[发明专利]基于海鸥优化算法的工单排序方法、装置、终端及介质

说明书

本申请涉及信息安全技术领域，揭露一种基于海鸥优化算法的工单排序方法、装置、终端及介质，其中方法包括对获取的待处理工单数据进行解析，以获取客户类型标识、日期编码以及流水号，然后选取聚类中心进行聚类处理，得到M个聚类数据，选取新的聚类中心对M个聚类数据进行聚类处理，得到M个客户类型数据集；基于客户类型标识和日期编码，生成初始权值、工单占比和时间维度权值，将初始权值、工单占比以及时间维度权值进行计算处理，得到工单数据特征；采用海鸥优化算法，计算每一客户类型数据集距离新的聚类中心的距离，得到目标距离，并生成待处理工单数据对应的目标排序。本申请对工单数据进行精准排序，解决工单阻塞的问题。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于海鸥优化算法的工单排序方法、装置、终端及介质。

背景技术

订单中心在短时间流水阻塞问题优化，由于某些原因，平台的各中心，或其他外系统通过平台在批量调用订单中心时，会导致其在短时间内生成大量的流水工单。这些流水工单需要运维或者相关的工作人员进行及时且有效的处理。单一的查询流水号并一一处理的方式将严重的影响下游接口的响应，给客户带来很不友好的感知，故需要对工单的排序进行处理。

现有的工单排序处理方式是通过识别工单中的时间信息，基于时间的长度进行工单排序，然而这种仅仅以时间作为依据的方式进行排序，无法根据不同业务，不同数据类型，导致工单排序结果难以解决工单阻塞的问题。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种基于海鸥优化算法的工单排序方法、装置、终端及介质，通过对工单数据进行精准排序，以解决工单阻塞的问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于海鸥优化算法的工单排序方法，包括：

获取待处理工单数据，并对所述待处理工单数据进行解析，以获取每一所述待处理工单数据对应的客户类型标识、日期编码以及流水号；

基于所述客户类型标识，分别从每个所述客户类型标识中随机选择一个所述待处理工单数据作为聚类中心，并根据所述聚类中心对所述待处理工单数据进行聚类处理，得到M个聚类数据，其中，M为正整数；

计算每一所述聚类数据的均值，作为新的聚类中心，并根据所述新的聚类中心对M个所述聚类数据进行聚类处理，得到M个客户类型数据集；

将所述客户类型标识与预设客户权值进行匹配，以获取每一所述客户类型数据集的初始权值，并基于所述日期编码，获取工单占比和时间维度权值；

采用预设的计算公式，将所述初始权值、工单占比以及时间维度权值进行计算处理，得到工单数据特征；

根据所述工单数据特征，结合海鸥优化算法，计算每一所述客户类型数据集距离所述新的聚类中心的距离，得到目标距离，并基于所述目标距离，生成所述待处理工单数据对应的目标排序。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于海鸥优化算法的工单排序装置，包括：

待处理工单数据获取模块，用于获取待处理工单数据，并对所述待处理工单数据进行解析，以获取每一所述待处理工单数据对应的客户类型标识、日期编码以及流水号；

待处理工单数据聚类模块，用于基于所述客户类型标识，分别从每个所述客户类型标识中随机选择一个所述待处理工单数据作为聚类中心，并根据所述聚类中心对所述待处理工单数据进行聚类处理，得到M个聚类数据，其中，M为正整数；

客户类型数据集生成模块，用于计算每一所述聚类数据的均值，作为新的聚类中心，并根据所述新的聚类中心对M个所述聚类数据进行聚类处理，得到M个客户类型数据集；

客户类型标识匹配模块，用于将所述客户类型标识与预设客户权值进行匹配，以获取每一所述客户类型数据集的初始权值，并基于所述日期编码，获取工单占比和时间维度权值；