CN111915327A - 一种基于事件特征的智能分发方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于事件特征的智能分发方法和装置，属于人工智能技术领域，将投诉事件到网格地理信息库映射关系、投诉事件到领域库映射关系和网格员特征库分别进行笛卡尔积匹配计算；根据笛卡尔积匹配计算结果将投诉事件分发给匹配率最高的网格员进行处理，通过执法网格员的所属领域匹配，增强了执法网格员处理案件的专业性，降低了因为人员不专业导致的耗工耗时，而且通过网格匹配决定了执法网格员距离案发地点距离近，提高了网格员到达现场处理的及时性，通过投诉发生地智能分发到社区网格员进行快速核实处理反馈，解决分发不迅速、责任不明确、反馈不及时的问题，做到多点投诉、智能分发、迅速响应。

Description

一种基于事件特征的智能分发方法和装置

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于事件特征的智能分发方法和装置。

背景技术

随着互联网的发展，社区居民生活中遇到问题，反馈的渠道越来越多，但通过不同渠道反馈处理效率参差不齐。由于信息孤岛等原因导致执法网格员信息获取滞后，无法及时处理社区居民反馈的问题。公众在社区生活中遇到问题进行投诉，由于各方连通率不高，无法快速确定专业的执法网格员进行投诉事件的现场核查处理。

一般情况下，投诉事件受理专席和执法网格员都需要登录多个不同机关的投诉事件处理平台根据案件实际情况进行分发，执法网格员同样需要使用不同的平台了解投诉案情，处理案件。

现有方案是执法网格员登录多个投诉事件处理平台根据实际情况手工进行分发，执法网格员同样需要使用不同的平台了解投诉案情，处理案件。通过不同渠道反馈处理效率参差不齐，投诉事件分发沟通不畅，效率低下，步骤繁琐，且不利于执法网格员工作统计，增加了科学研判的工作难度。由于信息孤岛等原因导致执法网格员信息获取滞后，无法及时处理社区居民反馈的问题。

发明内容

本发明提供一种基于事件特征的智能分发方法和装置，旨在解决投诉事件快速智能分发给附近的专业领域网格员的问题，通过投诉发生地智能分发到社区网格员进行快速核实处理反馈，解决分发不迅速、责任不明确、反馈不及时的问题，做到多点投诉、智能分发、迅速响应。

