基于机器学习的工单诉求自适应分派模型

摘要

供电工单内信息差异较大，导致分派准确率较低，为提高不同诉求工单的分派精度，基于机器学习构建工单诉求自适应分派模型。建立工单分类模型，在嵌入式空间模型内计算其输入值与输出值，并提取文本特征。在不同用户诉求下，基于机器学习建立文本匹配模型，获取文本匹配的函数结构。设计工单诉求分派算法得到供电工单的分派结果。测试结果表明：所提方法的分派精度最高，受长文本、大数据量影响较小，具有一定的优越性，明显提高工单的分配精度。

关键词

机器学习 / 供电工单 / 用户诉求 / 自适应算法 / 工单分派 / 特征提取