CN111797329B - 差旅信息处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种差旅信息处理方法及装置，其中，该方法包括：获取目标用户语音信息，并根据语音识别技术识别语音信息，语音信息包含：差旅信息；根据差旅信息和历史差旅申请信息，通过基于用户的协同过滤算法生成预定数量的多个差旅申请信息，以便于目标用户选择；根据历史差旅行程信息和目标用户选择的差旅申请信息，通过基于差旅行程信息的协同过滤算法为目标用户生成最终差旅行程信息；根据差旅申请信息和所述最终差旅行程信息生成报销信息。通过本发明，可以减少差旅申请和行程过程中的人力和时间成本的消耗，从而可以提升用户的差旅体验。

Description

差旅信息处理方法及装置

技术领域

本发明涉及信息处理领域，具体涉及一种差旅信息处理方法及装置。

背景技术

差旅是员工日常最为常见的财务报销场景，有次数多、用户广、流程个性化强等特性。现有的差旅报销系统，出差申请、机票酒店预定、报销单据填写等环节相对独立，对于用户来说，需要多次、多渠道与系统交互，才能完成整个差旅流程。具体来说，用户需要填写出差申请、筛选预定合规机票酒店、收集粘贴报销单据等工作，耗时耗力，用户体验感较差。

另外，还存在使用虚假行程报销的现象，例如使用假发票或者他人旅游的真发票，如何识别虚假行程的报销，也是目前亟待需要解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种差旅信息处理方法及装置，以解决上述提及的至少一个问题。

根据本发明的第一方面，提供一种差旅信息处理方法，所述方法包括：获取目标用户语音信息，并根据语音识别技术识别所述语音信息，所述语音信息包含：差旅信息；根据所述差旅信息和历史差旅申请信息，通过基于用户的协同过滤算法生成预定数量的多个差旅申请信息，以便于所述目标用户选择；根据历史差旅行程信息和所述目标用户选择的差旅申请信息，通过基于差旅行程信息的协同过滤算法为所述目标用户生成最终差旅行程信息；根据所述差旅申请信息和所述最终差旅行程信息生成报销信息。

根据本发明的第二方面，提供一种差旅信息处理装置，所述装置包括：语音信息获取单元，用于获取目标用户语音信息；根据语音识别技术识别所述语音信息，所述语音信息包含：差旅信息；差旅申请信息生成单元，用于根据所述差旅信息和历史差旅申请信息，通过基于用户的协同过滤算法生成预定数量的多个差旅申请信息，以便于所述目标用户选择；最终差旅行程信息生成单元，用于根据历史差旅行程信息和所述目标用户选择的差旅申请信息，通过基于差旅行程信息的协同过滤算法为所述目标用户生成最终差旅行程信息；报销信息生成单元，用于根据所述差旅申请信息和所述最终差旅行程信息生成报销信息。

根据本发明的第三方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法的步骤。

根据本发明的第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

由上述技术方案可知，通过根据语音识别技术识别来自目标用户的语音信息，生成差旅信息，并根据识别的差旅信息和历史差旅申请信息，通过基于用户的协同过滤算法生成多个差旅申请信息，以便于所述目标用户从中选择，在目标用户选择差旅申请信息之后，通过基于差旅行程信息的协同过滤算法从历史差旅行程信息中生成最终差旅行程信息，之后根据差旅申请信息和最终差旅行程信息生成报销信息，相比于现有的差旅报销系统，本技术方案减少了人力和时间成本的消耗，提升了用户的差旅体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例的差旅信息处理方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的一站式差旅服务流程示意图；

图3是根据本发明实施例的一站式差旅申请提交模板界面截图；

图4是根据本发明实施例的差旅行程推荐流程示意图；

图5是根据本发明实施例的差旅服务各流程的界面截图；

图6是现有差旅报销系统和本发明实施例提供的差旅信息处理方案的时间成本对比直方图；

图7是根据本发明实施例的差旅信息处理的结构框图；

图8是根据本发明实施例的差旅信息处理的详细结构框图；

图9为本发明实施例的电子设备600的系统构成的示意框图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例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他实施例，都属于本发明保护的范围。

