CN112232713A - 一种信息处理方法、设备及存储介质 - Google Patents

一种信息处理方法、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112232713A
CN112232713A CN202011270938.7A CN202011270938A CN112232713A CN 112232713 A CN112232713 A CN 112232713A CN 202011270938 A CN202011270938 A CN 202011270938A CN 112232713 A CN112232713 A CN 112232713A
Authority
CN
China
Prior art keywords
identification information
target
information
duty
pieces
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011270938.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112232713B (zh
Inventor
陈鉴镔
杨军
卢道和
陈刚
程志峰
朱嘉伟
罗海湾
李勋棋
汪晓雪
周琪
郭英亚
李兴龙
胡仲臣
周佳振
文玉茹
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
WeBank Co Ltd
Original Assignee
WeBank Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by WeBank Co Ltd filed Critical WeBank Co Ltd
Priority to CN202011270938.7A priority Critical patent/CN112232713B/zh
Publication of CN112232713A publication Critical patent/CN112232713A/zh
Priority to PCT/CN2021/127125 priority patent/WO2022100449A1/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112232713B publication Critical patent/CN112232713B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06316—Sequencing of tasks or work
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/23—Updating
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请实施例公开了一种信息处理方法，该方法包括：确定n个待排列标识信息；其中，每一所述待排列标识信息用于标识对应的一个待排列对象，n为大于或等于1的整数；获取每一所述待排列标识信息对应的业务参数集合，得到n个业务参数集合；其中，每一所述业务参数集合用于表示对应的所述待排列对象的业务能力；基于n个所述业务参数集合，得到n个目标值；其中，每一所述目标值用于表示对应的待排列对象的综合业务能力；获取排班配置参数；基于所述排班配置参数和n个所述目标值，对n个所述待排列标识信息进行排班组合，得到排班信息。本申请实施例还公开了一种信息处理设备和存储介质。

Description

一种信息处理方法、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种信息处理方法、设备及存储介质。
背景技术
随着计算机技术的飞速发展，越来越多的技术应用在金融领域，传统金融业正在逐步向金融科技(Fintech)转变，但由于金融行业的安全性和实时性要求，也对技术提出了更高的要求。随着各行各业的发展需求，大部分岗位均需要值班需求。目前常用的排班方式主要是通过专人根据自己的经验或者随意对待值班人员进行排班安排，得到排班表，或者是通过随机算法对待值班人员进行排班，得到排班表。
但是目前常用的排班方式中，由于不能确定每一值班人员的技能水平，因此不可以客观地根据值班人员的技能水平对进行排班，导致通过目前的排班方式得到的排班结果的可靠性较低，排班方式效率较低，造成排班过程智能化程度较低的问题。
申请内容
为解决上述技术问题，本申请实施例期望提供一种信息处理方法、设备及存储介质，解决了目前的排班方式可靠性较低的问题，实现了智能化排班，有效提高了排班结果的可靠性，并保证了排班效率。
本申请的技术方案是这样实现的：
第一方面，一种信息处理方法，所述方法包括：
确定n个待排列标识信息；其中，每一所述待排列标识信息用于标识对应的一个待排列对象，n为大于或等于1的整数；
获取每一所述待排列标识信息对应的业务参数集合，得到n个业务参数集合；其中，每一所述业务参数集合用于表示对应的所述待排列对象的业务能力；
基于n个所述业务参数集合，得到n个目标值；其中，每一所述目标值用于表示对应的待排列对象的综合业务能力；
获取排班配置参数；
基于所述排班配置参数和n个所述目标值，对n个所述待排列标识信息进行排班组合，得到排班信息。
第二方面，一种信息处理设备，所述设备包括存储器、处理器和通信总线；其中：
所述存储器，用于存储可执行指令；
所述通信总线，用于实现所述处理器和所述存储器之间的通信连接；
所述处理器，用于执行所述存储器中存储的信息处理程序，实现如上述任一项所述的信息处理方法的步骤。
第三方面，一种存储介质，所述存储介质上存储有信息处理程序，所述信息处理程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的信息处理方法的步骤。
本申请实施例中，信息处理设备通过确定n个待排列标识信息后，获取每一待排列标识信息对应的业务参数集合，得到n个业务参数集合，然后基于n个业务参数集合，得到n个目标值，并获取排班配置参数，最后基于排班配置参数和n个目标值，对n个待排列标识信息进行排班组合，得到排班信息。这样，信息处理设备根据用户场景设置的排班配置参数和用于表示待排列对象的业务能力的业务参数集合来确定对待排列对象的排班信息，解决了目前的排班方式可靠性较低的问题，实现了智能化排班，有效提高了排班结果的可靠性，并保证了排班效率。
附图说明
图1为本申请实施例提供的信息处理方法的流程示意图一；
图2为本申请实施例提供的信息处理方法的流程示意图二；
图3为本申请实施例提供的信息处理方法的流程示意图三；
图4为本申请实施例提供的信息处理方法的流程示意图四；
图5为本申请实施例提供的信息处理方法的流程示意图五；
图6为本申请实施例提供的信息处理方法的流程示意图六；
图7为本申请实施例提供的一种运维人员的能力标签雷达图；
图8为本申请实施例提供的信息处理方法的流程示意图七；
图9为本申请实施例提供的信息处理方法的流程示意图八；
图10为本申请实施例提供的信息处理方法的流程示意图九；
图11为本申请实施例提供的信息处理方法的流程示意图十；
图12为本申请实施例提供的一种信息处理设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本申请的实施例提供一种信息处理方法，参照图1所示，方法应用于信息处理设备，该方法包括以下步骤：
步骤101、确定n个待排列标识信息。
其中，每一待排列标识信息用于标识对应的一个待排列对象，n为大于或等于1的整数。
在本申请实施例中，待排列标识信息可以是用于唯一标识待排列对象的标识信息，例如可以是待排列对象的编号、身份证号码、姓名等。信息处理设备可以是服务器或计算机等具备计算能力和与其他设备进行通信的设备。
步骤102、获取每一待排列标识信息对应的业务参数集合，得到n个业务参数集合。
其中，每一业务参数集合用于表示对应的待排列对象的业务能力。
在本申请实施例中，业务参数集合包括至少一个集合元素，业务参数集合中的每一集合元素是用于评价待排列对象的业务能力的一个方面因素，即待排列对象的总业务能力可以通过业务参数集合中的集合元素来评价。
步骤103、基于n个业务参数集合，得到n个目标值。
其中，每一目标值用于表示对应的待排列对象的综合业务能力。
在本申请实施例中，对每一待排列对象的业务参数集合进行分析，确定用于表示每一待排列对象综合业务能力的目标值。也就是说，假设n为3，即有3个业务参数集合分别为第一排列对象对应的业务参数集合1、第二排列对象对应的业务参数集合2和第三排列对象对应的业务参数集合3时，对业务参数集合1进行分析，得到第一排列对象对应的目标值1，对业务参数集合2进行分析，得到第二排列对象对应的目标值2，对业务参数集合3进行分析，得到第三排列对象对应的目标值3。
