基于向量嵌入和组合赋权的工单智能推荐方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，提供一种基于向量嵌入和组合赋权的工单智能推荐方法和装置，包括：获取新增工单描述、新增工单地址和新增工单电话，将新增工单描述转化为目标向量；使用目标向量到工单向量数据库中进行相似度匹配并排序，得到工单ID列表以及工单相似度得分列表；根据工单ID从工单权重数据库中提取工单信息得到工单信息列表；根据新增工单地址、新增工单电话、工单信息列表和工单相似度得分列表利用RNN权重矩阵和组合赋权算法进行相似度计算，得到最终得分；根据最终得分进行排序以选择新增工单的推荐结果；根据每个工单ID在排序结果和相似度得分列表的排序序号更新其在工单权重数据库中的工单权重，泛化性好、效率高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于向量嵌入和组合赋权的工单智能推荐方法和装置。

技术介绍

1、对于政务工单的处理，首先要“接得快”，即工单高效接收和派发。其次要“分得准”，即保证工单派单准确率有保障。同时还要记得全，可追溯、可分析。

2、智能派单和智能填单技术在政务工单处理领域得到了越来越多的使用。智能派单和智能填单模型，主要的业务场景需要预测新增工单的来的目的、工单类型、处置部门、地址、电话、日期、姓名。但传统的模型仍存在着以下问题：识别速度慢，需要调用多个模型获取不同的识别结果。模型泛化能力差，本地数据依赖性过高，在新增项目和长周期项目中，会出现准确率退化的问题；同时，当本地数据需要调整或优化时，优化周期长；此外，模型与本地业务无法自适应调整，类似的数据一次预测错误后续一直会预测错误，无法通过业务操作自适应调整。

3、综上，现有技术存在泛化能力差、效率低的问题。

技术实现思路

1、本专利技术提供一种基于向量嵌入和组合赋权的工单智能推荐方法和装置，用以解决现有技术中泛化能力差、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于向量嵌入和组合赋权的工单智能推荐方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于向量嵌入和组合赋权的工单智能推荐方法，其特征在于，获取新增工单的新增工单地址和新增工单电话，具体包括：

3.根据权利要求1所述的基于向量嵌入和组合赋权的工单智能推荐方法，其特征在于，根据所述新增工单地址、所述新增工单电话、所述工单信息列表和所述工单相似度得分列表利用RNN权重矩阵和组合赋权算法进行相似度计算，得到最终得分，具体包括：

4.根据权利要求1所述的基于向量嵌入和组合赋权的工单智能推荐方法，其特征在于，根据每个工单ID在所述排序结果和所述相似度得分...

【技术特征摘要】

1.一种基于向量嵌入和组合赋权的工单智能推荐方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于向量嵌入和组合赋权的工单智能推荐方法，其特征在于，获取新增工单的新增工单地址和新增工单电话，具体包括：

3.根据权利要求1所述的基于向量嵌入和组合赋权的工单智能推荐方法，其特征在于，根据所述新增工单地址、所述新增工单电话、所述工单信息列表和所述工单相似度得分列表利用rnn权重矩阵和组合赋权算法进行相似度计算，得到最终得分，具体包括：

4.根据权利要求1所述的基于向量嵌入和组合赋权的工单智能推荐方法，其特征在于，根据每个工单id在所述排序结果和所述相似度得分列表的排序序号更新所述工单id在所述工单权重数据库中对应的工单权重，具体包括：

5.根据权利要求4所述的基于向量嵌入和组合赋权的工单智能推荐方法，其特征在于，根据每个工单id在所述排序结果和所述相似度得分列表的排序序号更新所述工单id在所述工单权重数...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝博，郑扬勇，黄海凤，
申请(专利权)人：云粒智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：