[发明专利]问题解决人推荐方法及装置

说明书

本发明公开了一种问题解决人推荐方法及装置，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取历史问题单信息以及对应的问题单解决人信息；根据历史问题单信息以及对应的问题单解决人信息训练得到问题解决人推荐模型；获取当前问题单信息，问题单信息包括问题详细描述信息和报错页面截图；计算历史问题单信息和当前问题单信息的相似度，基于问题解决人推荐模型，根据相似度进行预测，获得推荐的问题单解决人信息。本发明利用用户提交的截图和问题描述信息，基于图片和短文本相似度比对的方法，在问题单流转环节，为流转枢纽节点的处理人提供相同或类似问题的处理经验、推荐当前问题的处理团队，辅助问题单的正确流转，可以高效地为用户解决问题。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及问题解决人推荐方法及装置。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

一个复杂软件系统的开发往往涉及到多个部门的分工协作。在系统更新迭代和用户使用过程中，往往难以避免地会出现一些技术性bug或未按操作规范导致的问题。传统的问题解决途径，一般是分两步：第一、先在FAQ系统检索相同或类似问题的解决方法；第二、当未查询到相同或类似的问题时，则依赖人工经验，根据报错信息，将问题单流转到枢纽节点，再由枢纽节点转到相关开发团队解决。

现有的依赖人工经验的问题单流转过程如下：

1)当报错信息提示了相关开发团队信息时，直接找到相应的开发团队；

2)当报错信息描述不明确时，根据出错所在系统模块信息，将问题单流转到该模块界面开发团队；再由该开发团队负责人结合用户提交的信息，定位出错日志，最终找到并流转到正确的解决团队。

现有的问题单流转系统，一方面依赖于报错提示信息，只有当报错信息中明确提及相关团队时，才能直接找到相应的开发团队；当报错信息未提及相关团队，且报错信息描述语义较为模糊时，则依赖于处理人的经验，难以实现问题单的及时正确流转，有时甚至会空转，无人认领，拉长解决问题的时间，导致不好的用户体验。

发明内容

本发明实施例提供一种问题解决人推荐方法，用以解决人工处理难以实现问题单的及时正确流转，拉长解决问题的时间，导致不好的用户体验的问题，该方法包括：

获取历史问题单信息以及对应的问题单解决人信息；

根据历史问题单信息以及对应的问题单解决人信息训练得到问题解决人推荐模型；

获取当前问题单信息，其中，问题单信息包括问题详细描述信息和报错页面截图；

分别计算当前问题单同历史问题单详细描述信息的相似度和报错页面截图的相似度，利用问题详细描述信息的相似度和报错页面截图的相似度，基于问题解决人推荐模型，获得推荐的问题单解决人信息。

在一个实施例中，还包括：

对问题详细描述信息进行短文本数据挖掘处理；

对报错页面截图进行图片挖掘处理。

在一个实施例中，对问题详细描述信息进行短文本数据挖掘处理，包括：

对问题详细描述信息进行数据清洗和预处理；

对数据清洗和预处理后的问题详细描述信息进行向量化表示。

在一个实施例中，对问题详细描述信息进行数据清洗和预处理，包括：

对问题详细描述信息进行分词、去标点符号和去停用词处理；

对数据清洗和预处理后的问题详细描述信息进行向量化表示，包括：

采用TFIDF模型，对数据清洗和预处理后的问题详细描述信息进行向量化表示。