步骤104、获取排班配置参数。
在本申请实施例中，排班配置参数可以是预先用户设置的，也可以是根据当前实际情况进行修改得到的。排班配置参数用于表示对排班组合的条件要求，例如排班配置参数至少包括以下之一：值班周期、值班时长、值班人员要求等。
步骤105、基于排班配置参数和n个目标值，对n个待排列标识信息进行排班组合，得到排班信息。
在本申请实施例中，根据排班配置参数，对n个目标值进行分析来实现对n个待排列标识信息的排班组合，得到排班信息，这样，信息处理设备可以待排列对象的综合业务能力的目标值来对待排列对象进行排班，有效客观地在排班过程中考虑了待排列对象的业务能力，使得到的排班信息比较可靠。
本申请实施例中，信息处理设备通过确定n个待排列标识信息后，获取每一待排列标识信息对应的业务参数集合，得到n个业务参数集合，然后基于n个业务参数集合，得到n个目标值，并获取排班配置参数，最后基于排班配置参数和n个目标值，对n个待排列标识信息进行排班组合，得到排班信息。这样，信息处理设备根据用户场景设置的排班配置参数和用于表示待排列对象的业务能力的业务参数集合来确定对待排列对象的排班信息，解决了目前的排班方式可靠性较低的问题，实现了智能化排班，有效提高了排班结果的可靠性，并保证了排班效率。
基于前述实施例，本申请的实施例提供一种信息处理方法，参照图2所示，方法应用于信息处理设备，该方法包括以下步骤：
步骤201、确定n个待排列标识信息。
其中，每一待排列标识信息用于标识对应的一个待排列对象，n为大于或等于1的整数。
在本申请实施例中，信息处理设备可以从数据库中确定将要进行排班的待排列对象的待排列标识信息。其中，数据库中的待排列标识信息是不断进行更新得到的，包括当有新的待排列对象加入时，会增加新的待排列标识信息，或有待排列对象离开时，数据库中的待排列信息对应的会进行删除，即数据库中的实时更新有效地保证了待排列对象的准确性。在数据库中还可以存储除待排列标识信息外的其他信息，例如每一待排列标识信息对应的值班次数、以及待排列标识信息对应的业务参数集合内容等。
步骤202、获取每一待排列标识信息对应的业务参数集合，得到n个业务参数集合。
其中，每一业务参数集合用于表示对应的待排列对象的业务能力。
在本申请实施例中，信息处理设备可以是从数据库中获取每一待排列标识信息对应的业务参数集合的，每一待排列标识信息对应的业务参数集合可以是对应的待排列对象在初始时，根据业务参数集合内容自己输入相应的信息。其中，业务参数集合中的一些参数内容可以随着待排列对象的工作进行不断的更新。以信息处理设备进行排班时，针对的是运维人员排班应用场景为例进行说明时，每一待排列标识信息对应的业务参数集合中的集合元素至少包括以下方面之一：发版能力、代码能力、网络能力、排查问题能力等。
步骤203、获取已训练好的目标分类器。
在本申请实施例中，已训练好的目标分类器可以是通过对支持向量机(SupportVector Machine，SVM)算法进行模型训练得到的。
步骤204、通过目标分类器，对每一业务参数集合分别进行预测，得到n个目标值。
在本申请实施例中，通过目标分类器对n个业务参数集合分别进行预测，得到每一业务参数集合对应的目标值，从而得到n个待排列对象各自对应的n个目标值。
步骤205、获取排班配置参数。
在本申请实施例中，排班配置参数可以是默认设置好的，但在特殊情况下，可以根据实际需求，由专人进行暂时的改动。在专人进行暂时的改动时，需要对专人的身份进行验证，以防止所有人均可改动，导致排班过程混乱的问题，有效提高了排班过程与用户之间的交互过程。
步骤206、从排班配置参数中确定目标值班时间信息和每次值班需要的预设值班人数p。
其中，p为大于或等于1的整数。
在本申请实施例中，目标值班时间信息指的是下一值班周期所在的时间信息，例如目标值班时间信息可以为8月一整月。
基于前述实施例，在本申请其他实施例中，步骤204可以通过步骤a11～a12来实现：
步骤a11、通过目标分类器，分别预测每一业务参数集合的每一集合元素的目标标签，得到每一业务参数集合对应的m个目标标签。
其中，每一业务参数集合包括m个集合元素，m为大于或等于1的整数。
在本申请实施例中，由于每一集合元素代表的是待排列对象的业务能力的一方面，因此，目标标签可以是对该集合元素所代表的待排列对象的业务能力的方面进行评级的评级标签。这样，对每一业务参数集合中的每一集合元素均通过目标分类器进行预测后，得到每一业务参数集合中每一集合元素的目标标签。
步骤a12、基于每一业务参数集合对应的m个目标标签，确定n个目标值。
在本申请实施例中，由于每一业务参数集合包括m个集合元素，表示可以从m个方向来对待排列对象的业务能力进行综合评价，m越大，表明对待排列对象的业务能力的评价更全面。不同的目标标签可以代表不同的值，或者可以通过不同的标签得到不同的值，然后对每一业务参数集合对应的m个目标标签对应的值进行分值，得到对应的目标值。
在本申请其他实施例中，步骤a12可以通过步骤a121～a122来实现：
步骤a121、获取每一业务参数集合对应的m个目标标签中每一目标标签的第一参考值，得到每一业务参数集合对应的m个第一参考值。
在本申请实施例中，每一目标标签的第一参考值可以直接用目标标签的等级来表示，或者可以通过不同标签对应不同的第一参考值的关系例如是关系列表来表示，或者还可以通过计算公式来表示。第一参考值可以是对待排列对象的某一方面的业务能力的打分分值。
步骤a122、确定每一业务参数集合对应的m个第一参考值的累加值，得到n个目标值。
在本申请实施例中，计算每一业务参数集合对应的m个第一参考值的累加值的方法可以采用简单的求和计算方法来实现，也可以采用加权求和计算方法来实现。目标值对应的可以是待排列对象的业务能力的综合分值。
示例性的，每一业务参数集合可以记为(发版能力，代码能力，网络能力，排查问题能力)，即每一业务参数集合包括4个集合元素。假设第一待排列对象的发版能力为(0.95，0.94，8，本科)，通过目标分类器，对第一待排列对象的发版能力(0.95，0.94，8，本科)进行预测，得到发版能力的目标标签为4级标签，同理，假设得到代码能力的目标标签为2级标签，得到网络能力的目标标签为3级标签，得到排查问题能力的目标标签为4级标签。假设不同等级标签对应的第一参考值与标签等级对应,5级标签对应的第一参考值为5，4级标签对应的第一参考值为4，3级标签对应的第一参考值为3,2级标签对应的第一参考值为2，1级标签对应的第一参考值为1，这样得到第一待排列对象的4个第一参考值根据集合中集合元素的顺序依次为4、2、3和3。将第一待排列对象的4个第一参考值进行累加，记为4+2+3+3＝12。同理，对其他n-1个待排列对象的4个第一参考值进行累加，得到其他n-1个待排列对象各自对应的目标值，从而得到n个目标值。
基于前述实施例，在本申请其他实施例中，信息处理设备执行步骤201～206之后，可以选择执行步骤207～209或者步骤210～214；其中，若目标值班时间信息为第一类型时间信息，且n与p的余数为零，选择执行步骤207～209，若目标值班时间信息为第一类型时间信息，且n与p的余数为i，选择执行步骤210～214：
步骤207、若目标值班时间信息为第一类型时间信息，且n与p的余数为零，将n个待排列标识信息按照n个目标值从大到小的排序顺序进行排序并平均分组，得到p组待排列标识信息。
在本申请实施例中，第一类型时间信息指的是没有特殊要求的时间信息，即在第一类型时间信息内的对值班的人员的值班要求较低。n与p的余数为零表明当前的n个待排列标识信息刚好可以分成p组。将n个目标值按照从大到小的排序顺序进行排序后，根据目标值的排序顺序对n个待排列标识信息进行排序，然后对排序后的n个待排列标识信息进行平均分组，得到p组待排列标识信息。
步骤208、依次分别从p组待排列标识信息中的每一组待排列标识信息中获取一个待排列标识信息进行组合，得到q1组第一预设数量个待排列标识信息。
其中，q1为n与p的商值。
在本申请实施例中，由于P组待排列标识信息中不同组待排列标识信息的目标值在不同的分值阶段，因此，从每一p组待排列标识信息中的每一组待排列标识信息中获取一个待排列标识信息进行组合，可以得到p个不同分值阶段的待排列标识信息，从而可以得到q1组p个待排列标识信息,q1为n与p的商值，指的是n除以p得到的商为q1。这样，由于每一组p个待排列标识信息中包括不同分值阶段的待排列标识信息对应的排列对象，实现了分值不同的人进行排班组合，以便于实际过程中分值高的人带分值低到人，提高排班的智能性。
步骤209、依次随机分配q1组第一预设数量个待排列标识信息中的每一组第一预设数量个待排列标识信息至目标值班时间信息的每一值班时间段，直至q1组第一预设数量个待排列标识信息分配完毕，得到排班信息。
在本申请实施例中，假设目标指标时间信息为8月时，对应的每一值班时间段为每天的8:00至20:00时，q1为15，则得到的排班信息可以是从8月1日至8月15日的8:00至20:00之间的值班情况。
