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龙图腾网恭喜中国电子科技集团公司第十五研究所申请的专利一种多级角色叫号排队的信息处理方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118968668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410934373.X，技术领域涉及：G07C11/00；该发明授权一种多级角色叫号排队的信息处理方法和装置是由周婷媛;武苗;黄凤娟;刘敏;李鑫设计研发完成，并于2024-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多级角色叫号排队的信息处理方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多级角色叫号排队的信息处理方法和装置，所述方法包括：获取用户历史叫号信息；所述用户历史叫号信息，包括用户历史信息和用户实际等待时间信息；所述用户历史信息，包括用户级别信息、叫号类型信息、叫号内容信息；所述用户级别信息，取值为第一优先级、第二优先级或第三优先级；对所述用户历史叫号信息进行时间建模处理，得到用户等待时间预测模型；获取得到用户叫号信息和用户已排队信息；所述用户叫号信息，包括用户级别信息、叫号类型信息和叫号内容信息；所述用户已排队信息，记录了每个已排队的用户的排队序号；利用用户等待时间预测模型对所述用户叫号信息进行处理，得到用户等待时间预测值；对所述用户叫号信息、用户已排队信息和用户等待时间预测值进行排队处理，得到用户排序信息。

本发明授权一种多级角色叫号排队的信息处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种多级角色叫号排队的信息处理方法，其特征在于，包括：S1，获取用户历史叫号信息；所述用户历史叫号信息，包括用户历史信息和用户实际等待时间信息；所述用户历史信息，包括用户级别信息、叫号类型信息、叫号内容信息；所述用户级别信息，取值为第一优先级、第二优先级或第三优先级；所述叫号类型信息，为顺序叫号、预约时间叫号或过号重叫号；所述叫号内容信息的取值，根据叫号类型信息确定；S2，对所述用户历史叫号信息进行时间建模处理，得到用户等待时间预测模型；S3，获取得到用户叫号信息和用户已排队信息；所述用户叫号信息，包括用户级别信息、叫号类型信息和叫号内容信息；所述用户已排队信息，记录了每个已排队的用户的排队序号；S4，利用用户等待时间预测模型对所述用户叫号信息进行处理，得到用户等待时间预测值；S5，对所述用户叫号信息、用户已排队信息和用户等待时间预测值进行排队处理，得到用户排序信息；所述对所述用户历史叫号信息进行时间建模处理，得到用户等待时间预测模型，包括：S21，对用户历史叫号信息进行数字编码处理，得到用户历史信息矩阵和用户实际等待时间向量；S22，对所述用户历史信息矩阵和用户实际等待时间向量进行计算处理，得到用户等待时间预测模型；所述对用户历史叫号信息进行数字编码处理，得到用户历史信息矩阵和用户实际等待时间向量，包括:对所述用户历史叫号信息中的用户级别信息进行数字编码处理，得到用户历史信息矩阵中的第一行向量；对所述用户历史叫号信息中的叫号类型信息和叫号内容信息进行联合数字编码处理，得到用户历史信息矩阵中的第二行向量；所述用户历史信息矩阵，包括第一行向量和第二行向量；利用每个用户历史信息对应的用户实际等待时间信息，构建得到用户实际等待时间向量；所述对所述用户历史信息矩阵和用户实际等待时间向量进行计算处理，得到用户等待时间预测模型，包括：将用户历史信息矩阵的转置矩阵表示为Q，将用户实际等待时间向量表示为v，Q的维度为m×n，v的维度为m×1；建立待求解的用户等待时间预测模型，其表达式为:Qp＝v,其中，p为用户等待时间预测模型的待求解向量，p的维度为n×1；利用Q和v构建得到融合求解矩阵W，融合求解矩阵W的表达式为：W＝[-v,Q],其中，融合求解矩阵W的维度为m×n+1；对所述融合求解矩阵W进行奇异值分解，得到：W＝UCYH，其中，U为左分级矩阵，C为中间矩阵，Y为右分解矩阵；对矩阵Y进行分解处理，得到向量p；所述分解处理的表达式为：pi＝Yi+1,n+1，其中，pi表示向量p的第i个元素，Yi+1,n+1表示矩阵Y的第i+1行、第n+1列的元素；将向量p代入待求解的用户等待时间预测模型，得到用户等待时间预测模型；或者，所述对所述用户历史信息矩阵和用户实际等待时间向量进行计算处理，得到用户等待时间预测模型，包括：基于用户级别信息，建立对应的等待时间分布概率模型；所述等待时间分布概率模型的表达式为： 其中，Pk表示已排队人数值为k时，等待时间的分布概率；k的取值根据用户历史信息矩阵的第二行的元素确定，λ为待求解参数；对每个用户级别信息，基于用户实际等待时间向量和用户历史信息矩阵的第二行向量，建立对应的用户实际等待时间的分布概率；对每个用户级别，基于用户实际等待时间的分布概率，对所述等待时间分布概率模型中的参数λ进行求解，得到参数λ的取值；对每个用户级别，将参数λ的取值代入对应的等待时间分布概率模型，得到所述用户级别的等待时间分布概率模型；对所有用户级别的等待时间分布概率模型进行合并处理，得到用户等待时间预测模型。

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