CN113191723B - 会议调度方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种会议调度方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取多个用户会议的所有参会人员的用户信息；从预设时长内确定出多段空闲时间段；在满足各个用户会议的会议时长条件的情况下，在多段空闲时间段内为每个用户会议选择一个第二时刻作为预计会议开始时刻；将各个用户会议的会议时长、预计会议开始时刻、以及各个参会人员的身份信息输入至预设学习模型中，得到各个用户会议对应的第一概率；将多个用户会议中第一概率最高的用户会议作为目标会议。从而合理的为用户建议应该调整的用户会议，以及待调整的会议开始时刻，避免用户因会议时间发生冲突人为思考如何调整会议以及会议开始时间，节约了调度规划时间，提高了工作效率。
Description
技术领域
本申请涉及多媒体信息技术领域，尤其涉及一种会议调度方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
在日常的工作和生活中，常常会有大量会议、活动等事件，需要花费大量的时间和精力进行日程的安排。然而，经常会遇到会议之间的时间发生冲突，这时人们常常会陷入对于冲突的几个会议，到底该调整哪个会议，以及该调整到什么时间这种问题。
在现有的会议日程的预定软件中，当会议发生冲突时，一般不会进行提示，更不会给出该调整哪个会议以及如何调整的建议。如此，对于发生冲突的会议，未能及时且合理处理的话，将会影响工作效率，也可能耽误重大的事件，造成不可避免的损失。
发明内容
为了解决上述技术问题，本申请提供了一种会议调度方法、装置、计算机设备和存储介质。
第一方面，本申请提供了一种会议调度方法，包括：
获取多个用户会议的所有参会人员的用户信息，其中，所述多个用户会议为时间存在冲突的会议，所述用户信息包括身份信息和工作安排信息，所述用户会议的开始时刻被预先设定为第一时刻；
根据各个所述参会人员的工作安排信息，从预设时长内确定出多段空闲时间段，其中，所述空闲时间段为所有参会人员都处于空闲的时间段；
在满足各个所述用户会议的会议时长条件的情况下，在所述多段空闲时间段内为每个所述用户会议选择一个第二时刻作为预计会议开始时刻；
将各个所述用户会议的会议时长、预计会议开始时刻、以及各个所述参会人员的身份信息输入至预设学习模型中，得到各个所述用户会议对应的第一概率；
将多个所述用户会议中第一概率最高的用户会议作为目标会议，并将所述目标会议的开始时刻由第一时刻更新为第二时刻。
可选地，所述在所述多段空闲时间段内为每个所述用户会议选择一个第二时刻作为预计会议开始时刻，包括：
在多段所述空闲时间段内，筛选符合候选会议的会议时长条件的时间段作为候选时间段，其中，所述候选会议为各个用户会议中任意一个用户会议；
按照多种确定方案为所述候选会议在多个所述候选时间段内确定出多个候选时刻，其中，任意两种确定方案所确定的候选时刻不同，所述候选时刻为所述候选会议的开始时刻；
根据各个所述候选时刻确定对应的权重值；
根据各个所述候选时间段、各个所述候选时间段对应的候选时刻和权重值，计算得到各个所述候选时刻对应的第二概率；
将多个所述候选时刻中第二概率最高的候选时刻作为所述候选会议的第二时刻。
可选地，所述按照多种确定方案为所述候选会议在多个所述候选时间段内确定出多个候选时刻，包括：
根据各个参会人员的工作安排信息，统计所有参会人员的参会中位数；
若所述参会中位数小于第一阈值，将所述候选时间段的起始时刻作为所述候选会议在所述候选时间段内的候选时刻。
可选地，若所述参会中位数小于第一阈值，所述方法还包括：
在各个所述候选时间段内，将各个所述候选时间段的结束时刻作为所述候选会议的结束时刻，根据所述候选会议的会议时长和各个所述候选时间段的结束时刻，计算得到所述候选会议在所述候选时间段内的候选时刻。
可选地，所述按照多种确定方案为所述候选会议在多个所述候选时间段内确定出多个候选时刻，包括：
若所述参会中位数大于或等于所述第一阈值，则使所述候选会议的候选时刻距离所述候选时间段的起始时刻之间的第一时长，与所述候选会议的候选结束时刻距离所述候选时间段的结束时刻之间的第二时长相等。