步骤210、若目标值班时间信息为第一类型时间信息，且n与p的余数为i，将n个待排列标识信息分为n与i的差值个待排列标识信息和i个待排列标识信息。
其中，i为大于或等于1的整数。
在本申请实施例中，n与p的余数为i表明将n个人平均分成p组时，还有多余的i个人，即这i个人又不够一组人，不能安排进行排班。其中，i为大于或等于1，且小于p的整数。
需说明的是，这i个待排列标识信息可以是n个目标值中值最大的前i个值对应的待排列标识信息，或者可以是n个目标值中值最小的后i个值对应的待排列标识信息。
步骤211、采用参考标识对i个待排列标识信息进行标识。
在本申请实施例中，将未进行排班的i个待排列标识信息采用参考标识进行标识，以在下一次排班过程中，优先安排这i个待排列标识信息对应的待排列对象进行值班，即在下一次排班过程得到的排班信息中，必须有这i个待排列标识信息。
步骤212、按照n与i的差值个目标值从大到小的排序顺序进行排序并平均分组，得到p组待排列标识信息。
步骤213、依次分别从p组待排列标识信息中的每一组待排列标识信息中获取一个待排列标识信息进行组合，得到q2组第一预设数量个待排列标识信息。
其中，q2为n与i的差值与p的商值。
在本申请实施例中，q2为n与i的差值与p的商值指的是n与i的差值除以p的商为q2。
步骤214、依次随机分配q2组第一预设数量个待排列标识信息中的每一组第一预设数量个待排列标识信息至目标值班时间信息的每一值班时间段，指示q2组第一预设数量个待排列标识信息分配完毕，得到排班信息。
基于前述实施例，在本申请其他实施例中，在信息处理设备执行步骤201～206之后，参照图3所示，还可以执行步骤215～218或者步骤219～222：
步骤215、若目标值班时间信息为第二类型时间信息，从n个目标值中确定大于或等于预设值的x个第三参考值。
其中，x为大于或等于1，且小于或等于n的整数。
在本申请实施例中，第二类型时间信息指的是在该时间信息内，对值班对象的要求较高，需要值班人员的业务处理能力较强。预设值可以是一个根据大量实验得到的经验值，也可以是用户自己设定的一个经验值。由于目标值越大，表明排列对象的业务能力越强，因此可以从n个目标值中确定大于或等于预设值的目标值，得到x个第三参考值。
步骤216、若x与p的余数为零，将x个第三参考值对应的x个待排列标识信息随机平均分组，得到p待排列标识信息。
步骤217、依次分别从p组待排列标识信息中的每一组待排列标识信息中获取一个待排列标识信息进行组合，得到q3组第一预设数量个待排列标识信息。
其中，q3为x与p的商值。
在本申请实施例中，q3为x与p的商值指的是x除以p的商为q3。
步骤218、依次随机分配q3组第一预设数量个待排列标识信息中的每一组第一预设数量个待排列标识信息至目标值班时间信息的每一值班时间段，指示q3组第一预设数量个待排列标识信息分配完毕，得到排班信息。
步骤219、若x与p的余数j不为零，对x个第三参考值按照值从大到小的顺序进行排序，得到排序后的x个第三参考值。
步骤220、从排序后的x个第三参考值中选取前x与j差值个第三参考值，并将x与j差值个第三参考值对应的x与j差值个待排列标识信息随机平均分组，得到p组待排列标识信息。
步骤221、依次分别从p组待排列标识信息中的每一组待排列标识信息中获取一个待排列标识信息进行组合，得到q4组第一预设数量个待排列标识信息。
其中，q4为x与j差值与p的商值。
在本申请实施例中，q4为x与j差值与p的商值指的是x与j差值除以p的商为q4。
步骤222、依次随机分配q4组第一预设数量个待排列标识信息中的每一组第一预设数量个待排列标识信息至目标值班时间信息的每一值班时间段，指示q4组第一预设数量个待排列标识信息分配完毕，得到排班信息。
在本申请实施例中，若x与p的余数j不为零，还可以确定目标值班时间信息的值班周期，以天为值班单位为例进行说明，看属于第二类型时间信息的目标值班时间信息需要几天，假设需要3天，对应的每天的值班人数为2人时，对应的总共需要6人进行排班即可，那么在x大于6时，从排序后的x个第三参考值中选取前6个第三参考值，并对这前6个第三参考值对应的待排列标识信息进行随机分组为3组，并随机将这3组安排在这3天进行值班即可。在x小于6时，可以将这个x个人进行重复循环排班。
基于前述实施例，在本申请其他实施例中，步骤201可以由以下步骤来实现：若用户标识信息中包括具有参考标识的目标用户标识信息，确定用户标识信息和目标用户标识信息确定为n个待排列标识信息。
对应的，步骤210可以由以下步骤来实现：若目标值班时间信息为第一类型时间信息，且n与p的余数为i，从用户标识信息中随机选取i个用户标识信息作为i个待排列标识信息，并将目标用户标识信息和用户标识信息中除i个待排列标识信息外的用户标识信息作为n与i的差值个待排列标识信息。
在本申请实施例中，确定的n个待排列标识信息中包括上一周期未排列组合到的待排列标识信息，也就是说在此次排班过程中，n个待排列标识信息中某些待排列标识信息会出现两次。示例性的，假设A待排列标识信息在上次排班过程中未值班，被标识有参考标识，则在此次确定的n个待排列标识信息中A待排列标识信息出现两次，即在此次排班过程中，A可能需要值两次班。
基于前述实施例，在本申请其他实施例中，参照图4所示，信息处理设备执行步骤201～209，或者步骤201～206和步骤210～214之后，还用于执行步骤223～227，或者参照图5所示，信息处理设备执行步骤201～206和步骤215～218，或者步骤201～206和步骤219～222之后，还用于执行步骤223～227：
步骤223、通过目标应用程序发送排班信息至用户终端。
其中，目标应用程序用于将排班信息通知至对应的待排列对象。
在本申请实施例中，目标应用程序可以是即时通信工具，即信息处理设备可以将生成的排班信息发送至n个待排列标识信息均存在的一个聊天群中，这样，n个用户终端均可接收到该待排列标识信息，或者通过邮件的形式分别将排班信息发送至这n个待排列标识信息对应的用户终端。
步骤224、基于排班信息，确定当前值班时间段相邻的下一值班时间段的值班用户标识信息。
步骤225、通过目标应用程序发送提示信息至值班用户标识信息对应的用户终端。
其中，提示信息用于提示下一值班时间段的值班对象需在下一值班时间内值班。
在本申请实施例中，信息处理设备会根据排班信息单独发送提示信息提醒下一值班时间段的值班人员将在下一值班时间段内值班，这样可以防止下一值班时间段内值班的人员忘了将要值班。
在本申请实施例中，信息处理设备执行步骤225之后，可以选择执行步骤226或者步骤227。若接收到值班用户标识信息对应的用户终端发送的确认信息，选择执行步骤226，若未接收到值班用户标识信息对应的用户终端发送的确认信息，选择执行步骤227：
步骤226、若接收到值班用户标识信息对应的用户终端发送的确认信息，基于确认信息，统计值班用户标识信息对应的值班对象的值班次数。
其中，确认信息用于指示值班对象已确定下一值班时间段值班。
步骤227、若未接收到值班用户标识信息对应的用户终端发送的确认信息，通过目标应用程序继续发送提示信息至值班用户标识信息对应的用户终端。
在本申请实施例中，下一值班时间段值班的值班对象在接收到提示信息后，必须发送确认信息至信息处理设备，不然信息处理设备会一直发送提示信息，这样能够确保下一值班时间段值班的值班对象看到了提示信息，知晓将在下一值班时间段值班。
基于前述实时实例，在本申请其他实施例中，信息处理设备在执行步骤a11之后的任意一个步骤后，信息处理设备还可以执行步骤a13～a15：
步骤a13、若接收到显示设备发送的用于指示显示目标标识信息对应的标签雷达图的显示指令，响应显示指令，获取目标标识信息对应的m个目标标签。
步骤a14、基于目标标识信息对应的m个目标标签，生成目标标识信息对应的目标标签雷达图。
步骤a15、发送目标标签雷达图至显示设备。
其中，目标标签雷达图用于显示在显示设备的显示区域处。
在本申请实施例中，标签雷达图用于能够直观的展示目标标识信息对应的待排列对象的业务能力。
基于前述实施例，本申请实施例提供一种信息处理方法的流程图，参照图6所示，具体包括以下步骤：
步骤b11、接收前端输入的运维人员的相关指标。
其中，前端输入的运维人员的相关指标可以是业务素质指标，即前述业务参数集合，至少可以包括以下的几个方面：a)发版能力:发版成功率，数据库(DateBase，DB)操作成功率，相关工作年限，学历。b)代码能力:工作年限，负责过的项目数，DB的压测能力。c)网络能力:工作年限，网络的证书。d)排查问题能力:故障等级及相应恢复时间，工作年限。
步骤b12、采用已训练好的线性分类器对运维人员的相关指标进行预测，得到运维人员的各相关指标的能力标签。
其中，获取历史样本数据，对SVM算法进行模型训练，得到已训练好的线性分类器。其中，历史样本数据包括历史相关指标及对应的标签，具体获取历史样本数据的过程可以包括：获取历史相关指标，对历史相关指标进行归一化处理，用户人为对归一化处理后的历史相关指标打标签，或者通过根据K聚类算法进行无监督的聚类，聚类的结果作为标签。