本发明提供的具体技术方案如下：

一方面，本发明提供的一种基于事件特征的智能分发方法包括：

构建网格地理信息库、网格空间特征库、领域库和领域特征库，并基于所述网格地理信息库，根据网格员所属网格、管理领域，建立网格员与网格空间、领域关系的网格员特征库；

梳理执法网格员所属网格和领域，形成执法网格员特征库，并接收投诉事件和从投诉事件中获取投诉内容；

根据投诉内容确定投诉事件的地理特征词和对应位置，并利用正向和逆向中文最大匹配算法得到地理特征中文分词；

对地理特征中文分词进行地理坐标点数据关联与匹配判断，直到所有地理特征中文分词都完成匹配判断；

基于地理数据库对完成匹配的事件地理坐标点与网格地理信息库进行拓扑运算，建立投诉事件到网格地理信息库映射关系；

根据投诉内容确定投诉事件的领域特征词及对应位置，利用正向和逆向中文最大匹配算法得到投诉事件领域中文分词；

对投诉事件领域中文分词与领域库进行关联与匹配判断，直到所有投诉事件领域中文分词都完成匹配判断，建立投诉事件到领域库映射关系；

将投诉事件到网格地理信息库映射关系、投诉事件到领域库映射关系和网格员特征库分别进行笛卡尔积匹配计算；

根据笛卡尔积匹配计算结果将投诉事件分发给匹配率最高的网格员进行处理。

可选的，所述笛卡尔积匹配计算采用如下公式进行计算：

w₁为同一网格中网格员处理事件的权重，w₂为同一领域中网格员处理事件的权重，p₁为网格匹配权重，p₂为领域匹配权重，n为笛卡尔积中网格员出现的次数。

可选的，所述根据笛卡尔积匹配计算结果将投诉事件分发给匹配率最高的网格员进行处理包括：

若笛卡尔积匹配计算结果大于预设阈值，则将投诉事件分发给匹配率最高的网格员进行反馈处理；

若笛卡尔积匹配计算结果小于预设阈值，则将匹配不合理的允许接收事件的网格员手动更改处置网格员，并在处置完成后更新网格员所属网格、领域关系特征库。

另一方面，本发明提供一种基于事件特征的智能分发装置包括：

构建模块，用于构建网格地理信息库、网格空间特征库、领域库和领域特征库，并基于所述网格地理信息库，根据网格员所属网格、管理领域，建立网格员与网格空间、领域关系的网格员特征库；

第一处理模块，用于梳理执法网格员所属网格和领域，形成执法网格员特征库，并接收投诉事件和从投诉事件中获取投诉内容；

第一匹配模块，用于根据投诉内容确定投诉事件的地理特征词和对应位置，并利用正向和逆向中文最大匹配算法得到地理特征中文分词；

第二匹配模块，用于对地理特征中文分词进行地理坐标点数据关联与匹配判断，直到所有地理特征中文分词都完成匹配判断；

第二处理模块，用于基于地理数据库对完成匹配的事件地理坐标点与网格地理信息库进行拓扑运算，建立投诉事件到网格地理信息库映射关系；

第三匹配模块，用于根据投诉内容确定投诉事件的领域特征词及对应位置，利用正向和逆向中文最大匹配算法得到投诉事件领域中文分词；

第四匹配模块，用于对投诉事件领域中文分词与领域库进行关联与匹配判断，直到所有投诉事件领域中文分词都完成匹配判断，建立投诉事件到领域库映射关系；

计算模块，用于将投诉事件到网格地理信息库映射关系、投诉事件到领域库映射关系和网格员特征库分别进行笛卡尔积匹配计算；

第三处理模块，用于根据笛卡尔积匹配计算结果将投诉事件分发给匹配率最高的网格员进行处理。

可选的，所述计算模块采用如下公式进行计算：

w₁为同一网格中网格员处理事件的权重，w₂为同一领域中网格员处理事件的权重，p₁为网格匹配权重，p₂为领域匹配权重，n为笛卡尔积中网格员出现的次数。

可选的，所述第三处理模块具体用于：

若笛卡尔积匹配计算结果大于预设阈值，则将投诉事件分发给匹配率最高的网格员进行反馈处理；

若笛卡尔积匹配计算结果小于预设阈值，则将匹配不合理的允许接收事件的网格员手动更改处置网格员，并在处置完成后更新网格员所属网格、领域关系特征库。

本发明的有益效果如下：

本发明实施例提供的一种基于事件特征的智能分发方法和装置，通过构建网格地理信息库、网格空间特征库、领域库和领域特征库，并基于所述网格地理信息库，根据网格员所属网格、管理领域，建立网格员与网格空间、领域关系的网格员特征库；梳理执法网格员所属网格和领域，形成执法网格员特征库，并接收投诉事件和从投诉事件中获取投诉内容；根据投诉内容确定投诉事件的地理特征词和对应位置，并利用正向和逆向中文最大匹配算法得到地理特征中文分词；对地理特征中文分词进行地理坐标点数据关联与匹配判断，直到所有地理特征中文分词都完成匹配判断；基于地理数据库对完成匹配的事件地理坐标点与网格地理信息库进行拓扑运算，建立投诉事件到网格地理信息库映射关系；根据投诉内容确定投诉事件的领域特征词及对应位置，利用正向和逆向中文最大匹配算法得到投诉事件领域中文分词；对投诉事件领域中文分词与领域库进行关联与匹配判断，直到所有投诉事件领域中文分词都完成匹配判断，建立投诉事件到领域库映射关系；将投诉事件到网格地理信息库映射关系、投诉事件到领域库映射关系和网格员特征库分别进行笛卡尔积匹配计算；根据笛卡尔积匹配计算结果将投诉事件分发给匹配率最高的网格员进行处理，通过执法网格员的所属领域匹配，增强了执法网格员处理案件的专业性，降低了人员不专业导致的耗工耗时，而且通过网格匹配决定了执法网格员距离案发地点距离近，提高了网格员到达现场处理的及时性，通过投诉发生地智能分发到社区网格员进行快速核实处理反馈，解决分发不迅速、责任不明确、反馈不及时的问题，做到多点投诉、智能分发、迅速响应。