由于现有的差旅报销系统，需要用户填写出差申请、筛选预定合规机票酒店、收集粘贴报销单据等工作，耗时耗力，用户体验感较差。基于此，本发明实施例提供一种差旅信息处理方案，以解决现有的日常差旅中用户繁琐的工作，减少人力和时间成本的消耗，提升用户差旅体验。另外，本发明实施例的差旅信息处理方案，使用协同过滤算法，根据类似岗位的人员出差数据，推荐订票，进行公对公账目的旅费采购，从而可以识别虚假行程的报销。

以下结合附图来详细描述本发明实施例。

图1是根据本发明实施例的差旅信息处理方法的流程图，如图1所示，该方法包括：

步骤101，获取目标用户语音信息，并根据语音识别技术识别所述语音信息，所述语音信息包含：差旅信息。这里的差旅信息包括：出差出发地、目的地、出差时间、出差任务等。

在实际操作中，语音识别技术还可以根据用户声音、基于预先存储的个人信息识别目标用户的个人信息，例如，目标用户所在部门、岗位和级别等。

步骤102，根据所述差旅信息和历史差旅申请信息，通过基于用户的协同过滤算法(user_based Collaborative Filtering，user_based CF)生成预定数量的多个差旅申请信息，以便于所述目标用户选择。

具体地，可以先根据所述差旅信息、通过基于用户的协同过滤算法从所述历史差旅申请信息中选择多个相似用户，之后根据所述多个相似用户的历史差旅申请信息生成所述预定数量的多个差旅申请信息，以便于目标用户从中选择一个差旅申请信息，避免了用户的手工填写，从而可以提高用户的体验感。

在一个实施例中，差旅信息可以包括：多个出差项目(例如，目的地、事由、类型、交通工具等)，基于用户的协同过滤算法可以是余弦相似性(CosineSimilarity)算法，因而，可以根据所述多个出差项目、通过所述余弦相似性算法从所述历史差旅申请信息中选择多个相似用户。

需要说明的是，通过基于用户的协同过滤算法主要分析用户之间的相似性，具体而言，如果一些用户对某一类项目的打分比较接近，则他们对其它类项目的打分也比较接近。相似用户对出差申请中某一项目(item)的选择相似，即先计算用户相似性找到最相似top-k个用户，再从中找到对指定item预测过的用户，根据相似用户的选择计算出该目标用户对出差申请item可能的选择，然后做出预测。

步骤103，根据历史差旅行程信息和所述目标用户选择的差旅申请信息，通过基于差旅行程信息的协同过滤算法为所述目标用户生成最终差旅行程信息。

具体而言，可以先根据目标用户的个人信息、选择的差旅申请信息通过基于差旅行程信息的协同过滤算法从历史差旅行程信息中选择多个备选差旅行程信息，之后根据预定指标及其权重从多个备选差旅行程信息中生成所述最终差旅行程信息。

这里的预定指标可以包括：正向类指标(例如，对于航班信息，包括我最常订、机构最常订、本月热门等)和负向类指标(例如，对于航班信息，包括准点率、是否中转、是否夜航等)。具体指标类型可以根据实际操作情况而定。

在目标用户选择最终差旅行程信息之后，根据用户的选择结果更新各指标的权重，以便于后续更准确地为用户推荐最终差旅行程信息。

步骤104，根据所述差旅申请信息和所述最终差旅行程信息生成报销信息。

通过根据语音识别技术识别来自目标用户的语音信息，生成差旅信息，并根据识别的差旅信息和历史差旅申请信息，通过基于用户的协同过滤算法生成多个差旅申请信息，以便于所述目标用户从中选择，在目标用户选择差旅申请信息之后，通过基于差旅行程信息的协同过滤算法从历史差旅行程信息中生成最终差旅行程信息，之后根据差旅申请信息和最终差旅行程信息生成报销信息，相比于现有的差旅报销系统，本发明实施例减少了人力和时间成本的消耗，提升了用户的差旅体验，并且，也可以识别并减少虚假报销的问题。

