中，状态3转移至状态3和4的概率相同，因此，则可以取状态3和状态4所对应任务完成量的均值作为该注册用户在下一周期的基础任务完成量，也就是105.5。

步骤c，使用基础任务量与任务量调整比例相乘以得到该注册用户在下一周期的任务完成量。

任务量调整比例是指注册用户在基础任务完成量以外，还能够额外完成任务量的比例。任务量调整比例可以由注册用户或注册用户的上级结合实际情况来设定，本公开并不对任务量调整比例的具体数值进行限定。这里的实际情况可以是注册用户的休假情况、下一周期的工作日数量等情况。仍以步骤1061中的例子进行说明，若注册用户为自己设定的任务量调整比例为120％，则可以将基础任务完成量105.5与该任务量调整比例120％相乘，得到该注册用户在下一周期的任务完成量为126.6。

除上述示例性示出的步骤a至c外，该注册用户在下一周期的任务完成量的计算还可以通过另一实现方式实现，本实现方式与上述实现方式的差异仅在于步骤c。在本实现方式中，计算得到基础任务量与任务量调整比例的乘积后，还需要利用该乘积减去该注册用户当前未完成任务的任务量，将所得到的差值作为该注册用户在下一周期的任务完成量。

至此，完成图7所示流程。

除上述内容外，本公开还可以根据每个注册用户的任务处理情况计算该注册用户的资源值，该资源值采用如下方式计算：

资源值＝任务优先级分值×任务匹配度×时间分值

其中：任务优先级分值为任务的影响度或紧急度的高低程度，即任务的影响度或任务紧急度越高，任务优先级分值越高。表2示例性示出了一种任务优先级分值矩阵：

表2

其中：匹配度为注册用户与该任务的匹配度，这里可以根据注册用户在历史任务执行过程中的任务处理情况，统计出该注册用户与该任务之间的匹配度。例如，可预先对任务类别进行划分，统计注册用户完成每一类任务所需的平均时长，并根据完成各类任务所需的平均时长来确定注册用户与各类任务之间的匹配度，所需平均时长越短，则匹配度越高。

其中：时间分值为注册用户在接收任务时的剩余工作时长与平均任务处理时长的比值，即根据剩余工作时长高于平均任务处理时长的多少，来决定时间分值的高低。这里的剩余工作时长可通过该注册用户当前的未完成任务量与平均任务处理时长，以及本任务分配周期的剩余工作时间来确定。

以上对如何计算注册用户的资源值进行了描述。

与前述任务分配方法的实施例相对应，本公开还提供了任务分配装置的实施例。

本公开任务分配装置的实施例可以应用在服务器上。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在服务器的处理器将非易失性机器可读存储介质中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言，如图9所示，为本公开任务分配装置所在服务器的一种硬件结构图，除了图9所示的处理器、内存、网络接口、以及非易失性机器可读存储介质之外，实施例中装置所在的服务器通常根据该服务器的实际功能，还可以包括其他硬件，对此不再赘述。

请参考图8，图8为本公开提供的任务分配装置的装置结构图。该装置应用于服务器，包括：

任务分配优先级确定单元810，用于在接收到任务分配请求时，将已注册至本服务器的每一注册用户当前的用户信息输入至已设的任务分配模型得到每一注册用户对应的任务分配优先级；其中，所述用户信息在所述注册用户的任务处理情况发生变化时进行更新，任务分配优先级用于指示注册用户被分配任务的先后顺序；

任务级别确定单元820，用于根据任务分配模型输出的每一注册用户的任务分配优先级确定每一注册用户所属的任务级别；

任务信息发送单元830，用于将任务分配请求携带的任务信息发送给指定任务级别下的所有注册用户；

任务分配单元840，用于当在指定任务级别所对应的响应时长内接收到指定任务级别下第一注册用户发送的任务接收信息，第一注册用户是指定任务级别下所有注册用户中最先发送任务接收信息的用户，则将任务分配请求对应的任务分配给第一注册用户执行。

