[发明专利]一种动态派工的方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种动态派工的方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括如下步骤：利用待派工人员的历史派工任务数据对待派工人员进行分类处理，以生成多个第一特征数据集；从当前派工任务数据中提取出任务目标指标数据，利用任务目标指标数据生成第二特征数据集；根据第二特征数据集对多个第一特征数据集进行筛选处理，将至少一个第一特征数据集作为目标特征数据集；将当前派工任务与目标特征数据集中的待派工人员进行匹配，以确定指定派工人员；将当前派工任务分配至指定派工人员。本发明通过大数据处理方式根据待派工人员实际情况和派工任务情况进行精准化、智能化派工，以保证派工任务的高质量和快速地完成，极大提升了用户满意度。

技术领域

本发明涉及大数据处理技术领域，更为具体来说，本发明能够提供一种动态派工的方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

目前，任务派发工作往往依靠负责人进行主观地分配，这种常规方式不仅易受到人为主观意识和情绪等因素的严重影响，而且经常出现分配的任务不适合被分配的处理人，例如当前处理人由于其他任务或条件影响而无时间处理当前被分配的任务，从而导致派工任务执行效率过低，影响了处理人的任务处理时效。因此，如何能够客观地进行派工和提高任务执行效率，成为了本领域技术人员亟待解决的技术问题和始终研究的重点。

发明内容

为解决常规任务派发方式存在的任务执行效率低、主观性过强等技术问题，本发明具体可提供一种动态派工的方法、装置、计算机设备及存储介质，以达到提高派工任务执行效率和客观地进行任务派发等技术目的。

为实现上述的技术目的，本发明能够提供一种动态派工的方法，该方法可包括但不限于如下的一个或多个步骤。

利用待派工人员的历史派工任务数据对待派工人员进行分类处理，以生成多个第一特征数据集；

从获取的当前派工任务数据中提取出任务目标指标数据，并利用所述任务目标指标数据生成第二特征数据集；

根据所述第二特征数据集对所述多个第一特征数据集进行筛选处理，以将至少一个所述第一特征数据集作为目标特征数据集；

将当前派工任务与所述目标特征数据集中的待派工人员进行匹配，以确定与所述当前派工任务匹配程度最高的待派工人员作为指定派工人员；

将所述当前派工任务分配至所述指定派工人员，以通过所述指定派工人员处理所述当前派工任务。

进一步地，所述利用待派工人员的历史派工任务数据对待派工人员进行分类处理，以生成多个第一特征数据集，包括：

基于所述历史派工任务数据和待派工人员数据形成多个标签；

以所述标签作为分类依据对当前所有所述待派工人员进行划分；

利用隶属于同一类别的待派工人员数据形成第一特征数据集。

进一步地，所述以所述标签作为分类依据对当前所有所述待派工人员进行划分包括：

按照对所述当前派工任务的影响程度对所有标签进行排序；

对排序结果中的各个标签依次地设置权重值；

基于所述标签及其权重值对当前所有所述待派工人员进行划分。

进一步地，所述基于所述标签及其权重值对当前所有所述待派工人员进行划分包括：

读取各个标签分别对应的指标值；

归一化处理所述指标值，以使不同指标值映射到同一数值区间；

根据标签的权重值和归一化处理后的指标值计算最终分类值；

确定处于相同设定范围的最终分类值的待派工人员，以划分在同一类别中。