在实际操作中，还可以根据差旅信息将出差目的地的生活信息推送给目标用户的终端，例如，为员工定制出行温馨小贴士，提供用户出行时间、目的地天气、安全提醒等信息。

为了更好地理解本发明，以下结合图2所示的基于语音交互及智能推荐的一站式差旅服务流程来详细描述本发明实施例。如图2所示，该流程包括5个步骤，以下分别来描述各步骤。

步骤1：通过自然语言分析和用户行为分析，提供便捷的人机交互提交出差申请功能。

具体地，当用户想要出差时，可以通过语音方式进行交互，通过语音分析，例如，自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)，对文字进行自动分词和信息抽取，建立语料库训练集，使用线性差值平滑(Interpolation Smoothing)明确用户的出差意图和出差详情。

基于用户的协同过滤算法采用统计计算方式搜索目标用户的相似用户，并根据相似用户对申请信息(如目的地、事由、类型、交通工具等)的选择来预测目标用户对指定申请信息的选择，最后得出可能的信息预测生成多个申请一键填写模板，并推荐给用户。具体的预测过程包括如下4个步骤：

步骤(1)，数据生成：输入数据是一个m×n的用户-出差字段信息(对应于上述的历史差旅申请信息)选择矩阵，其中，m和n为大于等于1的正整数。

在一个实施例中，可以从业务场景出发，出差申请用于推荐的共有5个项目：出发地、目的地、交通工具、出差事由、出差类型，则m×n的用户-出差字段信息可以如表1所示：

表1

步骤(2)，邻近选择：查找与目标用户相似的近邻用户(即，上述相似用户)，通过近邻用户的选择对目标用户产生推荐。近邻用户的选择方法如下：计算目标用户与其他所有用户的相似性，根据相似性排序从大到小依次选择前面的K个最相似的用户作为目标用户的近邻集合。

基于表1的出差申请数据，为各出差项目进行赋值，其中出发地、目的地取行政区划6位码，交通工具、出差事由、出差类型根据业务含义的相近性进行取值，具体的出差项目取值如表2：

表2

步骤(3)，基于用户协同过滤算法的相似性度量方法。常用的相似性度量方法包括：皮尔逊相关、余弦相似性、修正的余弦相似性等。

在本发明实施例中，采用余弦相似性算法。具体地，用户一项信息的选择矩阵可以看作是5维空间上的向量，即，上述步骤(1)的5个出差申请项目选择维度。对于没有选择的项目(如单位统一培训等事前无法确定交通工具等信息的特殊情况)将评分值设为0，通过计算向量间的余弦夹角来度量用户相似性。

例如，设向量a(表1中小A的出差申请项目选择数据[110100,110100,3,3,1])和b(表1中小B的出差申请项目选择数据[310100,110100,1,2,3])分别表示用户小A和用户小B在5维空间上的选择，则用户小A和用户小B之间的相似性为向量a和b之间的余弦值，具体可以通过如下公式(1)来表示，其中，1≦i≦5，

步骤(4)，产生推荐：目标用户的近邻集合生成后，根据近邻集合中用户的选择，来预测目标用户对于本次出差项目信息的选择。根据预测，选择预测相似性较高的几个出差申请模板推荐给目标用户。可以生成一条已预填除出差日期外的其他出差申请项目信息的出差申请，用户只需补充日期即可完成申请的提交，具体的提交模板可以参见图3所示的界面截图。

步骤2：系统根据用户当前生成的出差申请信息，通过机器学习，为用户智能推荐符合用户喜好的差旅行程，免除用户填写和筛选预订的困扰。以下结合图4所示的差旅行程推荐流程来描述该步骤。

如图4所示，基于用户特征(即，个人信息，如用户所在部门、岗位和级别等)、航班特征、酒店特征、出差信息综合计算出符合要求的航班及酒店集合，基于不同维度计算结果，取交集获取备选集合，备选集合内按照综合权重值降序排列，用户预定结束后根据使用情况更新权重。机票与酒店在推荐本质上是相同的，只是在维度、指标(这里的维度和指标对应于上述指标)和权重设置方面有所不同，下面以航班为例，来说明本发明实施例的差旅信息推荐方案。