在对历史相关指标和前端输入的运维人员的相关指标均需要进行归一化处理，可以采用公式y＝(x-xmin)/(xmax-xmin)来实现归一化处理，其中，xmin为某一指标中的最小值，xmax为某一指标中的最大值。在对学历进行表示时，可以采用不同的数字来表示，例如小学学历为1，中学学历为2，中专学历为3，高中学历为4，大专学历为5，大学学历为6，硕士学历为7，博士学历为8,这样，即可实现对学历指标进行归一化处理。
采用用户人为对归一化处理后的历史相关指标打标签时，示例性的，将相关指标映射在0至1范围内时，人为的对各运维人员的相关指标进行打标签处理，例如按照从高到底将每一相关指标分为四级。比如某一运维人员的发版能力，在发版成功率为0.95，DB操作成功率为0.94，运维工作年限8年，学历为本科时，人为标注即打标签为4级，针对另一运维人员的发版能力，在发版成功率为0.5,DB操作成功率为0.7,运维工作年限为1年，学历本科时，人为标注即打标签1级。其中，人为打标签的准确率相对较高，但是比较费人力。
通过根据K聚类算法进行无监督的聚类，聚类的结果作为标签时，可以通过K聚类算法对归一化处理后的历史相关指标进行聚类分析，其中，K的取值为4时，即可得到4种聚类结果。其中，通过K聚类算法得到标签，能够节省大量人力，并能快速得到标签结果。
在一些应用场景中，得到运维人员的能力标签后，可以在前端显示页面上展示运维人员的能力标签雷达图。示例性的，某一运维人员的能力标签雷达图可以参照图7所示，其中，如图7所示，雷达图中的横轴的负半轴用于表示运维人员的网络能力标签等级，横轴的正半轴用于表示运维人员的发版能力标签等级，纵轴的负半轴用于表示运维人员的排查问题能力标签等级，纵轴的负半轴用于表示运维人员的代码能力标签等级。其中，图7仅示意说明，并不做任何限定，还可以参照其他雷达图标识运维人员的能力标签等级。
需说明的是，前端可以是前述的显示设备，也可以是用户终端。显示设备和用户终端可以相同。
步骤b13、根据运维人员的各相关指标的能力标签，得到运维人员的能力分数。
其中，在经过步骤b12后，每一运维人员均可得到多个能力标签，比如某一运维人员的能力标签包括：发版能力标签为3，代码能力标签为2，网络能力标签为3，排查问题能力标签为4，这样该运维人员的能力标签的值进行简单累加，得到12，将12确定为该运维人员的能力分数。在其他一些应用场景中，也可以采用公式
Figure BDA0002777637280000151
来计算该运维人员的能力分数z，即换算为百分制。其中，a用于标识发版能力标签，b用于标识代码能力标签，c用于网络能力标签，d用于标识排查问题能力标签，len(a+b+c+d)用于表示每个标签等级均为最高级假设5级时的总和，即len(a+b+c+d)＝20，这样，得到的百分制为60分。
步骤b14、根据运维人员的能力分数，按照值班要求，对运维人员进行排班，得到值班表。
其中，值班要求可以是每次值班要求两个人，为了保证每次值班的人员的随机性，按照能力分数高低，将值班人员分为两组E组和F组，其中E组中的值班人员的能力分数全部高于F组中的值班人员的能力分数。在一般场景下值班时，从E组中随机出一人和F组中随机出一人进行组合，然后从E组剩余的人中随机出一人和F组剩余的人中随机出一人进行组合，如此重复，直至E组和F组中的人均组合完毕，并按照值班时间将得到的组合存于新的值班表中。
对于特殊场景下的值班：
1、可以通过配置权限，只有专人才有权限修改值班表。
2、专人发送相应的指令，比如“show roster”查询值班信息，“update nametime”,修改某人为某时间值班，“change importance time to time”,将排班修改为重要排班，这时后端将优先安排能力分数高的同事进行排班。“change frequently_failurestime to time”,这时优先安排排查问题能力强的同事进行排班。
步骤b15、将值班表提前发送至即时聊天软件群中。
其中，即时聊天软件群中包括所有值班人员。在一些应用场景中，在按天值班时，可以每次提前一天定时将值班表发到微信群里进行提醒，对应的值班人员需进行确认，不然会反复发送提醒。其中，将值班表的发送至即时聊天软件群中时，可以将得到的值班表制成图片，并转换成base64格式，以通过即时聊天工具的机器人发送。此时，图片的形式优于文字的形式，直观易读。另外，提前一天定时将值班表发到微信群里进行提醒时，可以以文字的形式将后一天的值班信息发送到即时聊天群里，并要求值班人员进行确认。
其中，在本申请实施例中，可以对每个人进行编码，例如从0开始，一直到N，并在数据库存入编码、姓名、电话、职位、负责系统、素质标签，素质分数、是否值过班等信息。
需说明的是，上述发版成功率，DB操作成功率等数值可以记录在维护的应用程序中，这样，在需要上述发版成功率，DB操作成功率等数值，可以直接从需维护的应用程序中获取。将每一个运维人员的能力标签和能力分数计算完毕后，可以存入MySQL数据库中，同时每隔一段时间例如可以是每一次值班结束后对素质指标进行更新，对能力标签和能力分数进行再次计算。当有新员工加入或者老员工离职时，通过前端界面或者即时聊天机器人对MySQL数据库中存储的数据进行更新。
需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。
本申请实施例中，信息处理设备通过确定n个待排列标识信息后，获取每一待排列标识信息对应的业务参数集合，得到n个业务参数集合，然后基于n个业务参数集合，得到n个目标值，并获取排班配置参数，最后基于排班配置参数和n个目标值，对n个待排列标识信息进行排班组合，得到排班信息。这样，信息处理设备根据用户场景设置的排班配置参数和用于表示待排列对象的业务能力的业务参数集合来确定对待排列对象的排班信息，解决了目前的排班方式可靠性较低的问题，实现了智能化排班，有效提高了排班结果的可靠性，并保证了排班效率。通过已训练好的目标分类器对业务参数集合进行预测，即通过自学习能力对业务参数集合进行预测，保证了得到的目标值的准确性，有效实现了每次值班过程中能力强的人带能力弱的人的排班方案，并可以实现根据特殊场景智能进行特殊值班安排，有效保证了特殊场景下的值班要求。
基于前述实施例，本申请的实施例提供一种信息处理方法，该方法应用于信息处理设备，参照图8所示，该方法包括以下步骤：
步骤301、确定n个待排列标识信息。
其中，每一待排列标识信息用于标识对应的一个待排列对象，n为大于或等于1的整数。
步骤302、获取每一待排列标识信息对应的业务参数集合，得到n个业务参数集合。
其中，每一业务参数集合用于表示对应的待排列对象的业务能力。在本申请实施例中，获取的每一待排列标识信息对应的业务参数集合可以是对用于表示待排列对象能力的参数进行量化后的值的集合。示例性的，从数据库中获取每一待排列对象的以下参数集合：{发版能力，代码能力，网络能力，排查问题能力}＝{(发版成功率，DB操作成功率，相关工作年限，学历)，(负责过的项目数，DB的压测能力)，(网络证书)，(解决故障等级，相应恢复时间)}，然后对获取到的集合参数中的每一集合元素进行量化，例如将学历确定为对应的数值表示值，网络证书确定为对应的数值表示值，解决故障等级确定为对应的数值表示值等，然后基于n个待排列对象的上述参数集合得到的数值集合，进行归一化处理，得到n个业务参数集合。也就是说，n个业务参数集合中的每一集合元素是量化后的数值。
步骤303、确定每一业务参数集合中每一集合元素的第二参考值，得到每一业务参数集合对应的m个第二参考值。
其中，每一业务参数集合包括m个集合元素，m为大于或等于1的整数。
步骤304、确定m个集合元素各自对应的m个权重系数。
步骤305、对m个权重系数和每一业务参数集合对应的m个第二参考值进行加权求和处理，得到n个目标值。
步骤306、获取排班配置参数。
步骤307、从排班配置参数中确定目标值班时间信息和每次值班需要的预设值班人数p。
其中，p为大于或等于1的整数。
基于前述实施例，在本申请其他实施例中，步骤303可以由步骤c11～c12来实现：
步骤c11、确定每一业务参数集合中每一集合元素的双曲正切值与对应的每一集合元素的乘积值。
在本申请实施例中，每一集合元素的双曲正切值可以通过公式
Figure BDA0002777637280000181
来计算得到。
步骤c12、确定乘积值与预设分制数值的乘积，得到每一业务参数集合对应的m个第二参考值。
在本申请实施例中，第二参考值可以通过公式
Figure BDA0002777637280000191
来计算得到，其中，x1为每一业务参数集合中的每一集合元素，此处对应的每一集合元素为数值，100是预设分制数值，即预设分制为百分制时对应的满分值，在预设分制为10分制时，可以将100替换为满分10。
