运维工单分派方法、设备及可读存储介质技术

本申请公开了一种运维工单分派方法、设备及可读存储介质，涉及计算机技术领域，以提高运维工单分配的准确性。该方法包括：获取待处理运维工单的第一关键信息向量以及至少一个候选运维人员的运维成功关键词概率向量；确定所述第一关键信息向量与所述运维成功关键词概率向量之间的相似度；根据所述相似度，确定目标运维成功关键词概率向量，其中，所述目标运维成功关键词概率向量为最大的相似度对应的运维成功关键词概率向量；将所述目标运维成功关键词概率向量对应的运维人员，作为目标运维人员，用于处理所述待处理运维工单。本申请实施例可以提高运维工单分配的准确性。实施例可以提高运维工单分配的准确性。实施例可以提高运维工单分配的准确性。

【技术实现步骤摘要】
运维工单分派方法、设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种运维工单分派方法、设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]传统的运维工单管理方案中，在系统或硬件资源出现故障后，由提单发起人发起运维工单，工单会经过若干步的流转，分别由若干位管理人员手动提取工单，阅读工单详情，以经验分析判断，然后手工分配到合适的一线运维人员或二线资深运维或三线运维专家处理。
[0003]这种方式中，主要依赖于管理人员的经验进行处理，从而导致工单的分派存在误差。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种运维工单分派方法、设备及可读存储介质，以提高运维工单分配的准确性。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种运维工单分配方法，包括：
[0006]获取待处理运维工单的第一关键信息向量以及至少一个候选运维人员的运维成功关键词概率向量；
[0007]确定所述第一关键信息向量与所述运维成功关键词概率向量之间的相似度；
[0008]根据所述相似度，确定目标运维成功关键词概率向量，其中，所述目标运维成功关键词概率向量为最大的相似度对应的运维成功关键词概率向量；
[0009]将所述目标运维成功关键词概率向量对应的运维人员，作为目标运维人员，用于处理所述待处理运维工单。
[0010]第二方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的运维工单分派方法中的步骤。
[0011]第三方面，本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的运维工单分派方法中的步骤。
[0012]在本申请实施例中，将待处理运维工单的第一关键信息向量与至少一个候选运维人员的运维成功关键词概率向量进行匹配，从而将待处理运维工单分配给目标运维成功关键词概率向量对应的运维人员。由于所述目标运维成功关键词概率向量为最大的相似度对应的运维成功关键词概率向量，因此，利用本申请实施例的方案，可提高运维工单分配的准确性。
附图说明
[0013]图1是本申请实施例提供的运维工单分派方法的流程图；
[0014]图2是本申请实施例提供的运维工单分派装置的结构图。
具体实施方式
[0015]本申请实施例中术语“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0016]本申请实施例中术语“多个”是指两个或两个以上，其它量词与之类似。
[0017]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，并不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0018]参见图1，图1是本申请实施例提供的运维工单分派方法的流程图，如图1所示，包括以下步骤：
[0019]步骤101、获取待处理运维工单的第一关键信息向量以及至少一个候选运维人员的运维成功关键词概率向量。
[0020]其中，待处理运维工单指的是任意的需进行处理的运维工单。在此步骤中，可按照如下方式获取待处理运维工单的第一关键信息向量：
[0021](1)根据所述待处理运维工单包括的文本信息形成第一文本。
[0022]在此，将待处理运维工单的所有文本信息，包括工单标题、工单分类、工单标签、严重等级、涉及的设备信息、IP与端口、进程、工单描述、异常日志等，拼合成一个长文本Text_i，即第一文本。
[0023](2)将所述第一文本分别按照长度N划分为至少一个第一词集，其中，N为整数，且2≤N≤Sc_i，Sc_i为所述待处理运维工单包括的文本信息中，字数最少的句子的长度。
[0024]在此，将所述第一文本分别按照长度2、3、4...Sc_i个字逐字切分形成临时词集Dict_i_temp，即第一词集。
[0025](3)将所述第一词集与第一工单词语概率排序信息进行匹配，得到第二工单词语概率排序信息，其中，所述第一工单词语概率排序信息是根据历史运维工单获得的。历史运维工单可以包括由运维人员处理过的运维工单。
[0026]遍历第一词集Dict_i_temp中的临时词，从第二工单词语概率Dict_word_order中以最短字数且概率最大化为匹配原则，构建第一工单词语概率排序信息Dict_i_word_order，数据结构为[word_j，Prod_j]，[word_j+1,Prod_j+1]...]，Prod_j表示word_j的关键概率。