在维度方面，主要分正负两个方面。正向指的是该类指标的是积极的，正向是有利因素，通过多个维度分析用户行为，选取最符合用户特征的航班；而负向则是不利因素，是用户想要避免的属性。以下分别描述分正负维度。

1、在正向维度中，主要有我最常订、机构最常订、本月热门等维度。在初始阶段，数据量达不到一定数量级时，可以使用如表3、4、5所示的专家规则进行航班分析，其中，表3为我最常订指标规则，表4为机构最常订指标规则，表5为本月热门指标规则。最佳航班相似性默认为1，后续随着数量级的增加，利用基于航班的协同过滤算法评测航班相似性，基于航班相似性做出推荐。

指标名称	权重	取值范围
			我的评分比	0.25/0	[0-1]
机构当日预定比	0.10/0	[0-1]
			个人本年度预定比	0.25/0	[0-1]
最佳航班相似性	0.4/1	[0-1]

表3

指标名称	权重	取值范围
			机构当日预定比	0.1/0	[0-1]
机构评分比	0.3/0	[0-1]
			机构本月预定比	0.3/0	[0-1]
机构年度预定比	0.3/0	[0-1]
			最佳航班相似性	0/1	[0-1]

表4

表5

2、负向维度，主要包括以下几个指标：

(1)准点率

对于出行乘客来说，飞机是否能按时抵达是重要的考量标准之一。对于该指标，采用阈值方法确定，如下公式(2)所示：

其中，Q_delay指代准点率的指标值，其以航班的准点率为划分依据。

(2)是否需要中转

一般来说，在符合差旅标准、无需员工自费出行的旅程中，乘客更倾向于乘坐直达航班到达目的地，对于该指标，采用分段函数表示，如下公式(3)所示：

其中，Q_direct指代是否中转的指标值，而μ表示是否中转，1代表直飞，0表示中转。

(3)是否夜航

一般来说，出差的旅客除非紧急情况，否则较少会选择红眼班机出行。因此，对于该类指标，采取阈值的方法确定，如下公式(4)所示：

其中，Q_redEye表明是否夜航的指标值，t_takeOff表示飞机的起飞时间(单位：小时)。

3、备选集计算

假设乘客从A地出发，前往B地，出差审批完成时间为t_auth，出差起始时间t_dep，则应有t_dep≥t_auth。则可用航班的集合为：

其中，λ表示当日该航班是否可用，1表示可用；0表示不可用。

对于每一个航班班次，其正向指标分值分别为：Q₁(我最常订)、Q₂(机构最常订)、Q₃(本月热门)，负向总分值为Q_m＝Q_delay+Q_direct+Q_redEye，假定正向的权重分别为μ₁、μ₂、μ₃，对于每一个备选航班，其总分通过如下公式(5)计算：

之后，按照总分降序排列即可。

4、最佳航班相似度

基于航班的协同过滤算法，其原则为个人喜好的一致性，即，一个人目前喜欢和之前喜欢的东西相似。最佳航班的相似度即被标注航班与最佳航班的相似度。这里的被标注航班指的是正在被评价的航班；最佳航班指的是在个人/部门/机构角度下在指定时间维度(日/月/年)下预定次数最多的航班，即上述3中的备选集中航班。

对于两个航班的相似度，从以下几个方面进行比较：(1)航班起飞时间；(2)航班飞行时间；(3)航空公司；(4)准点率；(5)中转；(6)夜航情况；(7)是否共享航班；(8)机型。可以生成一个如表6的航班-评分矩阵，其中CA1558为被标注航班，其余为备选集。

表6

根据评分生成7维向量，之后通过余弦相似性计算备选集中航班a与被标注航班b向量相似性，参见如下公式(6)，其中，1≦i≦8，通过公式(6)的计算结果预测用户预订选择，为用户推荐更符合用户喜好的航班。

