CN113393060A - 任务分配方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种任务分配方法、装置、电子设备及存储介质,涉及互联网技术领域。该方法包括:接收待分配的任务;基于预先建立的数据库中的能力画像和闲忙状态,确定处理所述任务的目标对象,其中,所述数据库包括:多个对象的用于表征处理任务能力的能力画像和所述多个对象的用于表征时间空闲度的闲忙状态,所述多个对象包括所述目标对象;将所述任务分配至所述目标对象。这样可以实现任务与对象的自动匹配,并对任务自动分发,无需管理人员人为进行分配,从而提高了任务分配的效率和匹配度。
Description
技术领域
本申请涉及互联网技术领域,尤其涉及一种任务分配方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着互联网技术的发展,企业内的工作任务逐渐从线下处理搬到了线上处理。例如,在互联网软件开发领域,开发人员的开发任务可以由管理人员通过线上平台进行下发,开发人员的工作结果同样也可以通过线上平台上报给管理人员,这样,管理人员可以对所管辖的工作任务进行管理和监控。但是,目前的线上平台仅仅是工作任务流转的一个媒介,工作任务的分配还是需要管理人员人为进行分配。这样,就需要管理人员对每个开发人员的闲忙状态和任务处理能力进行评估,因此,需要花费管理人员较多的时间,且分配结果主要依赖管理人员的主观想法,导致任务分配效率和匹配度较低。
发明内容
本申请提供了一种任务分配方法、装置、电子设备及存储介质,以解决现有方式存在任务分配效率和匹配度较低的问题。
第一方面,本申请提供了一种任务分配方法,所述方法包括:
接收待分配的任务;
基于预先建立的数据库中的能力画像和闲忙状态,确定处理所述任务的目标对象,其中,所述数据库包括:多个对象的用于表征处理任务能力的能力画像和所述多个对象的用于表征时间空闲度的闲忙状态,所述多个对象包括所述目标对象;
将所述任务分配至所述目标对象。
可选地,所述基于预先建立的数据库中的能力画像和闲忙状态,确定处理所述任务的目标对象,包括:
获取所述任务的任务需求信息,所述任务需求信息包括任务内容、任务完成时间和任务质量等级;
基于所述任务需求信息,从所述数据库中确定满足预设条件的所述目标对象;
其中,所述预设条件包括:所述目标对象的能力画像与任务需求信息中的所述任务内容和所述任务质量等级均匹配,且所述目标对象的闲忙状态与所述任务完成时间匹配。
可选地,在所述将所述任务分配至所述目标对象之后,所述方法还包括:
接收对所述目标对象的评价结果,其中,所述评价结果是基于所述目标对象对所述任务的处理结果确定得到;
根据所述评价结果,对所述数据库中所述目标对象的能力画像和闲忙状态进行更新。
可选地,所述方法还包括:
基于目标信息对所述多个对象进行排序,得到排序结果;其中,所述目标信息包括以下至少一项:任务量、量化后的评价结果和闲忙状态;
显示所述排序结果。
可选地,在所述基于预先建立的数据库中的能力画像和闲忙状态,确定处理所述任务的目标对象之前,所述方法还包括:
获取所述多个对象的特征信息,其中,所述特征信息包括第一特征信息、第二特征信息、第三特征信息;所述第一特征信息用于表征所述多个对象的基础属性和所述处理任务能力的定性类特征、所述第二特征信息用于表征所述多个对象的基础属性和所述处理任务能力的定量类特征;所述第三特征信息用于表征所述多个对象的所述处理任务能力的能力评价分值;
基于所述第一特征信息、所述第二特征信息和所述第三特征信息,在所述数据库中构建所述多个对象的能力画像。
可选地,所述方法还包括:
获取目标特征字段,所述目标特征字段用于表征所述处理任务能力所需涵盖的特征;
获取样本库,所述样本库包括所述多个对象所具备的处理任务能力的真实特征;
将所述特征字段和所述样本库输入预设模型进行预测,输出所述第三特征信息。
可选地,所述获取目标特征字段,包括:
构建特征库;
对所述特征库内的特征字段进行归一化处理和过滤处理,得到中间特征字段;
采用预设算法对所述中间特征字段的各字段进行选择,得到目标特征字段,其中,所述预设算法包括期望交叉熵算法、卡方算法和信息增益算法中的至少一种。
第二方面,本申请提供了一种任务分配装置,所述装置包括:
第一接收模块,用于接收待分配的任务;