基于前述实施例，在本申请其他实施例中，信息处理设备执行步骤301～307之后，可以选择执行步骤308～310或者步骤311～315；其中，若目标值班时间信息为第一类型时间信息，且n与p的余数为零，选择执行步骤308～310，若目标值班时间信息为第一类型时间信息，且n与p的余数为i，选择执行步骤311～315：
步骤308、若目标值班时间信息为第一类型时间信息，且n与p的余数为零，将n个待排列标识信息按照n个目标值从大到小的排序顺序进行排序并平均分组，得到p组待排列标识信息。
步骤309、依次分别从p组待排列标识信息中的每一组待排列标识信息中获取一个待排列标识信息进行组合，得到q1组第一预设数量个待排列标识信息。
其中，q1为n与p的商值。
步骤310、依次随机分配q1组第一预设数量个待排列标识信息中的每一组第一预设数量个待排列标识信息至目标值班时间信息的每一值班时间段，直至q1组第一预设数量个待排列标识信息分配完毕，得到排班信息。
步骤311、若目标值班时间信息为第一类型时间信息，且n与p的余数为i，将n个待排列标识信息分为n与i的差值个待排列标识信息和i个待排列标识信息。
其中，i为大于或等于1的整数。
步骤312、采用参考标识对i个待排列标识信息进行标识。
步骤313、按照n与i的差值个目标值从大到小的排序顺序进行排序并平均分组，得到p组待排列标识信息。
步骤314、依次分别从p组待排列标识信息中的每一组待排列标识信息中获取一个待排列标识信息进行组合，得到q2组第一预设数量个待排列标识信息。
其中，q2为n与i的差值与p的商值。
步骤315、依次随机分配q2组第一预设数量个待排列标识信息中的每一组第一预设数量个待排列标识信息至目标值班时间信息的每一值班时间段，指示q2组第一预设数量个待排列标识信息分配完毕，得到排班信息。
基于前述实施例，在本申请其他实施例中，在信息处理设备执行步骤301～307之后，参照图9所示，还可以执行步骤316～319或者步骤320～323：
步骤316、若目标值班时间信息为第二类型时间信息，从n个目标值中确定大于或等于预设值的x个第三参考值。
其中，x为大于或等于1，且小于或等于n的整数。
步骤317、若x与p的余数为零，将x个第三参考值对应的x个待排列标识信息随机平均分组，得到p待排列标识信息。
步骤318、依次分别从p组待排列标识信息中的每一组待排列标识信息中获取一个待排列标识信息进行组合，得到q3组第一预设数量个待排列标识信息。
其中，q3为x与p的商值。
步骤319、依次随机分配q3组第一预设数量个待排列标识信息中的每一组第一预设数量个待排列标识信息至目标值班时间信息的每一值班时间段，指示q3组第一预设数量个待排列标识信息分配完毕，得到排班信息。
步骤320、若x与p的余数j不为零，对x个第三参考值按照值从大到小的顺序进行排序，得到排序后的x个第三参考值。
步骤321、从排序后的x个第三参考值中选取前x与j差值个第三参考值，并将x与j差值个第三参考值对应的x与j差值个待排列标识信息随机平均分组，得到p组待排列标识信息。
步骤322、依次分别从p组待排列标识信息中的每一组待排列标识信息中获取一个待排列标识信息进行组合，得到q4组第一预设数量个待排列标识信息。
其中，q4为x与j差值与p的商值。
步骤323、依次随机分配q4组第一预设数量个待排列标识信息中的每一组第一预设数量个待排列标识信息至目标值班时间信息的每一值班时间段，指示q4组第一预设数量个待排列标识信息分配完毕，得到排班信息。
基于前述实施例，在本申请其他实施例中，步骤301可以由以下步骤来实现：若用户标识信息中包括具有参考标识的目标用户标识信息，确定用户标识信息和目标用户标识信息确定为n个待排列标识信息。
对应的，步骤311可以由以下步骤来实现：若目标值班时间信息为第一类型时间信息，且n与p的余数为i，从用户标识信息中随机选取i个用户标识信息作为i个待排列标识信息，并将目标用户标识信息和用户标识信息中除i个待排列标识信息外的用户标识信息作为n与i的差值个待排列标识信息。
基于前述实施例，在本申请其他实施例中，参照图10所示，信息处理设备执行步骤301～310、步骤301～307和步骤311～315之后，还用于执行步骤324～328；或者参照图11所示，信息处理设备执行步骤301～307和步骤316～319，或者步骤301～307和步骤320～323之后，还用于执行步骤324～328：
步骤324、通过目标应用程序发送排班信息至用户终端。
其中，目标应用程序用于将排班信息通知至对应的待排列对象。
步骤325、基于排班信息，确定当前值班时间段相邻的下一值班时间段的值班用户标识信息。
步骤326、通过目标应用程序发送提示信息至值班用户标识信息对应的用户终端。
其中，提示信息用于提示下一值班时间段的值班对象需在下一值班时间内值班。
在本申请实施例中，信息处理设备执行步骤326之后，可以选择执行步骤327或者步骤328。若接收到值班用户标识信息对应的用户终端发送的确认信息，选择执行步骤327，若未接收到值班用户标识信息对应的用户终端发送的确认信息，选择执行步骤328：
步骤327、若接收到值班用户标识信息对应的用户终端发送的确认信息，基于确认信息，统计值班用户标识信息对应的值班对象的值班次数。
其中，确认信息用于指示值班对象已确定下一值班时间段值班。
步骤328、若未接收到值班用户标识信息对应的用户终端发送的确认信息，通过目标应用程序继续发送提示信息至值班用户标识信息对应的用户终端。
基于前述实施例，本申请实施例提供一种应用实施例，通过步骤b11得到运维人员的相关指标，并采用步骤b12处对应的归一化方法对运维人员的相关指标进行归一化处理后，通过步骤c12中的公式得到每一相关指标中的每一子指标的参考分数，然后对每一相关指标中的每一子指标进行加权平均得到该相关指标的总分，最后对每一相关指标的总分进行求和计算，得到该运维人员的能力总分，然后得到该运维人员的能力总分后的执行步骤可以参照步骤b14和步骤b15，此处不再详细赘述。
需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤和相同内容的说明，可以参照其它实施例中的描述，此处不再赘述。
本申请实施例中，信息处理设备通过确定n个待排列标识信息后，获取每一待排列标识信息对应的业务参数集合，得到n个业务参数集合，然后基于n个业务参数集合，得到n个目标值，并获取排班配置参数，最后基于排班配置参数和n个目标值，对n个待排列标识信息进行排班组合，得到排班信息。这样，信息处理设备根据用户场景设置的排班配置参数和用于表示待排列对象的业务能力的业务参数集合来确定对待排列对象的排班信息，解决了目前的排班方式可靠性较低的问题，实现了智能化排班，有效提高了排班结果的可靠性，并保证了排班效率。通过对运维人员的业务能力进行量化打分，根据分值高低来对运维人员进行排班，有效实现了能力强的人带能力弱的人的目的，并可以实现根据特殊场景智能进行特殊值班安排，有效保证了特殊场景下的值班要求。
基于前述实施例，本申请的实施例提供一种信息处理设备，参照图12所示，该信息处理设备4可以包括：处理器41、存储器42和通信总线43，其中：
存储器42，用于存储可执行指令；
通信总线43，用于实现处理器41和存储器42之间的通信连接；
处理器41，用于执行存储器42中存储的信息处理程序，以实现以下步骤：
确定n个待排列标识信息；其中，每一待排列标识信息用于标识对应的一个待排列对象，n为大于或等于1的整数；
获取每一待排列标识信息对应的业务参数集合，得到n个业务参数集合；其中，每一业务参数集合用于表示对应的待排列对象的业务能力；
基于n个业务参数集合，得到n个目标值；其中，每一目标值用于表示对应的待排列对象的综合业务能力；
获取排班配置参数；
基于排班配置参数和n个目标值，对n个待排列标识信息进行排班组合，得到排班信息。
在本申请其他实施例中，处理器用于执行步骤基于n个业务参数集合，得到n个目标值时，可以通过以下步骤来实现：
获取已训练好的目标分类器；
通过目标分类器，对每一业务参数集合分别进行预测，得到n个目标值。
在本申请其他实施例中，处理器用于执行步骤通过目标分类器，对每一业务参数集合分别进行预测，得到n个目标值时，可以通过以下步骤来实现：
通过目标分类器，分别预测每一业务参数集合的每一集合元素的目标标签，得到每一业务参数集合对应的m个目标标签；其中，每一业务参数集合包括m个集合元素，m为大于或等于1的整数；
基于每一业务参数集合对应的m个目标标签，确定n个目标值。
在本申请其他实施例中，处理器用于执行步骤通过目标分类器，分别预测每一业务参数集合的每一集合元素的目标标签，得到每一业务参数集合对应的m个目标标签之后，还用于执行以下步骤：
若接收到显示设备发送的用于指示显示目标标识信息对应的标签雷达图的显示指令，响应显示指令，获取目标标识信息对应的m个目标标签；
基于目标标识信息对应的m个目标标签，生成目标标识信息对应的目标标签雷达图；
发送目标标签雷达图至显示设备；其中，目标标签雷达图用于显示在显示设备的显示区域处。