以下对每个指标的相似度评分进行说明：

(1)航班起飞时间：假定被标注航班的起飞时间为(24小时制的分钟，单位：min)，最佳航班的起飞时间为/>则起飞时间的相似度为：

(2)航班飞行时间：假定被标注航班的起飞时间为(24小时制的分钟，单位：min)，最佳航班的起飞时间为/>则起飞时间的相似度为：

(3)航空公司：若执飞的航空公司相同，则取值为0，否则取值为1。

(4)中转：若中转情况一直，则为0，否则为1。

(5)夜航情况：若是否夜航一致，则为0，否则为1。

(6)共享航班：若是否共享航班一致，则为0，否则为1。

(7)机型：若航班大小相同(大、中)，则为0，否则为1。

继续参见图2，步骤3：通过对接供应商，为员工提供单位垫资的差旅行程预订功能。基于步骤2的智能推荐流程，后台自动为用户预订机票、酒店等出行订单。

步骤4：根据出差申请目的地信息，为员工定制出行温馨小贴士，提供用户出行时间、目的地天气、安全提醒等信息。

步骤5：通过如图5所示的出差申请、行程预订信息的全面线上化，可以实现差旅信息全流程贯通，自动帮助用户填写报销单信息，通过单位垫资替代员工个人支付行程，减少出差过程中产生的纸质票据，系统自动生成电子回单凭证，解决收集差旅凭证的问题。

图6是现有差旅报销系统和本发明实施例的差旅信息处理方案(图中显示为e企行)的时间成本对比直方图，左边为现有差旅报销系统的时间，右边为本发明实施例的时间，如图6所示，相比于现有的差旅报销系统，本发明实施例较大地减少了时间成本的消耗，从而可以较大的提高用户的体验感。

基于相似的发明构思，本发明实施例还提供一种差旅信息处理装置的结构框图，如图7所示，该装置包括：语音信息获取单元71、差旅申请信息生成单元72、最终差旅行程信息生成单元73和报销信息生成单元74，其中：

语音信息获取单元71，用于获取目标用户语音信息；根据语音识别技术识别所述语音信息，所述语音信息包含：差旅信息；

差旅申请信息生成单元72，用于根据所述差旅信息和历史差旅申请信息，通过基于用户的协同过滤算法生成预定数量的多个差旅申请信息，以便于所述目标用户选择；

最终差旅行程信息生成单元73，用于根据历史差旅行程信息和所述目标用户选择的差旅申请信息，通过基于差旅行程信息的协同过滤算法为所述目标用户生成最终差旅行程信息；

报销信息生成单元74，用于根据所述差旅申请信息和所述最终差旅行程信息生成报销信息。

通过语音信息获取单元71根据语音识别技术识别来自目标用户的语音信息，生成差旅信息，差旅申请信息生成单元72根据识别的差旅信息和历史差旅申请信息，通过基于用户的协同过滤算法生成多个差旅申请信息，以便于所述目标用户从中选择，在目标用户选择差旅申请信息之后，最终差旅行程信息生成单元73通过基于差旅行程信息的协同过滤算法从历史差旅行程信息中生成最终差旅行程信息，之后报销信息生成单元74根据差旅申请信息和最终差旅行程信息生成报销信息，相比于现有的差旅报销系统，本发明实施例减少了人力和时间成本的消耗，提升了用户的差旅体验。

具体地，上述差旅申请信息生成单元72包括：相似用户选择模块和差旅申请信息生成模块，其中：

相似用户选择模块，用于根据所述差旅信息、通过基于用户的协同过滤算法从所述历史差旅申请信息中选择多个相似用户；

差旅申请信息生成模块，用于根据所述多个相似用户的历史差旅申请信息生成所述预定数量的多个差旅申请信息。

在一个实施例中，差旅信息包括：多个出差项目，所述基于用户的协同过滤算法包括：余弦相似性算法，上述相似用户选择模块具体用于：根据所述多个出差项目、通过所述余弦相似性算法从所述历史差旅申请信息中选择多个相似用户。