确定模块,用于基于预先建立的数据库中的能力画像和闲忙状态,确定处理所述任务的目标对象,其中,所述数据库包括:多个对象的用于表征处理任务能力的能力画像和所述多个对象的用于表征时间空闲度的闲忙状态,所述多个对象包括所述目标对象;
分配模块,用于将所述任务分配至所述目标对象。
第三方面,提供了一种电子设备,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口,存储器通过通信总线完成相互间的通信;
存储器,用于存放计算机程序;
处理器,用于执行存储器上所存放的程序时,实现第一方面任一项实施例所述的任务分配方法的步骤。
第四方面,提供了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如第一方面任一项实施例所述的任务分配方法的步骤。
在本申请实施例中,通过接收待分配的任务;基于预先建立的数据库中的能力画像和闲忙状态,确定处理所述任务的目标对象,其中,所述数据库包括:多个对象的用于表征处理任务能力的能力画像和所述多个对象的用于表征时间空闲度的闲忙状态,所述多个对象包括所述目标对象;将所述任务分配至所述目标对象。通过这种方式,可以根据数据库中不同对象对应的能力画像和闲忙状态,确定出与待分配任务匹配度最高的对象作为目标对象,并对待分配任务自动分配给该目标对象。这样可以实现任务与对象的自动匹配,并对任务自动分发,无需管理人员人为进行分配,从而提高了任务分配的效率和匹配度。
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为本申请实施例提供的任务分配方法的流程示意图之一;
图2为本申请实施例提供的能力画像的生成和更新过程的示意图;
图3为本申请实施例提供的任务分配方法的流程示意图之二;
图4为本申请实施例提供的能力画像的示意图;
图5为本申请实施例提供的任务分配装置的结构示意图;
图6为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
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。
参见图1,图1为本申请实施例提供的任务分配方法的流程示意图之一。如图1所示,该任务分配方法包括:
步骤101、接收待分配的任务。
具体地,上述待分配的任务可以根据实际应用领域的不同而不同。例如,在软件开发领域,待分配任务可以为待开发的软件开发任务,如游戏开发任务、应用程序开发任务、某平台的前端/后端开发任务等;在法律诉讼领域,待分配任务可以为待诉讼的案件,如离婚诉讼案件、财产纠纷案件、刑事诉讼案件等。
在该步骤中,任务发送方可以通过万维网(World Wide Web,简称Web)网页端或者手机应用程序(Application,简称APP)端向任务分配系统输入待分配的任务,这样,任务分配系统可以接收到该待分配的任务。具体地,该待分配任务可以包括任务内容、任务完成时间、任务质量等级等信息。
需要说明的是,该任务分配系统可以部署在电子设备或者服务器上,其中,该电子设备可以为手机、平板电脑(Tablet Personal Computer)、膝上型电脑(LaptopComputer)、个人数字助理(personal digital assistant,简称PDA)或移动上网装置(Mobile Internet Device,MID)等。
步骤102、基于预先建立的数据库中的能力画像和闲忙状态,确定处理任务的目标对象,其中,数据库包括:多个对象的用于表征处理任务能力的能力画像和多个对象的用于表征时间空闲度的闲忙状态,多个对象包括目标对象。
具体地,上述能力画像可以用于表征对象的处理任务能力,该能力画像可以包括对象的基础属性的特征字段,还可以包括对象的处理任务能力的特征字段。在一实际应用时,能力画像的生成和更新过程如图2所示。该能力画像的基础属性的特征字段可以基于用户基础能力数据获取,该基础属性的特征字段可以包括基本信息字段如教育程度、工作经验、能力专长等,日常信息字段如考勤记录、外勤记录、培训记录等,测评信息字段如性格测评、职业发展测评、360测评等。该能力画像的处理任务能力的特征字段可以基于用户实时绩效数据获取,该处理任务能力的特征字段可以包括能力维度字段如专业能力、操作能力、问题解决能力、沟通能力等,业绩维度字段如任务绩效、管理绩效、职能绩效、周报绩效等,行为维度字段如积极性、完成度、协作性、责任心等。这样,可以基于上述特征字段,生成多个对象的能力画像。同时,随着各个特征字段的更新,可以对该能力画像进行更新,使其与该对象当前的基础属性和处理任务能力保持一致。