在本申请其他实施例中，处理器用于执行步骤基于每一业务参数集合对应的m个目标标签，确定n个目标值时，可以通过以下步骤来实现：
获取每一业务参数集合对应的m个目标标签中每一目标标签的第一参考值，得到每一业务参数集合对应的m个第一参考值；
确定每一业务参数集合对应的m个第一参考值的累加值，得到n个目标值。
在本申请其他实施例中，处理器用于执行步骤基于n个业务参数集合，得到n个目标值时，用于执行以下步骤：
确定每一业务参数集合中每一集合元素的第二参考值，得到每一业务参数集合对应的m个第二参考值；其中，每一业务参数集合包括m个集合元素，m为大于或等于1的整数；
确定m个集合元素各自对应的m个权重系数；
对m个权重系数和每一业务参数集合对应的m个第二参考值进行加权求和处理，得到n个目标值。
在本申请其他实施例中，处理器用于执行步骤确定每一业务参数集合中每一集合元素的第二参考值，得到每一业务参数集合对应的m个第二参考值时，用于执行以下步骤：
确定每一业务参数集合中每一集合元素的双曲正切值与对应的每一集合元素的乘积值；
确定乘积值与预设分制数值的乘积，得到每一业务参数集合对应的m个第二参考值。
在本申请其他实施例中，处理器用于执行步骤基于排班配置参数和n个目标值，对n个待排列标识信息进行排班组合，得到排班信息时，可以通过以下步骤来实现：
从排班配置参数中确定目标值班时间信息和每次值班需要的预设值班人数p；其中，p为大于或等于1的整数；
若目标值班时间信息为第一类型时间信息，且n与p的余数为零，将n个待排列标识信息按照n个目标值从大到小的排序顺序进行排序并平均分组，得到p组待排列标识信息；
依次分别从p组待排列标识信息中的每一组待排列标识信息中获取一个待排列标识信息进行组合，得到q1组第一预设数量个待排列标识信息；其中，q1为n与p的商值；
依次随机分配q1组第一预设数量个待排列标识信息中的每一组第一预设数量个待排列标识信息至目标值班时间信息的每一值班时间段，直至q1组第一预设数量个待排列标识信息分配完毕，得到排班信息。
在本申请其他实施例中，处理器还用于执行以下步骤：
若目标值班时间信息为第一类型时间信息，且n与p的余数为i，将n个待排列标识信息分为n与i的差值个待排列标识信息和i个待排列标识信息；其中，i为大于或等于1的整数；
采用参考标识对i个待排列标识信息进行标识；
按照n与i的差值个目标值从大到小的排序顺序进行排序并平均分组，得到p组待排列标识信息；
依次分别从p组待排列标识信息中的每一组待排列标识信息中获取一个待排列标识信息进行组合，得到q2组第一预设数量个待排列标识信息；其中，q2为n与i的差值与p的商值；
依次随机分配q2组第一预设数量个待排列标识信息中的每一组第一预设数量个待排列标识信息至目标值班时间信息的每一值班时间段，指示q2组第一预设数量个待排列标识信息分配完毕，得到排班信息。
在本申请其他实施例中，处理器还用于执行以下步骤：
若目标值班时间信息为第二类型时间信息，从n个目标值中确定大于或等于预设值的x个第三参考值；其中，x为大于或等于1，且小于或等于n的整数；
若x与p的余数为零，将x个第三参考值对应的x个待排列标识信息随机平均分组，得到p待排列标识信息；
依次分别从p组待排列标识信息中的每一组待排列标识信息中获取一个待排列标识信息进行组合，得到q3组第一预设数量个待排列标识信息；其中，q3为x与p的商值；
依次随机分配q3组第一预设数量个待排列标识信息中的每一组第一预设数量个待排列标识信息至目标值班时间信息的每一值班时间段，指示q3组第一预设数量个待排列标识信息分配完毕，得到排班信息。
在本申请其他实施例中，处理器还用于执行以下步骤：
若x与p的余数j不为零，对x个第三参考值按照值从大到小的顺序进行排序，得到排序后的x个第三参考值；
从排序后的x个第三参考值中选取前x与j差值个第三参考值，并将x与j差值个第三参考值对应的x与j差值个待排列标识信息随机平均分组，得到p组待排列标识信息；
依次分别从p组待排列标识信息中的每一组待排列标识信息中获取一个待排列标识信息进行组合，得到q4组第一预设数量个待排列标识信息；其中，q4为x与j差值与p的商值；
依次随机分配q4组第一预设数量个待排列标识信息中的每一组第一预设数量个待排列标识信息至目标值班时间信息的每一值班时间段，指示q4组第一预设数量个待排列标识信息分配完毕，得到排班信息。
在本申请其他实施例中，处理器用于执行步骤确定n个待排列标识信息时，可以通过以下步骤来实现：
获取待进行排列的用户标识信息；
若用户标识信息中包括具有参考标识的目标用户标识信息，确定用户标识信息和目标用户标识信息确定为n个待排列标识信息；
对应的，若目标值班时间信息为第一类型时间信息，且n与p的余数为i，将n个待排列标识信息分为n与i的差值个待排列标识信息和i个待排列标识信息，包括：
若目标值班时间信息为第一类型时间信息，且n与p的余数为i，从用户标识信息中随机选取i个用户标识信息作为i个待排列标识信息，并将目标用户标识信息和用户标识信息中除i个待排列标识信息外的用户标识信息作为n与i的差值个待排列标识信息。
在本申请其他实施例中，处理器执行步骤基于排班配置参数和n个目标值，对n个待排列标识信息进行排班组合，得到排班信息之后，还用于执行以下步骤：
通过目标应用程序发送排班信息至用户终端；其中，目标应用程序用于将排班信息通知至对应的待排列对象。
在本申请其他实施例中，处理器用于执行步骤发送排班信息至目标应用程序之后，还用于执行以下步骤：
基于排班信息，确定当前值班时间段相邻的下一值班时间段的值班用户标识信息；
通过目标应用程序发送提示信息至值班用户标识信息对应的用户终端；其中，提示信息用于提示下一值班时间段的值班对象需在下一值班时间内值班；
若接收到值班用户标识信息对应的用户终端发送的确认信息，基于确认信息，统计值班用户标识信息对应的值班对象的值班次数；其中，确认信息用于指示值班对象已确定下一值班时间段值班；
若未接收到值班用户标识信息对应的用户终端发送的确认信息，通过目标应用程序继续发送提示信息至值班用户标识信息对应的用户终端。
需要说明的是，本申请实施例中个或者多个程序可被一个或者多个处理器的步骤的解释说明，可以参照图1～6和图8～11对应的实施例提供的方法实现过程，此处不再赘述。
本申请实施例中，信息处理设备通过确定n个待排列标识信息后，获取每一待排列标识信息对应的业务参数集合，得到n个业务参数集合，然后基于n个业务参数集合，得到n个目标值，并获取排班配置参数，最后基于排班配置参数和n个目标值，对n个待排列标识信息进行排班组合，得到排班信息。这样，信息处理设备根据用户场景设置的排班配置参数和用于表示待排列对象的业务能力的业务参数集合来确定对待排列对象的排班信息，解决了目前的排班方式可靠性较低的问题，实现了智能化排班，有效提高了排班结果的可靠性，并保证了排班效率。通过对运维人员的业务能力进行量化，并根据量化值实现智能排班，有效实现了每次值班过程中能力强的人带能力弱的人的排班方案，并可以实现根据特殊场景智能进行特殊值班安排，有效保证了特殊场景下的值班要求
基于前述实施例，本申请的实施例提供一种计算机可读存储介质，简称为存储介质，该计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如图1～6和图8～11对应的实施例提供的信息处理方法实现过程，此处不再赘述。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请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和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、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。
以上所述，仅为本申请的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。

Claims (16)

1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：
确定n个待排列标识信息；其中，每一所述待排列标识信息用于标识对应的一个待排列对象，n为大于或等于1的整数；
获取每一所述待排列标识信息对应的业务参数集合，得到n个业务参数集合；其中，每一所述业务参数集合用于表示对应的所述待排列对象的业务能力；
基于n个所述业务参数集合，得到n个目标值；其中，每一所述目标值用于表示对应的待排列对象的综合业务能力；
获取排班配置参数；
基于所述排班配置参数和n个所述目标值，对n个所述待排列标识信息进行排班组合，得到排班信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于n个所述业务参数集合，得到n个目标值，包括：
获取已训练好的目标分类器；