在一个实施例中，差旅信息还包括：所述目标用户的个人信息。所述最终差旅行程信息生成单元73包括：备选差旅行程信息选择模块和最终差旅行程信息生成模块，其中：

备选差旅行程信息选择模块，用于根据所述目标用户的个人信息、选择的差旅申请信息通过基于差旅行程信息的协同过滤算法从所述历史差旅行程信息中选择多个备选差旅行程信息；

最终差旅行程信息生成模块，用于根据预定指标及其权重从所述多个备选差旅行程信息中生成所述最终差旅行程信息。

优选地，如图8所示，上述装置还包括：权重更新单元75，用于根据所述目标用户选择的最终差旅行程信息更新所述预定指标的权重。

上述装置还可以包括：信息推送单元76，用于根据所述差旅信息将出差目的地的生活信息推送给所述目标用户的终端。

上述各单元、各模块的具体执行过程，可以参见上述方法实施例中的描述，此处不再赘述。

在实际操作中，上述各单元、各模块可以组合设置、也可以单一设置，本发明不限于此。

本实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以是台式计算机、平板电脑及移动终端等，本实施例不限于此。在本实施例中，该电子设备可以参照上述方法实施例进行实施及差旅信息处理装置实施例进行实施，其内容被合并于此，重复之处不再赘述。

图9为本发明实施例的电子设备600的系统构成的示意框图。如图9所示，该电子设备600可以包括中央处理器100和存储器140；存储器140耦合到中央处理器100。值得注意的是，该图是示例性的；还可以使用其他类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其他功能。

一实施例中，差旅信息处理功能可以被集成到中央处理器100中。其中，中央处理器100可以被配置为进行如下控制：

获取目标用户语音信息，并根据语音识别技术识别所述语音信息，所述语音信息包含：差旅信息；

根据所述差旅信息和历史差旅申请信息，通过基于用户的协同过滤算法生成预定数量的多个差旅申请信息，以便于所述目标用户选择；

根据历史差旅行程信息和所述目标用户选择的差旅申请信息，通过基于差旅行程信息的协同过滤算法为所述目标用户生成最终差旅行程信息；

根据所述差旅申请信息和所述最终差旅行程信息生成报销信息。

从上述描述可知，本申请实施例提供的电子设备，通过根据语音识别技术识别来自目标用户的语音信息，生成差旅信息，并根据识别的差旅信息和历史差旅申请信息，通过基于用户的协同过滤算法生成多个差旅申请信息，以便于所述目标用户从中选择，在目标用户选择的差旅申请信息后，通过基于差旅行程信息的协同过滤算法从历史差旅行程信息中生成最终差旅行程信息，之后根据差旅申请信息和最终差旅行程信息生成报销信息，相比于现有的差旅报销系统，本发明实施例减少了人力和时间成本的消耗，提升了用户的差旅体验。

在另一个实施方式中，差旅信息处理装置可以与中央处理器100分开配置，例如可以将差旅信息处理装置配置为与中央处理器100连接的芯片，通过中央处理器的控制来实现差旅信息处理功能。

如图9所示，该电子设备600还可以包括：通信模块110、输入单元120、音频处理单元130、显示器160、电源170。值得注意的是，电子设备600也并不是必须要包括图9中所示的所有部件；此外，电子设备600还可以包括图9中没有示出的部件，可以参考现有技术。

如图9所示，中央处理器100有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置，该中央处理器100接收输入并控制电子设备600的各个部件的操作。

其中，存储器140，例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存上述与失败有关的信息，此外还可存储执行有关信息的程序。并且中央处理器100可执行该存储器140存储的该程序，以实现信息存储或处理等。

输入单元120向中央处理器100提供输入。该输入单元120例如为按键或触摸输入装置。电源170用于向电子设备600提供电力。显示器160用于进行图像和文字等显示对象的显示。该显示器例如可为LCD显示器，但并不限于此。

该存储器140可以是固态存储器，例如，只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、SIM卡等。还可以是这样的存储器，其即使在断电时也保存信息，可被选择性地擦除且设有更多数据，该存储器的示例有时被称为EPROM等。存储器140还可以是某种其它类型的装置。存储器140包括缓冲存储器141(有时被称为缓冲器)。存储器140可以包括应用/功能存储部142，该应用/功能存储部142用于存储应用程序和功能程序或用于通过中央处理器100执行电子设备600的操作的流程。