附图说明

图1为本发明实施例的一种基于事件特征的智能分发方法的流程示意图；

图2为本发明实施例的一种基于事件特征的智能分发装置的框架结构示意图。

具体实施方式

下面将结合图1和图2对本发明实施例的一种基于事件特征的智能分发方法和装置进行详细的说明。

参考图1所示，本发明实施例提供的一种基于事件特征的智能分发方法，用于解决投诉事件快速智能分发给附近的专业领域网格员的问题，可以实现多点投诉、智能分发和迅速响应，从而实现智能加速投诉事件分发处理，提高投诉事件的处理效率。其中，该智能分发方法包括如下步骤：

步骤100：构建网格地理信息库、网格空间特征库、领域库和领域特征库，并基于所述网格地理信息库，根据网格员所属网格、管理领域，建立网格员与网格空间、领域关系的网格员特征库。

步骤110：梳理执法网格员所属网格和领域，形成执法网格员特征库，并接收投诉事件和从投诉事件中获取投诉内容。

步骤120：根据投诉内容确定投诉事件的地理特征词和对应位置，并利用正向和逆向中文最大匹配算法得到地理特征中文分词。

步骤130：对地理特征中文分词进行地理坐标点数据关联与匹配判断，直到所有地理特征中文分词都完成匹配判断。

步骤140：基于地理数据库对完成匹配的事件地理坐标点与网格地理信息库进行拓扑运算，建立投诉事件到网格地理信息库映射关系。

步骤150：根据投诉内容确定投诉事件的领域特征词及对应位置，利用正向和逆向中文最大匹配算法得到投诉事件领域中文分词。

步骤160：对投诉事件领域中文分词与领域库进行关联与匹配判断，直到所有投诉事件领域中文分词都完成匹配判断，建立投诉事件到领域库映射关系。

步骤170：将投诉事件到网格地理信息库映射关系、投诉事件到领域库映射关系和网格员特征库分别进行笛卡尔积匹配计算。

步骤180：根据笛卡尔积匹配计算结果将投诉事件分发给匹配率最高的网格员进行处理。

具体的，笛卡尔积匹配计算采用如下公式进行计算：

w₁为同一网格中网格员处理事件的权重，w₂为同一领域中网格员处理事件的权重，p₁为网格匹配权重，p₂为领域匹配权重，n为笛卡尔积中网格员出现的次数。

若笛卡尔积匹配计算结果大于预设阈值，则将投诉事件分发给匹配率最高的网格员进行反馈处理；若笛卡尔积匹配计算结果小于预设阈值，则将匹配不合理的允许接收事件的网格员手动更改处置网格员，并在处置完成后更新网格员所属网格、领域关系特征库。

本发明实施例提供的一种基于事件特征的智能分发方法和装置，通过构建网格地理信息库、网格空间特征库、领域库和领域特征库，并基于所述网格地理信息库，根据网格员所属网格、管理领域，建立网格员与网格空间、领域关系的网格员特征库；梳理执法网格员所属网格和领域，形成执法网格员特征库，并接收投诉事件和从投诉事件中获取投诉内容；根据投诉内容确定投诉事件的地理特征词和对应位置，并利用正向和逆向中文最大匹配算法得到地理特征中文分词；对地理特征中文分词进行地理坐标点数据关联与匹配判断，直到所有地理特征中文分词都完成匹配判断；基于地理数据库对完成匹配的事件地理坐标点与网格地理信息库进行拓扑运算，建立投诉事件到网格地理信息库映射关系；根据投诉内容确定投诉事件的领域特征词及对应位置，利用正向和逆向中文最大匹配算法得到投诉事件领域中文分词；对投诉事件领域中文分词与领域库进行关联与匹配判断，直到所有投诉事件领域中文分词都完成匹配判断，建立投诉事件到领域库映射关系；将投诉事件到网格地理信息库映射关系、投诉事件到领域库映射关系和网格员特征库分别进行笛卡尔积匹配计算；根据笛卡尔积匹配计算结果将投诉事件分发给匹配率最高的网格员进行处理，通过执法网格员的所属领域匹配，增强了执法网格员处理案件的专业性，降低了人员不专业导致的耗工耗时，而且通过网格匹配决定了执法网格员距离案发地点距离近，提高了网格员到达现场处理的及时性，通过投诉发生地智能分发到社区网格员进行快速核实处理反馈，解决分发不迅速、责任不明确、反馈不及时的问题，做到多点投诉、智能分发、迅速响应。