[0027]最短字数且概率最大化，可以理解为在第一词集中，以最少的字数组成词语的情况下，获取该词语对应的最大的关键概率。
[0028]例如，以“计算机软件”为例，将该句子分别按照2，3，4，5(Sc_i＝5)为例划分为多个第一词集。对于N＝2得到的第一词集为：计算，机软，件。在此，将第一词集中的每个词语，和第二工单词语概率Dict_word_order中的词语的概率进行匹配。以，“计算”为例，若“计算”匹配到可相应的词语，则将第二工单词语概率Dict_word_order中“计算”的关键概率作为在Dict_i_word_order中“计算”的关键概率。对于N＝3得到的第一词集为：计算机，软件。
以，“计算机”为例，若“计算机”也可在第二工单词语概率Dict_word_order中匹配到可相应的词语，但是，由于“计算”已经匹配到相应的词语，且“计算”的字数少于“计算机”的字数，所以，第一工单词语概率排序信息Dict_i_word_order中包括“计算”的关键概率。
[0029](4)根据所述第二工单词语概率排序信息以及所述第一词集中每个词语的属性参数，确定所述每个词语的关键概率。
[0030]其中，所述每个词语的属性参数包括：每个词语word_j在所述第一文本Text_i中的出现次数word_j_count_i，每个词语在根据所述历史运维工单形成的第二文本中的出现次数word_j_count_all，每个词语出现在所述历史运维工单中的次数word_workorders_count，以及工单总数Workorders_all_count。其中，所述工单总数为所述待处理运维工单的数量与所述历史运维工单的数量之和。
[0031]其中，根据每个词语在所述第二工单词语概率排序信息中的目标概率、所述每个词语在所述第一文本中的出现次数，每个词语在根据所述历史运维工单形成的第二文本中的出现次数，每个词语出现在所述历史运维工单中的次数，以及工单总数，得到每个词语的关键概率。例如，每个词语的关键概率Word_j_keyPod可表示为下式：
[0032]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运维工单分配方法，其特征在于，包括：获取待处理运维工单的第一关键信息向量以及至少一个候选运维人员的运维成功关键词概率向量；确定所述第一关键信息向量与所述运维成功关键词概率向量之间的相似度；根据所述相似度，确定目标运维成功关键词概率向量，其中，所述目标运维成功关键词概率向量为最大的相似度对应的运维成功关键词概率向量；将所述目标运维成功关键词概率向量对应的运维人员，作为目标运维人员，用于处理所述待处理运维工单。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理运维工单的第一关键信息向量，包括：根据所述待处理运维工单包括的文本信息形成第一文本；将所述第一文本分别按照长度N划分为至少一个第一词集，其中，N为整数，且2≤N≤Sc_i，Sc_i为所述待处理运维工单包括的文本信息中，字数最少的句子的长度；将所述第一词集与第一工单词语概率排序信息进行匹配，得到第二工单词语概率排序信息，其中，所述第一工单词语概率排序信息是根据历史运维工单获得的；根据所述第二工单词语概率排序信息以及所述第一词集中每个词语的属性参数，确定所述每个词语的关键概率；根据所述每个词语的关键概率，得到所述第一关键信息向量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个词语的关键概率，得到所述第一关键信息向量，包括：根据所述每个词语的关键概率，得到第一关键词概率张量；对所述第一关键词概率张量进行降维处理，得到所述第一关键信息向量。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，按照如下方式得到所述第一工单词语概率排序信息：获取工单术语集合，其中，所述工单术语集合包括多个词语且多个词语互不相同；对于所述术语集合中的每个字，分别确定每个字对应的位置三元组，其中，所述位置三元组包括每个字、每个字在词语中的目标位置、每个字在词语的目标位置的概率，所述目标位置包括词语的开始或中间或结尾；将根据所述历史运维工单形成的第二文本分别按照长度M划分为至少一个第二词集，其中，M为整数，且2≤N≤Sc，Sc为所述历史运维工单包括的文本信息中，字数最少的句子的长度；对于每一个第二词集中的第一目标字，根据所述位置三元组确定所述第一目标字之后出现其他字的出现概率，所述第一目标字为每一个第二词集中的任意的字，所述其他字为所述第二文本中的一个或多个字；将每个所述第二词集中的每个字对应的出现概率进行排序，得到所述第一工单词语概率排序信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对于每一个第二词集中的第一目标字，根据所述位置三元组确定所述第一目标字之后出现其他字的出现概率，包括：获取以...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈黎明，林浩，张小磊，黄峥嵘，
申请(专利权)人：咪咕文化科技有限公司中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：