[發(fā)明專利]一種基于運維管理的智能工單質(zhì)檢方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810048217.8
• 申請日: 2018-01-18
• 公開（公告）號: CN108470022B
• 公開（公告）日: 2021-11-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 石慧敏;李濤;劉崢
• 申請（專利權(quán)）人: 南京郵電大學(xué)
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06F16/35;G06F16/33;G06Q10/00;G06Q10/06
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200
• 代理人: 朱楨榮

1.一種基于運維管理的智能工單質(zhì)檢方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一、先確定工單中故障原因類別的屬性值，故障原因類別中的各個類別屬性值的集合稱為故障原因類別的屬性集合，根據(jù)工單中故障原因類別的屬性值對工單進行粗分類；

步驟二、在故障原因類別的各個類中根據(jù)預(yù)設(shè)的故障原因與處理措施的邏輯對應(yīng)關(guān)系對經(jīng)過步驟一粗分類后的工單進行細(xì)分類；

步驟三、在經(jīng)過步驟二分類后的每條工單中進行特征詞選擇，生成特征詞向量；

步驟四、對待分類工單進行預(yù)處理，提取等待分類工單中故障原因類別的字段；

步驟五、判斷待分類工單提取出的字段是否存在故障原因類別的屬性集合中，如果存在則待分類工單屬于故障原因類別中的一類，執(zhí)行步驟八；如果不存在則轉(zhuǎn)到步驟六，進行進一步判斷；

步驟六、根據(jù)步驟三生成的特征詞向量，計算步驟四中提取出的字段與屬性集合里各屬性值的語義相似度；

步驟七、判斷語義相似度是否大于預(yù)設(shè)的第一閾值；若相似度大于第一閾值，將這個該待分類工單劃分到屬性值所表示的類，執(zhí)行步驟八；如果相似度低于第一閾值，則該待分類工單直接視為不合格；

步驟八、判斷待分類工單是否存在已知的合格工單樣本中：如果匹配到一樣的工單，則工單屬于合格工單，如果匹配不到相同的工單，則轉(zhuǎn)到步驟九；

步驟九、計算工單類別相似度，確定工單是否合格：當(dāng)待分類工單與步驟二細(xì)化后的工單類別中的某個類別的相似度大于預(yù)設(shè)的第二閾值，則待分類工單屬于這個類別，因此這個工單是合格工單，當(dāng)某個工單與步驟二細(xì)化后的工單類別中所有類別的相似度都小于第二閾值，這個工單是不合格工單；

步驟二中的細(xì)分類中：對語義相同的故障原因，規(guī)定其中一種故障原因為標(biāo)準(zhǔn)字段，其他語義相同但是不符合標(biāo)準(zhǔn)字段的工單刪除。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于運維管理的智能工單質(zhì)檢方法，其特征在于，第一閾值、第二閾值均是按照使分類錯誤率最小的貪婪最優(yōu)化原則選出的。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于運維管理的智能工單質(zhì)檢方法，其特征在于，語義相似度通過余弦相似度來計算。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于運維管理的智能工單質(zhì)檢方法，其特征在于，語義相似度通過歐式距離來計算。