在该步骤中,任务分配系统在接收到待分配的任务后,可以基于该任务的任务内容、任务完成时间和任务质量等级等信息,与数据库中不同用户对应的能力画像和闲忙状态进行匹配,从而确定出匹配度最高的对象,作为目标对象。
步骤103、将任务分配至目标对象。
任务分配系统会将该任务自动分配给目标对象,这样,目标对象可以直接在任务分配系统中查看该任务的任务内容、任务完成时间和任务质量等级等信息,并在完成任务后,将任务处理结果反馈至该任务分配系统,此时,任务分配系统会根据该目标对象的反馈结果更新其闲忙状态。
在本实施例中,可以根据数据库中不同对象对应的能力画像和闲忙状态,确定出与待分配任务匹配度最高的对象作为目标对象,并对待分配任务自动分配给该目标对象。这样可以实现任务与对象的自动匹配,并对任务自动分发,无需管理人员人为进行分配,从而提高了任务分配的效率和匹配度。
进一步地,上述步骤102、基于预先建立的数据库中的能力画像和闲忙状态,确定处理任务的目标对象,具体可以包括以下步骤:
获取任务的任务需求信息,任务需求信息包括任务内容、任务完成时间和任务质量等级;
基于任务需求信息,从数据库中确定满足预设条件的目标对象;
其中,预设条件包括:目标对象的能力画像与任务需求信息中的任务内容和任务质量等级均匹配,且目标对象的闲忙状态与任务完成时间匹配。
在一实施例中,可以根据任务内容和任务质量等级,确定出任务处理对象所需具备的任务处理能力,并根据任务完成时间确定出任务处理对象是否存在任务冲突,以此确定出匹配度最高的对象。例如,假设该待分配任务的任务内容是利用Java语音实现某一交友软件的前端网页设计,任务完成时间要求在最近一周内完成,任务质量等级为高,则可以根据该任务内容,筛选出具备“Java”“前端开发”“交友软件”相关特征字段,并根据该任务质量等级,筛选出客户满意度大于80分(总分为100分)的用户画像,作为候选对象,再根据多个候选对象的闲忙状态,确定出最近一周处于空闲状态的用户,将其确定为目标对象。当然,也可以先基于对象的闲忙状态确定出候选对象,再根据任务内容和任务质量等级从候选对象中确定目标对象,本实施例不做具体限定。
在本实施例中,通过将任务内容和任务质量等级与多个对象的能力画像进行匹配,将任务完成时间与多个对象的闲忙状态进行匹配,从而得到的目标对象在能力方面和时间方面均满足任务需求,从而提高了任务分配的匹配度。
进一步地,参见图3,图3为本申请实施例提供的任务分配方法的流程示意图之二。基于上述图1所示的实施例,在上述步骤103、将任务分配至目标对象之后,该方法还包括:
步骤104、接收对目标对象的评价结果,其中,评价结果是基于目标对象对任务的处理结果确定得到。
具体地,评价结果可以包括交互时间达成率、交付质量满意率、项目运维故障率等评价分值。目标对象在完成任务后,可以将任务处理结果上传至任务分配系统,任务发送方可以基于该任务处理结果对目标对象进行打分。具体地,任务发送方在查看任务处理结果后,系统上会显示交互时间达成率、交付质量满意率、项目运维故障率等指标的打分选项,用于任务发送方给目标对象打分。
步骤105、根据评价结果,对数据库中目标对象的能力画像和闲忙状态进行更新。
任务分配系统会根据评价结果中的各项评价分值,对目标对象的能力画像进行更新,同时,根据对目标对象的闲忙状态进行更新。这样,在任务发送方再次派发任务时,任务分配系统可以基于每个对象的最新的能力画像和闲忙状态进行匹配,重新确定新的目标对象。
在本实施例中,可以基于接收到的任务发送方的评价结果,对数据库内的能力画像进行更新,由此实现数据库的自优化功能。
进一步地,该方法还包括:
基于目标信息对多个对象进行排序,得到排序结果;其中,目标信息包括以下至少一项:任务量、量化后的评价结果和闲忙状态;
显示排序结果。
