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摘要：本发明提供基于维修人员画像的智能派单方法，包括根据预设统计分析规则对分布信息进行量化处理以及使用预设算法对每个维修人员对应的技能信息进行聚类处理，构建与每个维修人员和设备故障信息对应的含有行为标签和技能标签的用户画像数据；将所有用户画像数据与对应的设备故障信息输入至预设匹配模型中进行训练，得到智能派单匹配模型，将获取到的待维修设备故障信息输入至智能派单匹配模型中，智能派单匹配模型输出对应的维修人员信息，根据用户画像数据筛选出对应的维修人员对待维修设备进行故障维修处理。本发明的基于维修人员画像的智能派单方法，有效减少无效派单的情况发生，提高了整体设备故障维修过程中派单的精准率和效率。

主权项：1.基于维修人员画像的智能派单方法，其特征在于：数据抽取，从在线维修管理系统中抽取若干个已处理设备故障关联的维修人员信息和设备故障信息，所述维修人员信息包括技能信息和分布信息，所述设备故障信息包括历史工单数据和故障数据；构建用户画像，根据预设统计分析规则对所述分布信息进行量化处理以及使用预设算法对每个维修人员对应的所述技能信息进行聚类处理，得到与每个维修人员和设备故障信息对应的含有行为标签和技能标签的用户画像数据；所述分布信息包括今日维修次数、位置信息以及空闲信息，所述技能信息包括工作信息数据、绩效数据以及维修数据，所述构建用户画像具体为：使用均值、标准差、峰度作为统计量对所述分布信息进行量化处理，得到用于表示单个维修人员行为分布特点的行为标签，依次使用聚类算法、分类算法以及关联分析法对所述技能信息进行聚类处理，得到与每个维修人员对应的技能标签；模型训练，将所有所述用户画像数据与对应的设备故障信息输入至预设匹配模型中进行训练，得到智能派单匹配模型，并将智能派单匹配模型部署在智能派单系统中；所述模型训练具体为：先从设备故障信息中的历史工单数据和故障数据中提取与故障设备对应的基础信息、维修信息以及故障信息，将基础信息、维修信息以及故障信息作为工单提取信息，按照预设比例将所述用户画像数据与对应的工单提取信息划分为训练集、验证集以及测试集，其中，所述基础信息包括设备ID、设备类型以及使用年限，所述维修信息包括历史故障次数和故障频率，所述故障信息包括故障码、故障等级以及故障紧急度；所述训练集用于对预设匹配模型进行训练，所述验证集用于对经过训练的预设匹配模型进行验证，并得到验证结果，所述测试集用于对经过训练的预设匹配模型进行预测，得到匹配精准度，当验证结果达到预设验证阈值且匹配精准度达到预设匹配精准度阈值时，将经过训练的预设匹配模型作为智能派单匹配模型；智能派单，将获取到的待维修设备故障信息输入至智能派单匹配模型中，所述智能派单匹配模型输出对应的维修人员信息。

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