[发明专利]服务订单分配方法、装置、电子设备和存储介质在审
| 申请号: | 202010885814.3 | 申请日: | 2020-08-28 |
| 公开(公告)号: | CN112036738A | 公开(公告)日: | 2020-12-04 |
| 发明(设计)人: | 周春春;杨彬栏;何颖妮;张琪 | 申请(专利权)人: | 中国建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司 |
| 主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q50/26 |
| 代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
| 地址: | 100033 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 服务 订单 分配 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种服务订单分配方法,其特征在于,包括:
获取待分配的服务订单,并确定所述服务订单中的服务要素;其中,所述服务要素包括待服务用户信息;
确定与所述待服务用户信息关联的用户服务偏好模型;
根据所述用户服务偏好模型从候选服务人员中确定所述服务订单的分配服务人员。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,确定与所述待服务用户信息关联的用户服务偏好模型,包括:
根据所述待服务用户信息确定历史服务订单;
基于训练模型对所述历史服务订单进行训练,得到与所述待服务用户信息关联的用户服务偏好模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,基于训练模型对所述历史服务订单进行训练,得到与所述待服务用户信息关联的用户服务偏好模型,包括:
对所述历史服务订单中的服务人员信息进行提取;
根据所述服务人员信息生成订单偏好矩阵;
基于训练模型对订单偏好矩阵进行拟合,得到与所述待服务用户信息关联的线性回归模型,作为用户服务偏好模型。
4.根据权利要求2或3任一项所述的方法,其特征在于,所述训练模型包括如下至少一种:逻辑回归模型、支持向量机模型和最小二乘法模型。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述服务人员信息至少包括如下一项:性别、年龄、服务单价以及服务时长。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,根据所述用户服务偏好模型从候选服务人员中确定所述服务订单的分配服务人员,包括:
将所述候选服务人员的服务人员信息作为所述用户服务偏好模型的输入;
根据所述用户服务偏好模型的输出确定所述服务订单的分配服务人员。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述用户服务偏好模型中包括所述服务人员信息的权重信息;
相应的,根据所述用户服务偏好模型的输出确定所述服务订单的分配服务人员,包括:
根据所述候选服务人员的服务人员信息和所述权重信息,确定所述候选服务人员的偏好值,作为用户服务偏好模型的输出;
根据所述候选服务人员的偏好值的排序结果确定所述服务订单的分配服务人员。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,根据如下公式确定所述候选服务人员的偏好值:S=∑aibi;
其中,S表示候选服务人员的偏好值,ai表示第i个服务人员信息的权重,bi表示第i个服务人员信息的归一化评分。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述服务要素还包括:服务硬性指标;其中,所述服务硬性指标包括如下至少一项:服务资质指标、用户语言指标、服务区域指标以及服务时间指标;
相应的,在根据所述用户服务偏好模型从候选服务人员中确定所述服务订单的分配服务人员之前,还包括:
从所述候选服务人员中筛选符合所述服务硬性指标的服务人员,作为候选分配服务人员;
根据所述用户服务偏好模型从候选分配服务人员中确定所述服务订单的分配服务人员。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在获取待分配的服务订单之前,还包括:
采集所有候选服务人员信息;其中,所述候选服务人员信息至少包括如下一项:人员身份信息、性别、年龄、服务单价、服务时长、语言信息、服务资质信息、服务区域信息以及服务时间信息。
11.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在获取待分配的服务订单之前,还包括:
采集所有服务信息;其中,所述服务信息至少包括如下一项:服务名称、服务类别、服务具体内容、服务可选时间、服务可选时长、服务单价、服务可选区域以及服务资质要求。
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