在一实施例中,该任务分配系统还可以对每个对象的任务量进行统计,定期展示每个对象的任务量排序,方便任务发送方查看各对象的任务完成数量。该任务分配系统还可以对每个对象的评价结果进行量化,定期展示每个对象的评价得分排序,方便任务发送方了解谁任务完成的最好。该任务分配系统还可以对每个对象的工作状态进行统计,让每个对象的忙闲状态一眼可视。当然,还可以根据实际需要,在每个绩效考核周期结束时,可以将所有对象的工作量和评价结果等以图表形式输出,无需任务发送方花费额外的时间去整理相关数据,来对每个对象的绩效考核进行评估。同时,每个对象也可以实时查看自己的任务量排序以及评价结果排序,了解自己在部门里的所处水平,形成向上的促进作用。
进一步地,在基于预先建立的数据库中的能力画像和闲忙状态,确定处理任务的目标对象之前,方法还包括:
获取多个对象的特征信息,其中,特征信息包括第一特征信息、第二特征信息、第三特征信息;第一特征信息用于表征多个对象的基础属性和处理任务能力的定性类特征、第二特征信息用于表征多个对象的基础属性和处理任务能力的定量类特征;第三特征信息用于表征多个对象的处理任务能力的能力评价分值;
基于第一特征信息、第二特征信息和第三特征信息,在数据库中构建多个对象的能力画像。
具体地,上述定性类特征是指不能量化的、对对象的本身性质进行描述的特征。上述定量类特征是指可以量化的、对对象的本身性质进行描述的特征。其中,基础属性的定性类特征可以包括姓名、性别、婚姻状态、岗位、学历等特征,这些数据可以来源于人事系统,处理任务能力的定性类特征可以包括对象的性格标签,如“开朗”、“勤恳”等,这些数据可以来源于性格测评系统,基础属性的定量类特征可以包括年资、年龄、岗龄,这些数据可以来源于人事系统,处理任务能力的定量类特征可以包括交付时间达成率、交付质量满意率、项目运维故障率等,这些数据可以来源于任务分配系统。上述第三特征信息用于表征多个对象的处理任务能力的能力评价分值,具体可以包括:综合评价等级、基础能力评分、行为能力的评分等。在一实施例中,能力画像的示意图可以如图4所示。
在一实施例中,上述第一特征信息和上述第二特征信息可以直接从人事系统、性格测评系统、任务分配系统等直接获取到,上述第三特征信息需要基于预设模型获取得到。具体地,获取第三特征信息的过程包括如下步骤:
获取目标特征字段,目标特征字段用于表征处理任务能力所需涵盖的特征;
获取样本库,样本库包括多个对象所具备的处理任务能力的真实特征;
将特征字段和样本库输入预设模型进行预测,输出第三特征信息。
具体地,上述目标特征字段用于表征处理任务能力所需涵盖的特征。该目标特征字段可以使用Spark、ETL、特征爬虫等工具从任务分配系统或者互联网获取得到。上述样本库包括多个对象所具备的处理任务能力的真实特征,该真实特征可以基于多个对象的已分配任务的任务需求信息和已分配任务的评价结果获取得到。其中,已分配任务的任务需求信息包括已分配任务的任务内容、任务完成时间、任务质量等级;已分配任务的评价结果包括交付时间达成率、交付质量满意率、项目运维故障率等。
将上述目标特征字段和上述样本库输入预设模型进行预测,可以输出第三特征信息。其中,该预设模型可以为线性模型、树模型、因子机、深度学习模型中的一种或多种。以下以获取综合评价等级为例进行说明。假设后端开发工程师所需涵盖的技能要求包括TOGAF、Zachman、OEA、ITSA、DODAF这5种框架和Spring、Spring Boot、Spring Cloud、Dubbo、MyBatis、Vue.js、Element、Node.js 这8项技术能力,预设模型为线性模型,该线性模型中设定同时具备这5种框架和8项技术能力,且交付质量满意率超过90分位,则综合评价等级为A(10分)。而样本库中,某一对象的仅具备3种框架和4项技术能力,交付质量满意率为75分位,此时可以依据该线性模型,计算该对象的权重归一化得分为6分,即综合评价等级为C。
在本实施例中,可以通过预设模型对第三特征信息进行预测,方便根据实际需要得到更多的用于表征任务处理能力的特征,以此丰富和完善能力画像。
进一步地,获取目标特征字段,包括:
构建特征库;
对特征库内的特征字段进行归一化处理和过滤处理,得到中间特征字段;
采用预设算法对中间特征字段的各字段进行选择,得到目标特征字段,其中,预设算法包括期望交叉熵算法、卡方算法和信息增益算法中的至少一种。