通过所述目标分类器，对每一所述业务参数集合分别进行预测，得到n个所述目标值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述目标分类器，对每一所述业务参数集合分别进行预测，得到n个所述目标值，包括：
通过所述目标分类器，分别预测每一所述业务参数集合的每一集合元素的目标标签，得到每一所述业务参数集合对应的m个所述目标标签；其中，每一所述业务参数集合包括m个集合元素，m为大于或等于1的整数；
基于每一所述业务参数集合对应的m个所述目标标签，确定n个所述目标值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每一所述业务参数集合对应的m个所述目标标签，确定n个所述目标值，包括：
获取每一所述业务参数集合对应的m个所述目标标签中每一所述目标标签的第一参考值，得到每一所述业务参数集合对应的m个所述第一参考值；
确定每一所述业务参数集合对应的m个所述第一参考值的累加值，得到n个所述目标值。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述目标分类器，分别预测每一所述业务参数集合的每一集合元素的目标标签，得到每一所述业务参数集合对应的m个所述目标标签之后，所述方法还包括：
若接收到显示设备发送的用于指示显示目标标识信息对应的标签雷达图的显示指令，响应所述显示指令，获取所述目标标识信息对应的m个目标标签；
基于所述目标标识信息对应的m个目标标签，生成所述目标标识信息对应的目标标签雷达图；
发送所述目标标签雷达图至所述显示设备；其中，所述目标标签雷达图用于显示在所述显示设备的显示区域处。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于n个所述业务参数集合，得到n个目标值，包括：
确定每一所述业务参数集合中每一集合元素的第二参考值，得到每一所述业务参数集合对应的m个所述第二参考值；其中，每一所述业务参数集合包括m个集合元素，m为大于或等于1的整数；
确定所述m个集合元素各自对应的m个权重系数；
对m个所述权重系数和每一所述业务参数集合对应的m个所述第二参考值进行加权求和处理，得到n个所述目标值。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定每一所述业务参数集合中每一集合元素的第二参考值，得到每一所述业务参数集合对应的m个所述第二参考值，包括：
确定每一所述业务参数集合中每一集合元素的双曲正切值与对应的每一所述集合元素的乘积值；
确定所述乘积值与预设分制数值的乘积，得到每一所述业务参数集合对应的m个所述第二参考值。
8.根据权利要求1至7任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述排班配置参数和n个所述目标值，对n个所述待排列标识信息进行排班组合，得到排班信息，包括：
从所述排班配置参数中确定目标值班时间信息和每次值班需要的预设值班人数p；其中，p为大于或等于1的整数；
若所述目标值班时间信息为第一类型时间信息，且n与p的余数为零，将n个所述待排列标识信息按照n个所述目标值从大到小的排序顺序进行排序并平均分组，得到p组所述待排列标识信息；
依次分别从p组所述待排列标识信息中的每一组所述待排列标识信息中获取一个所述待排列标识信息进行组合，得到q1组第一预设数量个待排列标识信息；其中，q1为n与p的商值；
依次随机分配q1组所述第一预设数量个待排列标识信息中的每一组所述第一预设数量个待排列标识信息至所述目标值班时间信息的每一值班时间段，指示所述q1组所述第一预设数量个待排列标识信息分配完毕，得到所述排班信息。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述目标值班时间信息为第一类型时间信息，且n与p的余数为i，将n个所述待排列标识信息分为n与i的差值个待排列标识信息和i个待排列标识信息；其中，i为大于或等于1的整数；
采用参考标识对i个所述待排列标识信息进行标识；
按照n与i的差值个所述目标值从大到小的排序顺序进行排序并平均分组，得到p组所述待排列标识信息；
依次分别从p组所述待排列标识信息中的每一组所述待排列标识信息中获取一个所述待排列标识信息进行组合，得到q2组所述第一预设数量个待排列标识信息；其中，q2为n与i的差值与p的商值；
依次随机分配q2组所述第一预设数量个待排列标识信息中的每一组所述第一预设数量个待排列标识信息至所述目标值班时间信息的每一值班时间段，指示所述q2组所述第一预设数量个待排列标识信息分配完毕，得到所述排班信息。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述目标值班时间信息为第二类型时间信息，从n个所述目标值中确定大于或等于预设值的x个第三参考值；其中，x为大于或等于1，且小于或等于n的整数；
若x与p的余数为零，将x个所述第三参考值对应的x个所述待排列标识信息随机平均分组，得到p所述待排列标识信息；
依次分别从p组所述待排列标识信息中的每一组所述待排列标识信息中获取一个所述待排列标识信息进行组合，得到q3组所述第一预设数量个待排列标识信息；其中，q3为x与p的商值；
依次随机分配q3组所述第一预设数量个待排列标识信息中的每一组所述第一预设数量个待排列标识信息至所述目标值班时间信息的每一值班时间段，指示所述q3组所述第一预设数量个待排列标识信息分配完毕，得到所述排班信息。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若x与p的余数j不为零，对x个所述第三参考值按照值从大到小的顺序进行排序，得到排序后的x个第三参考值；
从所述排序后的x个第三参考值中选取前x与j差值个第三参考值，并将所述x与j差值个第三参考值对应的x与j差值个所述待排列标识信息随机平均分组，得到p组所述待排列标识信息；
依次分别从p组所述待排列标识信息中的每一组所述待排列标识信息中获取一个所述待排列标识信息进行组合，得到q4组所述第一预设数量个待排列标识信息；其中，q4为x与j差值与p的商值；
依次随机分配q4组所述第一预设数量个待排列标识信息中的每一组所述第一预设数量个待排列标识信息至所述目标值班时间信息的每一值班时间段，指示所述q4组所述第一预设数量个待排列标识信息分配完毕，得到所述排班信息。
12.根据权利要求9至11任一所述的方法，其特征在于，所述确定n个待排列标识信息，包括：
获取待进行排列的用户标识信息；
若所述用户标识信息中包括具有参考标识的目标用户标识信息，确定所述用户标识信息和所述目标用户标识信息确定为n个所述待排列标识信息；
对应的，所述若所述目标值班时间信息为第一类型时间信息，且n与p的余数为i，将n个所述待排列标识信息分为n与i的差值个待排列标识信息和i个待排列标识信息，包括：
若所述目标值班时间信息为第一类型时间信息，且n与p的余数为i，从所述用户标识信息中随机选取i个用户标识信息作为所述i个待排列标识信息，并将所述目标用户标识信息和所述用户标识信息中除所述i个待排列标识信息外的用户标识信息作为n与i的差值个所述待排列标识信息。
13.根据权利要求1至7、9至11任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述排班配置参数和n个所述目标值，对n个所述待排列标识信息进行排班组合，得到排班信息之后，所述方法还包括：
通过目标应用程序发送所述排班信息至用户终端；其中，所述目标应用程序用于将所述排班信息通知至对应的待排列对象。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述发送所述排班信息至目标应用程序之后，所述方法还包括：
基于所述排班信息，确定当前值班时间段相邻的下一值班时间段的值班用户标识信息；
通过所述目标应用程序发送提示信息至所述值班用户标识信息对应的用户终端；其中，所述提示信息用于提示所述下一值班时间段的值班对象需在所述下一值班时间内值班；
若接收到所述值班用户标识信息对应的用户终端发送的确认信息，基于所述确认信息，统计所述值班用户标识信息对应的值班对象的值班次数；其中，所述确认信息用于指示所述值班对象已确定下一值班时间段值班；
若未接收到所述值班用户标识信息对应的用户终端发送的确认信息，通过所述目标应用程序继续发送所述提示信息至所述值班用户标识信息对应的用户终端。
15.一种信息处理设备，其特征在于，所述设备包括存储器、处理器和通信总线；其中：
所述存储器，用于存储可执行指令；
所述通信总线，用于实现所述处理器和所述存储器之间的通信连接；
所述处理器，用于执行所述存储器中存储的信息处理程序，实现如权利要求1至14中任一项所述的信息处理方法的步骤。
16.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有信息处理程序，所述信息处理程序被处理器执行时实现如权利要求1至14中任一项所述的信息处理方法的步骤。