可选地，所述根据各个所述候选时刻确定对应的权重值，包括：
计算所述候选时刻距离所述目标会议的第一时刻之间的目标时间差；
根据时间差与权重值之间的预设映射关系，确定所述目标时间差对应的权重值。
可选地，所述身份信息包括特征信息和历史行为信息，所述将各个所述用户会议的会议时长、会议开始时刻、以及各个所述参会人员的身份信息输入至预设学习模型中，得到各个所述用户会议对应的第一概率，包括：
将各个所述用户会议的会议时长、会议开始时刻、以及各个所述参会人员的身份信息输入至所述预设学习模型中，得到各个参会人员对各个所述用户会议的调整结果，以及各个所述调整结果对应的置信度，所述调整结果用于表示接受调整或不接受调整；
基于决策方案、各个参会人员对各个所述用户会议的调整结果以及各个所述调整结果对应的置信度，统计得到每个所述用户会议被调整的第一概率。
第二方面，本申请提供了一种会议调度装置，包括：
信息获取模块，用于获取多个用户会议的所有参会人员的用户信息，其中，所述多个用户会议为时间存在冲突的会议，所述用户信息包括身份信息和工作安排信息，所述用户会议的开始时刻被预先设定为第一时刻；
空闲确定模块，用于根据各个所述参会人员的工作安排信息，从预设时长内确定出多段空闲时间段，其中，所述空闲时间段为所有参会人员都处于空闲的时间段；
时刻规划模块，用于在满足各个所述用户会议的会议时长条件的情况下，在所述多段空闲时间段内为每个所述用户会议选择一个第二时刻作为预计会议开始时刻；
概率计算模块，用于将各个所述用户会议的会议时长、预计会议开始时刻、以及各个所述参会人员的身份信息输入至预设学习模型中，得到各个所述用户会议对应的第一概率；
调整模块，用于将多个所述用户会议中第一概率最高的用户会议作为目标会议，并将所述目标会议的开始时刻由第一时刻更新为第二时刻。
一种计算机设备，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计算机程序时实现以下步骤：
获取多个用户会议的所有参会人员的用户信息，其中，所述多个用户会议为时间存在冲突的会议，所述用户信息包括身份信息和工作安排信息，所述用户会议的开始时刻被预先设定为第一时刻；
根据各个所述参会人员的工作安排信息，从预设时长内确定出多段空闲时间段，其中，所述空闲时间段为所有参会人员都处于空闲的时间段；
在满足各个所述用户会议的会议时长条件的情况下，在所述多段空闲时间段内为每个所述用户会议选择一个第二时刻作为预计会议开始时刻；
将各个所述用户会议的会议时长、预计会议开始时刻、以及各个所述参会人员的身份信息输入至预设学习模型中，得到各个所述用户会议对应的第一概率；
将多个所述用户会议中第一概率最高的用户会议作为目标会议，并将所述目标会议的开始时刻由第一时刻更新为第二时刻。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取多个用户会议的所有参会人员的用户信息，其中，所述多个用户会议为时间存在冲突的会议，所述用户信息包括身份信息和工作安排信息，所述用户会议的开始时刻被预先设定为第一时刻；
根据各个所述参会人员的工作安排信息，从预设时长内确定出多段空闲时间段，其中，所述空闲时间段为所有参会人员都处于空闲的时间段；
在满足各个所述用户会议的会议时长条件的情况下，在所述多段空闲时间段内为每个所述用户会议选择一个第二时刻作为预计会议开始时刻；
将各个所述用户会议的会议时长、预计会议开始时刻、以及各个所述参会人员的身份信息输入至预设学习模型中，得到各个所述用户会议对应的第一概率；
将多个所述用户会议中第一概率最高的用户会议作为目标会议，并将所述目标会议的开始时刻由第一时刻更新为第二时刻。
本方案可以应用于在运筹优化技术领域进行管理和优化，参照上述方法在会议时间发生冲突的情况下，综合考虑所有参会人员的空闲时间以及参会人员的身份特征，预计待调整的会议开始时刻，以及用户会议可调整的概率，从而合理的为用户建议应该调整的用户会议，以及待调整的会议开始时刻，避免用户因会议时间发生冲突人为思考如何调整会议以及会议开始时间，与用户人为思考调整会议相比，节约了调度规划时间，提高了工作效率，可及时根据会议安排自动快速地提供合理的会议调整建议，避免用户无法综合考虑多种影响因素，提高了会议调整的合理性。