具体地,以使用Spark、ETL、特征爬虫等工具从任务分配系统或者互联网获取特征字段,构建特征库,再对特征库内的特征字段进行归一化处理和过滤处理,得到与任务处理能力有关的中间特征字段,再基于期望交叉熵算法、卡方算法、信息增益算法等预设算法对中间特征字段进行选择,形成用于表征不同维度的任务处理能力的目标特征字段。
在本实施例中,通过对特征字段进行归一化处理、过滤处理,以及采用预设算法进行计算,有利于提高目标特征字段的准确性,从而能够基于准确的目标特征字段构建能力画像,以此提高了能力画像的准确性。
参见图5,图5为本申请实施例提供的任务分配装置的结构示意图。如图 5所示,该任务分配装置500包括:
第一接收模块501,用于接收待分配的任务;
确定模块502,用于基于预先建立的数据库中的能力画像和闲忙状态,确定处理任务的目标对象,其中,数据库包括:多个对象的用于表征处理任务能力的能力画像和多个对象的用于表征时间空闲度的闲忙状态,多个对象包括目标对象;
分配模块503,用于将任务分配至目标对象。
可选地,确定模块502包括:
获取子模块,用于获取任务的任务需求信息,任务需求信息包括任务内容、任务完成时间和任务质量等级;
确定子模块,用于基于任务需求信息,从数据库中确定满足预设条件的目标对象;
其中,预设条件包括:目标对象的能力画像与任务需求信息中的任务内容和任务质量等级均匹配,且目标对象的闲忙状态与任务完成时间匹配。
可选地,该任务分配装置500还包括:
第二接收模块,用于接收对目标对象的评价结果,其中,评价结果是基于目标对象对任务的处理结果确定得到;
更新模块,用于根据评价结果,对数据库中目标对象的能力画像和闲忙状态进行更新。
可选地,该任务分配装置500还包括:
排序模块,用于基于目标信息对多个对象进行排序,得到排序结果;其中,目标信息包括以下至少一项:任务量、量化后的评价结果和闲忙状态;
显示模块,用于显示排序结果。
可选地,该任务分配装置500还包括:
第一获取模块,用于获取多个对象的特征信息,其中,特征信息包括第一特征信息、第二特征信息、第三特征信息;第一特征信息用于表征多个对象的基础属性和处理任务能力的定性类特征、第二特征信息用于表征多个对象的基础属性和处理任务能力的定量类特征;第三特征信息用于表征多个对象的处理任务能力的能力评价分值;
构建模块,用于基于第一特征信息、第二特征信息和第三特征信息,在数据库中构建多个对象的能力画像。
可选地,该任务分配装置500还包括:
第二获取模块,用于获取目标特征字段,目标特征字段用于表征处理任务能力所需涵盖的特征;
第三获取模块,用于获取样本库,样本库包括多个对象所具备的处理任务能力的真实特征;
预测模块,用于将特征字段和样本库输入预设模型进行预测,输出第三特征信息。
可选地,第二获取模块包括:
构建子模块,用于构建特征库;
处理子模块,用于对特征库内的特征字段进行归一化处理和过滤处理,得到中间特征字段;
选择子模块,用于采用预设算法对中间特征字段的各字段进行选择,得到目标特征字段,其中,预设算法包括期望交叉熵算法、卡方算法和信息增益算法中的至少一种。
需要说明的是,该任务分配装置500可以实现上述任务分配方法的各实施例的步骤,且达到相同的技术效果,在此不再赘述。
本申请实施例还提供了一种电子设备。参见图6,图6为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。如图6所示,该电子设备包括处理器611、通信接口612、存储器613和通信总线614,其中,处理器611,通信接口612,存储器613通过通信总线614完成相互间的通信,
存储器613,用于存放计算机程序;
在本申请一个实施例中,处理器611,用于执行存储器613上所存放的程序时,实现前述任意一个方法实施例提供的任务分配方法,包括:
接收待分配的任务;
基于预先建立的数据库中的能力画像和闲忙状态,确定处理任务的目标对象,其中,数据库包括:多个对象的用于表征处理任务能力的能力画像和多个对象的用于表征时间空闲度的闲忙状态,多个对象包括目标对象;
将任务分配至目标对象。
需要说明的是,该电子设备可以实现上述任务分配方法的各实施例的步骤,且达到相同的技术效果,在此不再赘述。本申请实施例还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如前述任意一个方法实施例提供的任务分配方法的步骤。
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 (10)