CN202011270938.7A 2020-11-13 2020-11-13 一种信息处理方法、设备及存储介质 Active CN112232713B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011270938.7A CN112232713B (zh) 2020-11-13 2020-11-13 一种信息处理方法、设备及存储介质
PCT/CN2021/127125 WO2022100449A1 (zh) 2020-11-13 2021-10-28 一种信息处理方法、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011270938.7A CN112232713B (zh) 2020-11-13 2020-11-13 一种信息处理方法、设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112232713A true CN112232713A (zh) 2021-01-15
CN112232713B CN112232713B (zh) 2024-01-19

Family

ID=74124561

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011270938.7A Active CN112232713B (zh) 2020-11-13 2020-11-13 一种信息处理方法、设备及存储介质

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN112232713B (zh)
WO (1) WO2022100449A1 (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112862288A (zh) * 2021-01-29 2021-05-28 海南纽康信息系统有限公司 一种基于样板的公平性自动排班方法
CN113762693A (zh) * 2021-01-18 2021-12-07 北京京东拓先科技有限公司 用于展示信息的方法和装置
WO2022100449A1 (zh) * 2020-11-13 2022-05-19 深圳前海微众银行股份有限公司 一种信息处理方法、设备及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108053118A (zh) * 2017-12-14 2018-05-18 泰康保险集团股份有限公司 医生排班方法与系统
CN109190976A (zh) * 2018-08-31 2019-01-11 天津字节跳动科技有限公司 排班处理方法、装置、计算机设备及存储介质
US20190340026A1 (en) * 2018-05-02 2019-11-07 Servicenow, Inc. Periodic task execution in an automated context
CN111754113A (zh) * 2020-06-24 2020-10-09 精效新软新技术（北京）有限公司 生产加工过程中调度排班排产自动控制方法、系统及介质

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112232713B (zh) * 2020-11-13 2024-01-19 深圳前海微众银行股份有限公司 一种信息处理方法、设备及存储介质

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108053118A (zh) * 2017-12-14 2018-05-18 泰康保险集团股份有限公司 医生排班方法与系统
US20190340026A1 (en) * 2018-05-02 2019-11-07 Servicenow, Inc. Periodic task execution in an automated context
CN109190976A (zh) * 2018-08-31 2019-01-11 天津字节跳动科技有限公司 排班处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111754113A (zh) * 2020-06-24 2020-10-09 精效新软新技术（北京）有限公司 生产加工过程中调度排班排产自动控制方法、系统及介质

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022100449A1 (zh) * 2020-11-13 2022-05-19 深圳前海微众银行股份有限公司 一种信息处理方法、设备及存储介质
CN113762693A (zh) * 2021-01-18 2021-12-07 北京京东拓先科技有限公司 用于展示信息的方法和装置
CN112862288A (zh) * 2021-01-29 2021-05-28 海南纽康信息系统有限公司 一种基于样板的公平性自动排班方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2022100449A1 (zh) 2022-05-19
CN112232713B (zh) 2024-01-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112232713A (zh) 一种信息处理方法、设备及存储介质
Tritschler et al. A hybrid metaheuristic for resource-constrained project scheduling with flexible resource profiles
Punnakitikashem et al. Stochastic programming for nurse assignment
CN106910044A (zh) 项目进度提醒方法和系统
CN110889626A (zh) 一种智能班次规划方法、装置、设备及存储介质
WO2018237040A2 (en) SYSTEMS AND METHODS FOR MANAGING INVENTORY AUDITS
CN114118496A (zh) 一种基于大数据分析自动调度排队预约的方法及系统
CN114091960A (zh) 业务智能派单匹配方法、装置、服务器及存储介质
CN110322093A (zh) 信息处理方法、信息显示方法、装置及计算设备
CN110689395A (zh) 用于推送信息的方法和装置
CN110619573B (zh) 一种客户尽职调查案例分配方法及装置
CN115829219A (zh) 基于人员画像的供电企业派工方法、系统、介质及设备
CN115423450A (zh) 排班数据的处理方法、装置和计算机设备
CN114386777A (zh) 一种生产计划自动排产方法、系统、电脑端及移动终端
CN112514352A (zh) 更新调度规则的方法、设备、系统、存储介质和终端
WO2018029642A1 (en) Scenario based scheduling system with predictive intelligence
CN115062676B (zh) 数据处理方法、装置及计算机可读存储介质
CN114817408B (zh) 调度资源识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN113902350A (zh) 一种排班方法、装置及计算机可读存储介质
CN107621979A (zh) 一种学生发展档案大数据算法与分析系统
CN114021926A (zh) 一种人力资源可视化处理系统及方法
Kaewchanid et al. Solving a teaching assistant timetabling using constraint based approach
US20050033723A1 (en) Method, system, and computer program product for sorting data
Javanbakht et al. A new method for enterprise architecture assessment and decision-making about improvement or redesign
CN115330277B (zh) 机器人自动选择电梯的方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant