[发明专利]基于用户画像的智能公文流转技术

说明书

本发明公开一种基于用户画像的公文流转方法，所述方法包括用户画像和公文推荐两个模块：用户画像模块主要负责基于用户历史行为的用户特征提取；公文推荐模块基于用户画像为待处理的公文推荐合适的办公人员。本发明采用当下主流的doc2vec、TF‑IDF等自然语言处理算法，将文档转换为向量的形式来对公文进行特征描述，能够充分挖掘公文特征。本发明基于Python开发，将算法搭建在B/S架构的OA当中，具有很强的实用性，能够在很大程度上提高公文流转的效率。

技术领域

本发明涉及基于用户画像的智能公文流转技术，研究面向工作人员的基于办公文件内容的推荐技术。

背景技术

随着大数据和云计算的发展，大量的事务处理构筑在私有云环境之上，计算模式从面向过程、面向对象逐步发展到面向数据的计算。办公自动化的未来发展方向便是云办公，将政企办公完全建立在云计算技术基础上。业务人员不必同时运行多种应用软件，只需在相同的应用环境中就能完成数据的提交和流转，可以根据不同用户的权限提供对文档的不同级别的应用，例如浏览、修改、审批等，文档可根据自定义的工作流，自动传输到下一个文档使用者，实现了办公自动化，提高了工作效率。办公智能化服务同样具有良好的发展前景，它能够在用户允许时自动生成要填写的数据，能够引导用户填写正确的表单，能够自动检查数据是否正确，填写完成后能够快速得到有效的逻辑数据，可以极大的提高工作效率与准确性。

虽然现有的系统改变了原有的公文处理模式，但是并没有改变公文的处理流程，也就是说，没有将先进的管理方法增加进来。纵观目前比较常用的产品，它们所能够提供的功能基本都是围绕公文的处理，其附加的功能无论从深度还是广度来说都远远不能令我们满意。其根本原因就是这些系统只是单纯地处理公文，没有对已处理公文加以利用，也就是说，没有做到知识的积累，无法根据这些已有的信息为企业需要做出决策服务。这就是当前系统所处的困境。随着人工智能的飞速发展，在办公系统中实现与用户行为分析的结合并提供智能化服务已经成为新的需求。

但是，伴随信息技术的迅速膨胀，企业所产生的公文激增，如何更高效地管理这些公文就成了各公司亟待解决的难题。与此同时，企业的不断发展造成了企业的组织构成越来越复杂，使得公文的流转过程也越发复杂，面对如此大量的公文，如何做好公文的分发任务也是一个难题。因此，针对私有云环境下信息数据呈现海量、分散、动态变化的特点，需要进行私有云环境下办公服务个性化服务关键技术研究。

目前，国内外常用的推荐算法有协同过滤算法，基于内容的推荐算法，混合推荐算法。

发明内容

基于用户行为的智能公文流转技术用于提高公文流转的效率，具备用户画像构建、公文的向量模型生成、公文相似度计算、用户标签提取、公文推荐功能，动态加载知识库执行算法。公文数据与用户画像构建以及公文向量模型算法的解耦合可令开发人员单独进行算法开发和项目试验。

基于用户行为的智能公文流转技术的特点在于：运用Python语言编程，搭建在实际的OA(Office Automation,办公自动化)平台上，采用RESTful(Representational StateTransfer,表征性状态转移)API作为交互接口。系统框架主要包括公文向量计算模块、用户标签提取模块、用户画像构建模块、公文推荐模块。其中公文向量计算模块通过算法计算将公文处理成数学上的向量形式；用户标签提取模块的功能在于从公文中提取关键词来为用户打标签；用户画像构建模块的功能在于基于公文向量、用户标签、用户身份信息来构建用户画像；公文推荐模块的功能在于基于用户画像为待办公文推荐办理人员。

本发明的优点在于：

1.以办公人员为核心，通过对历史公文的处理，得到文档的向量化表示，可以将计算机不可量化的汉字转化为数学中的向量从而计算公文相似度。

2.按照办公人员的日常办公内容、办公习惯和相关权限，通过为用户打标签并通过基于历史处理公文的方式构建用户画像，能够充分反映用户的特征。