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，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
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，对于本领域普通技术人员而言，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他的附图。
图1为一个实施例中会议调度方法的应用环境图；
图2为一个实施例中会议调度方法的流程示意图；
图3为一个实施例中会议时间规划示意图；
图4为一个实施例中会议时间规划示意图；
图5为一个实施例中会议时间规划示意图；
图6为一个实施例中会议调度装置的结构框图；
图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
图1为一个实施例中会议调度方法的应用环境图。参照图1，该会议调度方法应用于会议调度系统。该会议调度系统包括终端110和服务器120。终端110和服务器120通过网络连接。终端110具体可以是台式终端或移动终端，移动终端具体可以为手机、平板电脑、笔记本电脑等中的至少一种。服务器120可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，图2为一个实施例中一种会议调度方法的流程示意图，参照图2，提供了一种会议调度方法。本实施例主要以该方法应用于上述图1中的服务器120来举例说明，该会议调度方法具体包括如下步骤：
步骤S210，获取多个用户会议的所有参会人员的用户信息，其中，所述多个用户会议为时间存在冲突的会议，所述用户信息包括身份信息和工作安排信息，所述用户会议的开始时刻被预先设定为第一时刻。
在本实施例中，身份信息包括但不仅限于姓名、性别、年龄、职位、级别等身份特征，工作安排信息包括但不仅限于已安排会议、已安排会议对应的会议开始时刻、已安排会议的会议时长、会议场地、会议内容、空闲时间段、工作内容等。第一时刻为用户会议原先设定的会议开始时刻，但由于用户会议之间的会议时间发生冲突，所以将所有发生时间冲突的用户会议原先对应的会议时间段纳为空闲时间段内，便于后续进行会议时间的调整。
步骤S220，根据各个所述参会人员的工作安排信息，从预设时长内确定出多段空闲时间段，其中，所述空闲时间段为所有参会人员都处于空闲的时间段。
在本实施例中，以多个用户会议时间发生冲突的时刻作为参照时刻，预设时长具体可以以时、天或周为单位设定，可以以参照时刻为起点设置预设时长，例如，从参照时刻起获取三天内所有参会人员的空闲时间段，或者，以参照时刻为中点设置预设时长，例如，获取参照时刻前后三天内所有参会人员的空闲时间段。其中，参照时刻包含于预设时长内。
步骤S230，在满足各个所述用户会议的会议时长条件的情况下，在所述多段空闲时间段内为每个所述用户会议选择一个第二时刻作为预计会议开始时刻。
在本实施例中，满足用户会议的会议时长条件包括：空闲时间段对应的时长大于用户会议的会议时长，且用户会议对应的结束时刻位于空闲时间段对应的结束时刻之前，第二时刻为空闲时间段内满足上述条件的任意时刻，预计会议开始时刻就是用户会议调整后的会议开始时刻。
步骤S240，将各个所述用户会议的会议时长、预计会议开始时刻、以及各个所述参会人员的身份信息输入至预设学习模型中，得到各个所述用户会议对应的第一概率。
在本实施例中，身份信息还包括历史参会信息，历史参会信息用于表示参会人员以往的会议安排习惯，预设学习模型根据参会人员的身份特征、历史参会信息和预计会议开始时刻，计算得到每个用户会议对应的第一概率，第一概率用于表示所有参会人员对于用户会议从第一时刻调整为第二时刻的接受程度，第一概率越高代表用户对于该概率对应的用户会议的调整结果接受程度越高，调整该用户会议的几率越高。
步骤S250，将多个所述用户会议中第一概率最高的用户会议作为目标会议，并将所述目标会议的开始时刻由第一时刻更新为第二时刻。
在本实施例中，第一概率最高的用户会议表示参会人员对于该用户会议进行调整的接受程度最高，将第一概率最高的用户会议作为待调整的目标会议，将目标会议的开始时刻由第一时刻调整为第二时刻，后续按照目标会议的第二时刻开始进行会议。对于会议时间发生冲突的用户会议，通过合理的时间规划给出合理的预计会议开始时刻调整建议，再结合所有参会人员的身份信息计算参会人员对于用户会议的调整接受程度，从而确定待调整的目标会议，如此，可以很大程度的避免用户因会议时间发生冲突时考虑调整哪个会议，以及该调整到什么时间，很大程度的节约了时间花费，提高了工作效率。
在一个实施例中，所述在满足各个所述用户会议的会议时长条件的情况下，在所述多段空闲时间段内为每个所述用户会议选择一个第二时刻作为预计会议开始时刻，包括：在多段所述空闲时间段内，筛选符合候选会议的会议时长条件的时间段作为候选时间段，其中，所述候选会议为各个用户会议中任意一个用户会议；按照多种确定方案为所述候选会议在多个所述候选时间段内确定出多个候选时刻，其中，任意两种确定方案所确定的候选时刻不同，所述候选时刻为所述候选会议的开始时刻；根据各个所述候选时刻确定对应的权重值；根据各个所述候选时间段、各个所述候选时间段对应的候选时刻和权重值，计算得到各个所述候选时刻对应的第二概率；将多个所述候选时刻中第二概率最高的候选时刻作为所述候选会议的第二时刻。
在本实施例中，确定候选会议的预计会议开始时刻，将时长大于候选会议时长的空闲时间段作为候选时间段，确定方案用于在候选时间段内确定候选会议的候选时刻，每种确定方案对应一个目标函数，不同的确定方案确定的候选时刻不同，不同的候选时刻导致候选会议位于候选时间段内位置不同，影响候选会议与其他用户会议之间的时间间隔，则会影响参会人员的会间休息时长或时间利用率。以何种确定方案确定候选时刻，就将该方案确定的每个候选时刻对应的权重值、候选时间段以及候选时间段内的候选时刻作为输入参数，输入至该确定方案对应的目标函数中，目标函数用于根据输入参数确定一个最合理的候选时刻，目标函数的输出参数为各个候选时刻对应的第二概率，第二概率为候选时刻在候选时间段内的调整概率，第二概率越大表示对应的候选时刻在候选时间段内作为预计会议开始时刻的几率越高，在多个第二概率中选择第二概率最大的候选时刻作为该候选会议的第二时刻，即第二概率最高的候选时刻为候选时间段内最合理的候选时刻。
在一个实施例中，所述按照多种确定方案为所述候选会议在多个所述候选时间段内确定出多个候选时刻，包括：根据各个参会人员的工作安排信息，统计所有参会人员的参会中位数；若所述参会中位数小于第一阈值，将所述候选时间段的起始时刻作为所述候选会议在所述候选时间段内的候选时刻。
在本实施例中，参照图3，图3中左侧为用户会议原先设定的会议时间，右侧为基于确定方案调整后的候选会议的会议时间，参会中位数用于表示所有参会人员整体的会议量情况，第一阈值可以为任意整数，第一阈值用于界定所有参会人员的会议量是多还是少，参会中位数小于第一阈值，表示所有参会人员整体的会议量较少，一种确定方案就是在参会中位数小于第一阈值的情况下，将候选时间段的起始时刻作为候选会议在该时间段内的候选时刻，就是使候选会议位于候选时间段内的开始端，以此使候选时间段内剩余的空闲时间为连续的时间，减少候选时间段内的碎片化时间，利用连续的空闲时间可安排其他事情，提高了时间利用率。
在一个实施例中，若所述参会中位数小于第一阈值，所述方法还包括：在各个所述候选时间段内，将各个所述候选时间段的结束时刻作为所述候选会议的结束时刻，根据所述候选会议的会议时长和各个所述候选时间段的结束时刻，计算得到所述候选会议在所述候选时间段内的候选时刻。
在本实施例中，参照图4，图4中左侧为用户会议原先设定的会议时间，右侧为基于确定方案调整后的候选会议的会议时间，另一种确定方案就是在参会中位数小于第一阈值的情况下，将候选时间段的结束时刻作为所述候选会议的结束时刻，从候选时间段的结束时刻往前推算候选会议对应的会议时长，以此得到候选会议在候选时间段内的候选时刻，即候选会议的开始时刻，就是使候选会议位于候选时间段内的结束端，以此使候选时间段内剩余的空闲时间为连续的时间，减少候选时间段内的碎片化时间，利用连续的空闲时间可安排其他事情，提高了时间利用率。
在一个实施例中，所述按照多种确定方案为所述候选会议在多个所述候选时间段内确定出多个候选时刻，包括：若所述参会中位数大于或等于所述第一阈值，则使所述候选会议的候选时刻距离所述候选时间段的起始时刻之间的第一时长，与所述候选会议的候选结束时刻距离所述候选时间段的结束时刻之间的第二时长相等。
在本实施例中，参照图5，图5中左侧为用户会议原先设定的会议时间，右侧为基于确定方案调整后的候选会议的会议时间，参会中位数大于或等于第一阈值，表示所有参会人员整体会议量较多，另一种确定方案就是在所有参会人员整体会议量较多的情况下，使候选会议位于候选时间段内的中间，即候选会议在候选时间段内距离候选时间段两端的时长相等，以此保证各个用户会议之间都有充足的时间间隔供参会人员进行会间休息和调整。
在一个实施例中，所述根据各个所述候选时刻确定对应的权重值，包括：计算所述候选时刻距离所述目标会议的第一时刻之间的目标时间差；根据时间差与权重值之间的预设映射关系，确定所述目标时间差对应的权重值。
在本实施例中，计算候选时刻与目标会议的第一时刻之间的目标时间差，在预设映射关系中查找与目标时间差对应的权重值，在预设映射关系中，时间差与权重值呈反比关系，时间差越小，对应的权重值越大，表示距离目标会议原本设定的第一时刻越近，权重值越大；时间差越大，对应的权重值越小，表示距离目标会议原本设定的第一时刻越远，权重值越小。
在一个实施例中，所述身份信息包括特征信息和历史行为信息，所述将各个所述用户会议的会议时长、会议开始时刻、以及各个所述参会人员的身份信息输入至预设学习模型中，得到各个所述用户会议对应的第一概率，包括：将各个所述用户会议的会议时长、会议开始时刻、以及各个所述参会人员的身份信息输入至所述预设学习模型中，得到各个参会人员对各个所述用户会议的调整结果，以及各个所述调整结果对应的置信度，所述调整结果用于表示接受调整或不接受调整；基于决策方案、各个参会人员对各个所述用户会议的调整结果以及各个所述调整结果对应的置信度，统计得到每个所述用户会议被调整的第一概率。
在本实施例中，预设学习模型包括回归模型和分类模型，将用户会议的会议时长、会议开始时刻、以及所有参会人员的身份信息输入至分类模型和回归模型中，分类模型输出分类结果，即所有参会人员对用户会议的调整结果，调整结果包括接受调整和不接受调整，用数字表示为1和0。回归模型输出调整结果对应的置信度，置信度用于表示调整结果的可信程度。决策方案就是决策算法，用于根据调整结果和调整结果对应的置信度，计算用户会议对应的第一概率。
例如，会议A有3人参见，其中，两个人对于会议A的调整结果为接受调整，一个人对于会议A的调整结果为不接受调整，即调整结果为[1，1，0]，调整结果对应的置信度为[0.6,0.7,0.3]；会议B有两人参见，两个人对于会议B的调整结果为接受调整，即调整结果为[1,1]，调整结果对应的置信度为[0.9,0.8]，根据决策算法计算会议A的第一概率为(1×0.6+1×0.7+0×0.3)/3，会议B的第一概率为(1×0.9+1×0.8)/2，由此可知，会议B的第一概率大于会议A的第一概率，因此调整会议B。综合每个参会人员接受调整的概率，形成每个会议的接受调整的概率，进而决定哪个会议应该被调整，快速地为用户提供合理的会议调整策略。
图2为一个实施例中会议调度方法的流程示意图。应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图6所示，提供了一种会议调度装置，包括：
信息获取模块310，用于获取多个用户会议的所有参会人员的用户信息，其中，所述多个用户会议为时间存在冲突的会议，所述用户信息包括身份信息和工作安排信息，所述用户会议的开始时刻被预先设定为第一时刻；
空闲确定模块320，用于根据各个所述参会人员的工作安排信息，从预设时长内确定出多段空闲时间段，其中，所述空闲时间段为所有参会人员都处于空闲的时间段；
时刻规划模块330，用于在满足各个所述用户会议的会议时长条件的情况下，在所述多段空闲时间段内为每个所述用户会议选择一个第二时刻作为预计会议开始时刻；
概率计算模块340，用于将各个所述用户会议的会议时长、预计会议开始时刻、以及各个所述参会人员的身份信息输入至预设学习模型中，得到各个所述用户会议对应的第一概率；
调整模块350，用于将多个所述用户会议中第一概率最高的用户会议作为目标会议，并将所述目标会议的开始时刻由第一时刻更新为第二时刻。
在一个实施例中，所述时刻规划模块330还用于：
在多段所述空闲时间段内，筛选符合候选会议的会议时长条件的时间段作为候选时间段，其中，所述候选会议为各个用户会议中任意一个用户会议；
按照多种确定方案为所述候选会议在多个所述候选时间段内确定出多个候选时刻，其中，任意两种确定方案所确定的候选时刻不同，所述候选时刻为所述候选会议的开始时刻；
根据各个所述候选时刻确定对应的权重值；
根据各个所述候选时间段、各个所述候选时间段对应的候选时刻和权重值，计算得到各个所述候选时刻对应的第二概率；
将多个所述候选时刻中第二概率最高的候选时刻作为所述候选会议的第二时刻。
在一个实施例中，所述时刻规划模块330还用于：
根据各个参会人员的工作安排信息，统计所有参会人员的参会中位数；
若所述参会中位数小于第一阈值，将所述候选时间段的起始时刻作为所述候选会议在所述候选时间段内的候选时刻。
在一个实施例中，所述时刻规划模块330还用于：
若所述参会中位数小于第一阈值，在各个所述候选时间段内，将各个所述候选时间段的结束时刻作为所述候选会议的结束时刻，根据所述候选会议的会议时长和各个所述候选时间段的结束时刻，计算得到所述候选会议在所述候选时间段内的候选时刻。
在一个实施例中，所述时刻规划模块330还用于：
若所述参会中位数大于或等于所述第一阈值，则使所述候选会议的候选时刻距离所述候选时间段的起始时刻之间的第一时长，与所述候选会议的候选结束时刻距离所述候选时间段的结束时刻之间的第二时长相等。
在一个实施例中，所述时刻规划模块330还用于：
计算所述候选时刻距离所述目标会议的第一时刻之间的目标时间差；
根据时间差与权重值之间的预设映射关系，确定所述目标时间差对应的权重值。
在一个实施例中，所述身份信息包括特征信息和历史行为信息，所述概率计算模块340还用于：
将各个所述用户会议的会议时长、会议开始时刻、以及各个所述参会人员的身份信息输入至所述预设学习模型中，得到各个参会人员对各个所述用户会议的调整结果，以及各个所述调整结果对应的置信度，所述调整结果用于表示接受调整或不接受调整；
基于决策方案、各个参会人员对各个所述用户会议的调整结果以及各个所述调整结果对应的置信度，统计得到每个所述用户会议被调整的第一概率。
图7示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是图1中的终端110(或服务器120)。如图7所示，该计算机设备包括该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、输入装置和显示屏。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现会议调度方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行会议调度方法。计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，本申请提供的会议调度装置可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图7所示的计算机设备上运行。计算机设备的存储器中可存储组成该会议调度装置的各个程序模块，比如，图6所示的信息获取模块310、空闲确定模块320、时刻规划模块330、概率计算模块340和调整模块350。各个程序模块构成的计算机程序使得处理器执行本说明书中描述的本申请各个实施例的会议调度方法中的步骤。
图7所示的计算机设备可以通过如图6所示的会议调度装置中的信息获取模块310执行获取多个用户会议的所有参会人员的用户信息，其中，所述多个用户会议为时间存在冲突的会议，所述用户信息包括身份信息和工作安排信息，所述用户会议的开始时刻被预先设定为第一时刻。计算机设备可通过空闲确定模块320执行根据各个所述参会人员的工作安排信息，从预设时长内确定出多段空闲时间段，其中，所述空闲时间段为所有参会人员都处于空闲的时间段。计算机设备可通过时刻规划模块330执行在满足各个所述用户会议的会议时长条件的情况下，在所述多段空闲时间段内为每个所述用户会议选择一个第二时刻作为预计会议开始时刻。计算机设备可通过概率计算模块340执行将各个所述用户会议的会议时长、预计会议开始时刻、以及各个所述参会人员的身份信息输入至预设学习模型中，得到各个所述用户会议对应的第一概率。计算机设备可通过调整模块350执行将多个所述用户会议中第一概率最高的用户会议作为目标会议，并将所述目标会议的开始时刻由第一时刻更新为第二时刻。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，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，处理器执行计算机程序时实现上述任一项实施例所述的方法。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一项实施例所述的方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指示相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双倍速率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (9)
1.一种会议调度方法，其特征在于，所述方法包括：
获取多个用户会议的所有参会人员的用户信息，其中，所述多个用户会议为时间存在冲突的会议，所述用户信息包括身份信息和工作安排信息，所述用户会议的开始时刻被预先设定为第一时刻；
根据各个所述参会人员的工作安排信息，从预设时长内确定出多段空闲时间段，其中，所述空闲时间段为所有参会人员都处于空闲的时间段；
在满足各个所述用户会议的会议时长条件的情况下，在所述多段空闲时间段内为每个所述用户会议选择一个第二时刻作为预计会议开始时刻；
将各个所述用户会议的会议时长、预计会议开始时刻、以及各个所述参会人员的身份信息输入至预设学习模型中，得到各个所述用户会议对应的第一概率；
将多个所述用户会议中第一概率最高的用户会议作为目标会议，并将所述目标会议的开始时刻由第一时刻更新为第二时刻；
所述身份信息包括特征信息和历史行为信息，所述将各个所述用户会议的会议时长、会议开始时刻、以及各个所述参会人员的身份信息输入至预设学习模型中，得到各个所述用户会议对应的第一概率，包括：
将各个所述用户会议的会议时长、会议开始时刻、以及各个所述参会人员的身份信息输入至所述预设学习模型中，得到各个参会人员对各个所述用户会议的调整结果，以及各个所述调整结果对应的置信度，所述调整结果用于表示接受调整或不接受调整，其中，所述预设学习模型包括回归模型和分类模型，所述分类模型输出分类结果，分类结果即为所有参会人员对用户会议的调整结果，所述调整结果包括接受调整和不接受调整，所述回归模型输出所述调整结果对应的置信度，所述置信度用于表示所述调整结果的可信程度；
基于决策方案、各个参会人员对各个所述用户会议的调整结果以及各个所述调整结果对应的置信度，统计得到每个所述用户会议被调整的第一概率，其中，所述决策方案用于根据调整结果和调整结果对应的置信度，计算用户会议对应的第一概率，所述第一概率用于表示所有参会人员对于用户会议从第一时刻调整为第二时刻的接受程度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在满足各个所述用户会议的会议时长条件的情况下，在所述多段空闲时间段内为每个所述用户会议选择一个第二时刻作为预计会议开始时刻，包括：
在多段所述空闲时间段内，筛选符合候选会议的会议时长条件的时间段作为候选时间段，其中，所述候选会议为各个用户会议中任意一个用户会议；
按照多种确定方案为所述候选会议在多个所述候选时间段内确定出多个候选时刻，其中，任意两种确定方案所确定的候选时刻不同，所述候选时刻为所述候选会议的开始时刻；
根据各个所述候选时刻确定对应的权重值；
根据各个所述候选时间段、各个所述候选时间段对应的候选时刻和权重值，计算得到各个所述候选时刻对应的第二概率；
将多个所述候选时刻中第二概率最高的候选时刻作为所述候选会议的第二时刻。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照多种确定方案为所述候选会议在多个所述候选时间段内确定出多个候选时刻，包括：
根据各个参会人员的工作安排信息，统计所有参会人员的参会中位数；
若所述参会中位数小于第一阈值，将所述候选时间段的起始时刻作为所述候选会议在所述候选时间段内的候选时刻。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述参会中位数小于第一阈值，所述方法还包括：
在各个所述候选时间段内，将各个所述候选时间段的结束时刻作为所述候选会议的结束时刻，根据所述候选会议的会议时长和各个所述候选时间段的结束时刻，计算得到所述候选会议在所述候选时间段内的候选时刻。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照多种确定方案为所述候选会议在多个所述候选时间段内确定出多个候选时刻，包括：
若所述参会中位数大于或等于所述第一阈值，则使所述候选会议的候选时刻距离所述候选时间段的起始时刻之间的第一时长，与所述候选会议的候选结束时刻距离所述候选时间段的结束时刻之间的第二时长相等。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述候选时刻确定对应的权重值，包括：
计算所述候选时刻距离所述目标会议的第一时刻之间的目标时间差；
根据时间差与权重值之间的预设映射关系，确定所述目标时间差对应的权重值。
7.一种会议调度装置，其特征在于，所述装置包括：
信息获取模块，用于获取多个用户会议的所有参会人员的用户信息，其中，所述多个用户会议为时间存在冲突的会议，所述用户信息包括身份信息和工作安排信息，所述用户会议的开始时刻被预先设定为第一时刻；
空闲确定模块，用于根据各个所述参会人员的工作安排信息，从预设时长内确定出多段空闲时间段，其中，所述空闲时间段为所有参会人员都处于空闲的时间段；
时刻规划模块，用于在满足各个所述用户会议的会议时长条件的情况下，在所述多段空闲时间段内为每个所述用户会议选择一个第二时刻作为预计会议开始时刻；
概率计算模块，用于将各个所述用户会议的会议时长、预计会议开始时刻、以及各个所述参会人员的身份信息输入至预设学习模型中，得到各个所述用户会议对应的第一概率；
调整模块，用于将多个所述用户会议中第一概率最高的用户会议作为目标会议，并将所述目标会议的开始时刻由第一时刻更新为第二时刻；
所述身份信息包括特征信息和历史行为信息，所述概率计算模块还用于：
将各个所述用户会议的会议时长、会议开始时刻、以及各个所述参会人员的身份信息输入至所述预设学习模型中，得到各个参会人员对各个所述用户会议的调整结果，以及各个所述调整结果对应的置信度，所述调整结果用于表示接受调整或不接受调整，其中，所述预设学习模型包括回归模型和分类模型，所述分类模型输出分类结果，分类结果即为所有参会人员对用户会议的调整结果，所述调整结果包括接受调整和不接受调整，所述回归模型输出所述调整结果对应的置信度，所述置信度用于表示所述调整结果的可信程度；
基于决策方案、各个参会人员对各个所述用户会议的调整结果以及各个所述调整结果对应的置信度，统计得到每个所述用户会议被调整的第一概率，其中，所述决策方案用于根据调整结果和调整结果对应的置信度，计算用户会议对应的第一概率，所述第一概率用于表示所有参会人员对于用户会议从第一时刻调整为第二时刻的接受程度。
8.一种计算机设备，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计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
9.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
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