另一方面，参考图2所示，基于相同的发明构思，本发明实施例还提供一种基于事件特征的智能分发装置，与上述的智能分发方法属于相同的发明构思，其中，该智能分发装置包括：

构建模块100，用于构建网格地理信息库、网格空间特征库、领域库和领域特征库，并基于所述网格地理信息库，根据网格员所属网格、管理领域，建立网格员与网格空间、领域关系的网格员特征库；

第一处理模块110，用于梳理执法网格员所属网格和领域，形成执法网格员特征库，并接收投诉事件和从投诉事件中获取投诉内容；

第一匹配模块120，用于根据投诉内容确定投诉事件的地理特征词和对应位置，并利用正向和逆向中文最大匹配算法得到地理特征中文分词；

第二匹配模块130，用于对地理特征中文分词进行地理坐标点数据关联与匹配判断，直到所有地理特征中文分词都完成匹配判断；

第二处理模块140，用于基于地理数据库对完成匹配的事件地理坐标点与网格地理信息库进行拓扑运算，建立投诉事件到网格地理信息库映射关系；

第三匹配模块150，用于根据投诉内容确定投诉事件的领域特征词及对应位置，利用正向和逆向中文最大匹配算法得到投诉事件领域中文分词；

第四匹配模块160，用于对投诉事件领域中文分词与领域库进行关联与匹配判断，直到所有投诉事件领域中文分词都完成匹配判断，建立投诉事件到领域库映射关系；

计算模块170，用于将投诉事件到网格地理信息库映射关系、投诉事件到领域库映射关系和网格员特征库分别进行笛卡尔积匹配计算；

第三处理模块180，用于根据笛卡尔积匹配计算结果将投诉事件分发给匹配率最高的网格员进行处理。

可选的，计算模块170采用如下公式进行计算：

w₁为同一网格中网格员处理事件的权重，w₂为同一领域中网格员处理事件的权重，p₁为网格匹配权重，p₂为领域匹配权重，n为笛卡尔积中网格员出现的次数。

可选的，第三处理模块180具体用于：

若笛卡尔积匹配计算结果大于预设阈值，则将投诉事件分发给匹配率最高的网格员进行反馈处理；

若笛卡尔积匹配计算结果小于预设阈值，则将匹配不合理的允许接收事件的网格员手动更改处置网格员，并在处置完成后更新网格员所属网格、领域关系特征库。

本发明实施例的智能分发装置通过执法网格员的所属领域匹配，增强了执法网格员处理案件的专业性，降低了因为人员不专业导致的耗工耗时，而且通过网格匹配决定了执法网格员距离案发地点距离近，提高了网格员到达现场处理的及时性，通过投诉发生地智能分发到社区网格员进行快速核实处理反馈，解决分发不迅速、责任不明确、反馈不及时的问题，做到多点投诉、智能分发、迅速响应。

显然，本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种改动和变型而不脱离本发明实施例的精神和范围。这样，倘若本发明实施例的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (6)