至此，完成图8所示装置的描述。

作为一个示例，用户信息由多个维度的数据组成；

任务分配模型通过以下方式获得任务分配优先级：

基于已设的各维度的数据的评分机制，为输入的每一注册用户的用户信息在各维度的数据进行评分，得到各维度的数据评分结果；

将各维度的数据评分结果确定为该注册用户对应的任务分配优先级。

作为一个示例，任务分配优先级确定单元810根据任务分配模型输出的每一注册用户的任务分配优先级确定每一注册用户所属的任务级别包括：

将任务分配模型输出的所有注册用户的任务分配优先级输入至已设的聚类模型，得到至少一个类；

根据各类中各注册用户的任务分配优先级，对各类进行排序得到一个序列；

根据各类在序列中的编号，确定各类中各任务分配优先级对应的各注册用户所属的任务级别。

作为一个示例，任务分配单元840将任务分配请求对应的任务分配给第一注册用户执行包括：

确定上一业务周内预测出的该注册用户在下一业务周期的任务完成量；

若本周期内已分配至第一注册用户的任务量小于预测出的任务完成量，则将任务分配请求对应的任务分配给第一注册用户执行。

作为一个示例，任务分配单元840将任务分配请求对应的任务分配给第一注册用户执行包括：

确定上一业务周内预测出的该注册用户在下一业务周期的任务完成量；

若本周期内已分配至第一注册用户的任务量小于预测出的任务完成量，则将任务分配请求对应的任务分配给第一注册用户执行。

作为一个示例，服务器中还包括预测单元(图中未示出)，该预测单元用于针对每一注册用户，在当前业务周期内统计该注册用户在之前的任务完成量，任务完成量包括该注册用户在之前至少两个业务周期内每一业务周期的任务完成量；

根据已统计出的该注册用户在之前各周期内的任务完成量预测该注册用户在下一业务周期的任务完成量。

作为一个示例，预测单元根据已统计出的该注册用户在之前各周期内的任务完成量预测该注册用户在下一业务周期的任务完成量包括：

利用该注册用户在之前各周期内的任务完成量确定该注册用户在各周期所处的状态，根据各周期所处的状态构建状态链，并计算该状态链的状态转移矩阵；

获取当前业务周期结束时该注册用户在当前业务周期内的任务完成量；

根据状态转移矩阵、该注册用户在当前业务周期内的任务完成量以及任务量调整比例预测该注册用户在下一周期的任务完成量。

参见图9，图9为本公开任务分配装置所在服务器的一种硬件结构图，该硬件结构包括：处理器和机器可读存储介质。

其中，机器可读存储介质，用于存储机器可执行指令；

处理器，用于读取并执行机器可读存储介质存储的机器可执行指令，以实现如图2所示的任务分配方法。

作为一个实施例，机器可读存储介质可以是任何电子、磁性、光学或其它物理存储装置，可以包含或存储信息，如可执行指令、数据，等等。例如，机器可读存储介质可以是：易失机器可读存储介质、非易失性机器可读存储介质或者类似的存储介质。具体地，机器可读存储介质可以是RAM(Radom Access Memory，随机存取机器可读存储介质)、闪存、存储驱动器(如硬盘驱动器)、固态硬盘、任何类型的存储盘(如光盘、DVD等)，或者类似的存储介质，或者它们的组合。

至此，完成图9所示设备的描述。

上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上仅为本公开的较佳实施例而已，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开保护的范围之内。

Claims (12)

1.一种任务分配方法，其特征在于，所述方法应用于服务器，该方法包括：

在接收到任务分配请求时，将已注册至本服务器的每一注册用户当前的用户信息输入至已设的任务分配模型得到每一注册用户对应的任务分配优先级；其中，所述用户信息在所述注册用户的任务处理情况发生变化时进行更新，所述任务分配优先级用于指示注册用户被分配任务的先后顺序；

根据所述任务分配模型输出的每一注册用户的任务分配优先级确定每一注册用户所属的任务级别；

将任务分配请求携带的任务信息发送给指定任务级别下的所有注册用户；

当在所述指定任务级别所对应的响应时长内接收到所述指定任务级别下第一注册用户发送的任务接收信息时，所述第一注册用户是所述指定任务级别下所有注册用户中最先发送任务接收信息的用户，则将所述任务分配请求对应的任务分配给所述第一注册用户执行。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户信息由多个维度的数据组成；

所述任务分配模型通过以下方式获得任务分配优先级：

基于已设的各维度的数据的评分机制，为输入的每一注册用户的用户信息在各维度的数据进行评分，得到各维度的数据评分结果；

将各维度的数据评分结果确定为该注册用户对应的任务分配优先级。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据任务分配模型输出的每一注册用户的任务分配优先级确定每一注册用户所属的任务级别包括：

将任务分配模型输出的所有注册用户的任务分配优先级输入至已设的聚类模型，得到至少一个类；

根据各类中各注册用户的任务分配优先级，对各类进行排序得到一个序列；

根据各类在序列中的编号，确定各类中各任务分配优先级对应的各注册用户所属的任务级别。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述任务分配请求对应的任务分配给所述第一注册用户执行包括：

确定上一业务周内预测出的该注册用户在下一业务周期的任务完成量；

若本周期内已分配至所述第一注册用户的任务量小于预测出的所述任务完成量，则将所述任务分配请求对应的任务分配给所述第一注册用户执行。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，注册用户在下一业务周期的任务完成量通过以下方式得到：

针对每一注册用户，在当前业务周期内统计该注册用户在之前的任务完成量，所述任务完成量包括该注册用户在之前至少两个业务周期内每一业务周期的任务完成量；

根据已统计出的该注册用户在之前各周期内的任务完成量预测该注册用户在下一业务周期的任务完成量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据已统计出的该注册用户在之前各周期内的任务完成量预测该注册用户在下一业务周期的任务完成量包括：

利用该注册用户在之前各周期内的任务完成量确定该注册用户在各周期所处的状态，根据各周期所处的状态构建状态链，并计算该状态链的状态转移矩阵；

获取当前业务周期结束时该注册用户在当前业务周期内的任务完成量；

根据所述状态转移矩阵、该注册用户在当前业务周期内的任务完成量以及任务量调整比例预测该注册用户在下一周期的任务完成量。

7.一种任务分配装置，其特征在于，所述装置应用于服务器，该装置包括：

任务分配优先级确定单元，用于在接收到任务分配请求时，将已注册至本服务器的每一注册用户当前的用户信息输入至已设的任务分配模型得到每一注册用户对应的任务分配优先级；其中，所述用户信息在所述注册用户的任务处理情况发生变化时进行更新，所述任务分配优先级用于指示注册用户被分配任务的先后顺序；

任务级别确定单元，用于根据所述任务分配模型输出的每一注册用户的任务分配优先级确定每一注册用户所属的任务级别；

任务信息发送单元，用于将任务分配请求携带的任务信息发送给指定任务级别下的所有注册用户；

任务分配单元，用于当在所述指定任务级别所对应的响应时长内接收到所述指定任务级别下第一注册用户发送的任务接收信息，所述第一注册用户是所述指定任务级别下所有注册用户中最先发送任务接收信息的用户，则将所述任务分配请求对应的任务分配给所述第一注册用户执行。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述用户信息由多个维度的数据组成；

所述任务分配模型通过以下方式获得任务分配优先级：

基于已设的各维度的数据的评分机制，为输入的每一注册用户的用户信息在各维度的数据进行评分，得到各维度的数据评分结果；

将各维度的数据评分结果确定为该注册用户对应的任务分配优先级。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述任务分配优先级确定单元根据任务分配模型输出的每一注册用户的任务分配优先级确定每一注册用户所属的任务级别包括：

将任务分配模型输出的所有注册用户的任务分配优先级输入至已设的聚类模型，得到至少一个类；

根据各类中各注册用户的任务分配优先级，对各类进行排序得到一个序列；

根据各类在序列中的编号，确定各类中各任务分配优先级对应的各注册用户所属的任务级别。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述任务分配单元将所述任务分配请求对应的任务分配给所述第一注册用户执行包括：

确定上一业务周内预测出的该注册用户在下一业务周期的任务完成量；

若本周期内已分配至所述第一注册用户的任务量小于预测出的所述任务完成量，则将所述任务分配请求对应的任务分配给所述第一注册用户执行。

11.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：处理器和机器可读存储介质；

所述机器可读存储介质，用于存储机器可执行指令；

所述处理器，用于读取并执行机器可读存储介质存储的机器可执行指令，以实现如权利要求1至6任一项所述的任务分配方法。

12.一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质内存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令用于被处理器读取和执行时实现如权利要求1至6任一项所述的任务分配方法。

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