存储器140还可以包括数据存储部143，该数据存储部143用于存储数据，例如联系人、数字数据、图片、声音和/或任何其他由电子设备使用的数据。存储器140的驱动程序存储部144可以包括电子设备的用于通信功能和/或用于执行电子设备的其他功能(如消息传送应用、通讯录应用等)的各种驱动程序。

通信模块110即为经由天线111发送和接收信号的发送机/接收机110。通信模块(发送机/接收机)110耦合到中央处理器100，以提供输入信号和接收输出信号，这可以和常规移动通信终端的情况相同。

基于不同的通信技术，在同一电子设备中，可以设置有多个通信模块110，如蜂窝网络模块、蓝牙模块和/或无线局域网模块等。通信模块(发送机/接收机)110还经由音频处理器130耦合到扬声器131和麦克风132，以经由扬声器131提供音频输出，并接收来自麦克风132的音频输入，从而实现通常的电信功能。音频处理器130可以包括任何合适的缓冲器、解码器、放大器等。另外，音频处理器130还耦合到中央处理器100，从而使得可以通过麦克风132能够在本机上录音，且使得可以通过扬声器131来播放本机上存储的声音。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时以实现上述差旅信息处理方法的步骤。

综上所述，本发明实施例为用户提供了涵盖机票和酒店的差旅审批、预订、支付、报销、统一结算等一站式服务方案。通过机器学习，智能分析用户行为与偏好，快速推荐合适的机票、酒店，多渠道推送出差地差旅标准、天气等“暖心”信息。联动出差申请、机酒订单，系统自动填写报销单信息，提醒用户发起一键报销。

本发明实施例降低了用户在日常差旅中消耗的人工成本，有效提升了审批通过率，解决了人力、时间成本过大、用户交互体验差等问题。与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

(1)能够使用户在同一平台完成出差申请、行程预订、差旅报销等操作。

(2)使用方式简单，通过与系统语音或文字对话交互，即可完成差旅全流程。提供一键填单模板；推荐合适出行信息；自动下单预订免支付低价机票酒店；全方位贴心管家，天气、安全、出行实时小贴士；自动生成电子凭证，免收集、免粘贴；自动生成报销单。

(3)能够确保差旅流程信息透明性和完整性，员工无需自行收集单据，手工填写和粘贴单据。审核人员无需多方确认行程真实性，通过全流程数据打通和信息交互，为员工和财务审核人员提供高可用性的差旅报销系统。

以上参照附图描述了本发明的优选实施方式。这些实施方式的许多特征和优点根据该详细的说明书是清楚的，因此权利要求旨在覆盖这些实施方式的落入其真实精神和范围内的所有这些特征和优点。此外，由于本领域的技术人员容易想到很多修改和改变，因此不是要将本发明的实施方式限于所例示和描述的精确结构和操作，而是可以涵盖落入其范围内的所有合适修改和等同物。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (12)

1.一种差旅信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标用户语音信息，并根据语音识别技术识别所述语音信息，所述语音信息包含：差旅信息；

