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申请/专利权人：深圳市万物云科技有限公司

摘要：本发明公开了基于WaveNet的工单派发方法、装置及相关介质，该方法包括：获取工单数据以及多个待接收所述工单数据的用户数据，并根据所述工单数据生成任务特征属性，以及根据多个所述用户数据对应生成多个用户画像属性；对所述任务特征属性和每一用户画像属性分别进行向量化处理，得到任务特征向量和对应多个初始用户画像向量；利用改进的WaveNet模型为每一所述初始用户画像向量生成个性化标签，并结合所述初始用户画像向量和对应的个性化标签生成目标用户画像向量；对所述任务特征向量和每一所述目标用户画像向量分别计算相似度，并选取相似度最高的前N个目标用户画像向量对应的用户作为派发对象。本发明实施例可以提高派单过程的准确性、实时性和成功率。

主权项：1.一种基于WaveNet的工单派发方法，其特征在于，包括：获取工单数据以及多个待接收所述工单数据的用户数据，并根据所述工单数据生成任务特征属性，以及根据多个所述用户数据对应生成多个用户画像属性；对所述任务特征属性和每一用户画像属性分别进行向量化处理，得到任务特征向量和对应多个初始用户画像向量；利用改进的WaveNet模型为每一所述初始用户画像向量生成个性化标签，并结合所述初始用户画像向量和对应的个性化标签生成目标用户画像向量；对所述任务特征向量和每一所述目标用户画像向量分别计算相似度，并选取相似度最高的前N个目标用户画像向量对应的用户作为派发对象，其中N≥1；所述利用改进的WaveNet模型为每一所述初始用户画像向量生成个性化标签，并结合所述初始用户画像向量和对应的个性化标签生成目标用户画像向量，包括：对所述初始用户画像向量进行数据预处理，其中，所述数据预处理包括数据清洗、特征提取；将经过数据预处理的初始用户画像向量输入至WaveNet模型中，利用WaveNet模型中的卷积层和池化层依次对所述初始用户画像向量进行卷积处理和池化处理；利用残差模块对卷积层的输出结果进行信息流调节处理；通过softmax函数对池化层的输出结果进行分类预测，并基于分类预测结果生成所述个性化标签；所述利用残差模块对卷积层的输出结果进行信息流调节处理，包括：按照下式，采用残差块内部的门控激活单元对卷积层的输出结果进行信息流调节处理： ；其中，z为门控激活单元的输出结果，tanh和sigmoid分别为过滤门和学习门，x为卷积层的输入数据，wf和wg分别表示tanh和sigmoid内部与x相对应的权重系数。

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百度查询： 深圳市万物云科技有限公司 基于WaveNet的工单派发方法、装置及相关介质