1.一种任务分配方法,其特征在于,所述方法包括:
接收待分配的任务;
基于预先建立的数据库中的能力画像和闲忙状态,确定处理所述任务的目标对象,其中,所述数据库包括:多个对象的用于表征处理任务能力的能力画像和所述多个对象的用于表征时间空闲度的闲忙状态,所述多个对象包括所述目标对象;
将所述任务分配至所述目标对象。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于预先建立的数据库中的能力画像和闲忙状态,确定处理所述任务的目标对象,包括:
获取所述任务的任务需求信息,所述任务需求信息包括任务内容、任务完成时间和任务质量等级;
基于所述任务需求信息,从所述数据库中确定满足预设条件的所述目标对象;
其中,所述预设条件包括:所述目标对象的能力画像与任务需求信息中的所述任务内容和所述任务质量等级均匹配,且所述目标对象的闲忙状态与所述任务完成时间匹配。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述将所述任务分配至所述目标对象之后,所述方法还包括:
接收对所述目标对象的评价结果,其中,所述评价结果是基于所述目标对象对所述任务的处理结果确定得到;
根据所述评价结果,对所述数据库中所述目标对象的能力画像和闲忙状态进行更新。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
基于目标信息对所述多个对象进行排序,得到排序结果;其中,所述目标信息包括以下至少一项:任务量、量化后的评价结果和闲忙状态;
显示所述排序结果。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述基于预先建立的数据库中的能力画像和闲忙状态,确定处理所述任务的目标对象之前,所述方法还包括:
获取所述多个对象的特征信息,其中,所述特征信息包括第一特征信息、第二特征信息、第三特征信息;所述第一特征信息用于表征所述多个对象的基础属性和所述处理任务能力的定性类特征、所述第二特征信息用于表征所述多个对象的基础属性和所述处理任务能力的定量类特征;所述第三特征信息用于表征所述多个对象的所述处理任务能力的能力评价分值;
基于所述第一特征信息、所述第二特征信息和所述第三特征信息,在所述数据库中构建所述多个对象的能力画像。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取目标特征字段,所述目标特征字段用于表征所述处理任务能力所需涵盖的特征;
获取样本库,所述样本库包括所述多个对象所具备的处理任务能力的真实特征;
将所述特征字段和所述样本库输入预设模型进行预测,输出所述第三特征信息。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述获取目标特征字段,包括:
构建特征库;
对所述特征库内的特征字段进行归一化处理和过滤处理,得到中间特征字段;
采用预设算法对所述中间特征字段的各字段进行选择,得到目标特征字段,其中,所述预设算法包括期望交叉熵算法、卡方算法和信息增益算法中的至少一种。
8.一种任务分配装置,其特征在于,所述装置包括:
第一接收模块,用于接收待分配的任务;
确定模块,用于基于预先建立的数据库中的能力画像和闲忙状态,确定处理所述任务的目标对象,其中,所述数据库包括:多个对象的用于表征处理任务能力的能力画像和所述多个对象的用于表征时间空闲度的闲忙状态,所述多个对象包括所述目标对象;
分配模块,用于将所述任务分配至所述目标对象。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口,存储器通过通信总线完成相互间的通信;
存储器,用于存放计算机程序;
处理器,用于执行存储器上所存放的程序时,实现权利要求1-7任一项所述的任务分配方法的步骤。
10.一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1-7任一项所述的任务分配方法的步骤。
Priority Applications (1)
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