根据所述差旅信息和历史差旅申请信息，通过基于用户的协同过滤算法生成预定数量的多个差旅申请信息，以便于所述目标用户选择；

根据历史差旅行程信息和所述目标用户选择的差旅申请信息，通过基于差旅行程信息的协同过滤算法为所述目标用户生成最终差旅行程信息；

根据所述差旅申请信息和所述最终差旅行程信息生成报销信息；

其中，根据所述差旅信息和历史差旅申请信息，通过基于用户的协同过滤算法生成预定数量的多个差旅申请信息包括：

根据所述差旅信息、通过基于用户的协同过滤算法从所述历史差旅申请信息中选择多个相似用户；

根据所述多个相似用户的历史差旅申请信息生成所述预定数量的多个差旅申请信息；

所述根据历史差旅行程信息和所述目标用户选择的差旅申请信息，通过基于差旅行程信息的协同过滤算法为所述目标用户生成最终差旅行程信息包括：

根据所述目标用户的个人信息、选择的差旅申请信息通过基于差旅行程信息的协同过滤算法从历史差旅行程信息中选择多个备选差旅行程信息；

根据预定指标及其权重从多个备选差旅行程信息中生成所述最终差旅行程信息；其中，所述预定指标包括正向类指标和负向类指标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述差旅信息包括：多个出差项目，所述基于用户的协同过滤算法包括：余弦相似性算法，根据所述差旅信息、通过基于用户的协同过滤算法从历史差旅申请信息中选择多个相似用户包括：

根据所述多个出差项目、通过所述余弦相似性算法从所述历史差旅申请信息中选择多个相似用户。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述差旅信息还包括：所述目标用户的个人信息，根据历史差旅行程信息和所述目标用户选择的差旅申请信息，通过基于差旅行程信息的协同过滤算法为所述目标用户生成最终差旅行程信息包括：

根据所述目标用户的个人信息、选择的差旅申请信息通过基于差旅行程信息的协同过滤算法从所述历史差旅行程信息中选择多个备选差旅行程信息；

根据预定指标及其权重从所述多个备选差旅行程信息中生成所述最终差旅行程信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据预定指标及其权重从所述多个备选差旅行程信息中选择所述最终差旅行程信息之后，所述方法还包括：

根据所述目标用户选择的最终差旅行程信息更新所述预定指标的权重。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述差旅信息将出差目的地的生活信息推送给所述目标用户的终端。

6.一种差旅信息处理装置，其特征在于，所述装置包括：

语音信息获取单元，用于获取目标用户语音信息；根据语音识别技术识别所述语音信息，所述语音信息包含：差旅信息；

差旅申请信息生成单元，用于根据所述差旅信息和历史差旅申请信息，通过基于用户的协同过滤算法生成预定数量的多个差旅申请信息，以便于所述目标用户选择；

最终差旅行程信息生成单元，用于根据历史差旅行程信息和所述目标用户选择的差旅申请信息，通过基于差旅行程信息的协同过滤算法为所述目标用户生成最终差旅行程信息；

报销信息生成单元，用于根据所述差旅申请信息和所述最终差旅行程信息生成报销信息；

其中，所述差旅申请信息生成单元包括：

相似用户选择模块，用于根据所述差旅信息、通过基于用户的协同过滤算法从所述历史差旅申请信息中选择多个相似用户；

差旅申请信息生成模块，用于根据所述多个相似用户的历史差旅申请信息生成所述预定数量的多个差旅申请信息；

其中，所述最终差旅行程信息生成单元包括：

备选差旅行程信息选择模块，用于根据所述目标用户的个人信息、选择的差旅申请信息通过基于差旅行程信息的协同过滤算法从历史差旅行程信息中选择多个备选差旅行程信息；

生成模块，用于根据预定指标及其权重从多个备选差旅行程信息中生成所述最终差旅行程信息；其中，所述预定指标包括正向类指标和负向类指标。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述差旅信息包括：多个出差项目，所述基于用户的协同过滤算法包括：余弦相似性算法，所述相似用户选择模块具体用于：

根据所述多个出差项目、通过所述余弦相似性算法从所述历史差旅申请信息中选择多个相似用户。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述差旅信息还包括：所述目标用户的个人信息，所述最终差旅行程信息生成单元包括：

备选差旅行程信息选择模块，用于根据所述目标用户的个人信息、选择的差旅申请信息通过基于差旅行程信息的协同过滤算法从所述历史差旅行程信息中选择多个备选差旅行程信息；

最终差旅行程信息生成模块，用于根据预定指标及其权重从所述多个备选差旅行程信息中生成所述最终差旅行程信息。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

权重更新单元，用于根据所述目标用户选择的最终差旅行程信息更新所述预定指标的权重。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

信息推送单元，用于根据所述差旅信息将出差目的地的生活信息推送给所述目标用户的终端。

11.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。