1.一种基于事件特征的智能分发方法，其特征在于，所述智能分发方法包括：

构建网格地理信息库、网格空间特征库、领域库和领域特征库，并基于所述网格地理信息库，根据网格员所属网格、管理领域，建立网格员与网格空间、领域关系的网格员特征库；

梳理执法网格员所属网格和领域，形成执法网格员特征库，并接收投诉事件和从投诉事件中获取投诉内容；

根据投诉内容确定投诉事件的地理特征词和对应位置，并利用正向和逆向中文最大匹配算法得到地理特征中文分词；

对地理特征中文分词进行地理坐标点数据关联与匹配判断，直到所有地理特征中文分词都完成匹配判断；

基于地理数据库对完成匹配的事件地理坐标点与网格地理信息库进行拓扑运算，建立投诉事件到网格地理信息库映射关系；

根据投诉内容确定投诉事件的领域特征词及对应位置，利用正向和逆向中文最大匹配算法得到投诉事件领域中文分词；

对投诉事件领域中文分词与领域库进行关联与匹配判断，直到所有投诉事件领域中文分词都完成匹配判断，建立投诉事件到领域库映射关系；

将投诉事件到网格地理信息库映射关系、投诉事件到领域库映射关系和网格员特征库分别进行笛卡尔积匹配计算；

根据笛卡尔积匹配计算结果将投诉事件分发给匹配率最高的网格员进行处理。

2.根据权利要求1所述的智能分发方法，其特征在于，所述笛卡尔积匹配计算采用如下公式进行计算：

w₁为同一网格中网格员处理事件的权重，w₂为同一领域中网格员处理事件的权重，p₁为网格匹配权重，p₂为领域匹配权重，n为笛卡尔积中网格员出现的次数。

3.根据权利要求1所述的智能分发方法，其特征在于，所述根据笛卡尔积匹配计算结果将投诉事件分发给匹配率最高的网格员进行处理包括：

若笛卡尔积匹配计算结果大于预设阈值，则将投诉事件分发给匹配率最高的网格员进行反馈处理；

若笛卡尔积匹配计算结果小于预设阈值，则将匹配不合理的允许接收事件的网格员手动更改处置网格员，并在处置完成后更新网格员所属网格、领域关系特征库。

4.一种基于事件特征的智能分发装置，其特征在于，所述智能分发装置包括：

构建模块，用于构建网格地理信息库、网格空间特征库、领域库和领域特征库，并基于所述网格地理信息库，根据网格员所属网格、管理领域，建立网格员与网格空间、领域关系的网格员特征库；

第一处理模块，用于梳理执法网格员所属网格和领域，形成执法网格员特征库，并接收投诉事件和从投诉事件中获取投诉内容；

第一匹配模块，用于根据投诉内容确定投诉事件的地理特征词和对应位置，并利用正向和逆向中文最大匹配算法得到地理特征中文分词；

第二匹配模块，用于对地理特征中文分词进行地理坐标点数据关联与匹配判断，直到所有地理特征中文分词都完成匹配判断；

第二处理模块，用于基于地理数据库对完成匹配的事件地理坐标点与网格地理信息库进行拓扑运算，建立投诉事件到网格地理信息库映射关系；

第三匹配模块，用于根据投诉内容确定投诉事件的领域特征词及对应位置，利用正向和逆向中文最大匹配算法得到投诉事件领域中文分词；

第四匹配模块，用于对投诉事件领域中文分词与领域库进行关联与匹配判断，直到所有投诉事件领域中文分词都完成匹配判断，建立投诉事件到领域库映射关系；

计算模块，用于将投诉事件到网格地理信息库映射关系、投诉事件到领域库映射关系和网格员特征库分别进行笛卡尔积匹配计算；

第三处理模块，用于根据笛卡尔积匹配计算结果将投诉事件分发给匹配率最高的网格员进行处理。

5.根据权利要求4所述的智能分发装置，其特征在于，所述计算模块采用如下公式进行计算：

w₁为同一网格中网格员处理事件的权重，w₂为同一领域中网格员处理事件的权重，p₁为网格匹配权重，p₂为领域匹配权重，n为笛卡尔积中网格员出现的次数。

6.根据权利要求1所述的智能分发装置，其特征在于，所述第三处理模块具体用于：

若笛卡尔积匹配计算结果大于预设阈值，则将投诉事件分发给匹配率最高的网格员进行反馈处理；

若笛卡尔积匹配计算结果小于预设阈值，则将匹配不合理的允许接收事件的网格员手动更改处置网格员，并在处置完成后更新网格员所属网格、领域关系特征库。

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