隐患整治工单的生成方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及隐患设备整治技术领域，尤其涉及一种隐患整治工单的生成方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.设备运行过程中可能存在各种各样的隐患，若不及时发现与处理，会使设备无法正常运行。
3.对于设备隐患的排查与整治，目前主要通过人工梳理的方式挖掘设备的隐患情况并制定相应的整治方案，而且需要与设备厂家进行反复核对，以确认整治方案的可行性。如此，耗时耗力且容易受到人为主观因素等的影响，导致隐患排查不及时。


技术实现要素：

4.本发明主要目的在于提供一种隐患整治工单的生成方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在提高隐患排查的及时性。
5.为实现上述目的，本发明提供一种隐患整治工单的生成方法，所述隐患整治工单的生成方法包括以下步骤：
6.根据隐患设备工单确定隐患设备对应的告警类型和隐患等级评估指标；
7.调用预先构建的隐患整治措施知识库，基于所述隐患整治措施知识库查询所述告警类型对应的隐患整治推荐项以及所述隐患整治推荐项的置信度；
8.根据所述告警类型和所述隐患等级评估指标确定所述隐患设备的隐患级别；
9.根据所述置信度确定所述隐患整治推荐项对应的第一优先级，以及根据所述隐患级别确定所述隐患设备对应的第二优先级；
10.根据所述第一优先级和所述第二优先级生成隐患整治工单。
11.可选地，所述根据所述告警类型和所述隐患等级评估指标确定所述隐患设备的隐患级别的步骤包括：
12.将所述告警类型和所述隐患等级评估指标输入预先训练的聚类分析模型，得到所述隐患设备的隐患级别，所述聚类分析模型依据预先标注有不同隐患设备的隐患级别的历史工单数据进行模型训练得到。
13.可选地，所述调用预先构建的隐患整治措施知识库，基于所述隐患整治措施知识库查询所述告警类型对应的隐患整治推荐项以及所述隐患整治推荐项的置信度的步骤之前，还包括：
14.根据所述隐患设备的历史工单数据确定所述隐患设备的告警类型以及所述告警类型对应的隐患整治措施；
15.获取所述告警类型对应的隐患整治措施集合；
16.确定所述隐患整治措施集合中每两项隐患整治措施之间的相似度；
17.根据所相似度对所述隐患整治措施集合中的隐患整治措施进行归并；
18.根据归并后的所述隐患整治措施集合构建隐患整治措施知识库。
19.可选地，所述根据归并后的所述隐患整治措施集合构建隐患整治措施知识库的步骤之后，包括：
20.接收隐患整治措施的标注操作；
21.根据所述标注操作对归并后的所述隐患整治措施集合中的隐患整治措施进行信息标注；
22.根据所述信息标注的标注结果对所述隐患整治措施知识库进行更新。
23.可选地，根据所述第一优先级和所述第二优先级生成隐患整治工单的步骤之后，还包括：
24.确定所述隐患整治工单中的推荐整治措施项对应的整治措施推荐准确度；
25.根据所述整治措施推荐准确度对所述隐患整治措施知识库和/或所述隐患整治工单进行修正。
26.可选地，所述确定所述隐患整治工单中的推荐整治措施项对应的整治措施推荐准确度的步骤包括：
27.获取所述告警类型的推荐整治措施项的第一特征向量，以及所述告警类型的实际整治措施项的第二特征向量；
28.对所述第一特征向量和所述第二特征向量进行余弦相似度计算，得到所述推荐整治措施项与所述实际整治措施项之间的相似度；
29.根据所述相似度确定所述整治措施推荐准确度；其中，所述相似度越高，所述整治措施推荐准确度越高。
30.可选地，所述根据所述整治措施推荐准确度对所述隐患整治措施知识库和/或所述隐患整治工单进行修正的步骤包括：
31.在所述整治措施推荐准确度低于预设准确度时，将所述推荐整治措施项的标注信息与实际整治措施项的标注信息进行合并，以合并后的标注信息更新所述隐患整治措施知识库中所述推荐整治措施项的标注信息；
32.和/或，获取所述隐患设备的隐患发生频次，根据所述隐患发生频次对隐患整治工单中所述隐患设备的隐患级别进行更新；
33.和/或，利用预设概率模型计算所述告警类型对应的隐患整治措施的出现概率，根据所述出现概率对调用所述隐患整治措施知识库进行数据查询时的查询顺序进行修正。
34.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种隐患整治工单的生成装置，所述隐患整治工单的生成装置包括存储器、处理器及存储在所述处理器上并可在处理器上运行的隐患整治工单的生成程序，所述处理器执行所述隐患整治工单的生成程序时实现如上所述的隐患整治工单的生成方法的步骤。
35.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种隐患整治工单的生成设备，所述隐患整治工单的生成设备包括：第一确定模块、查询模块、第二确定模块、第三确定模块以及生成模块，其中，
36.第一确定模块：用于根据隐患设备工单确定隐患设备对应的告警类型和隐患等级评估指标；
37.查询模块：用于调用预先构建的隐患整治措施知识库，基于所述隐患整治措施知
识库查询所述告警类型对应的隐患整治推荐项以及所述隐患整治推荐项的置信度；
38.第二确定模块：用于根据所述告警类型和所述隐患等级评估指标确定所述隐患设备的隐患级别；
39.第三确定模块，用于根据所述置信度确定所述隐患整治推荐项对应的第一优先级，以及根据所述隐患级别确定所述隐患设备对应的第二优先级；
40.生成模块：用于根据所述第一优先级和所述第二优先级生成隐患整治工单。
41.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读的存储介质，所述存储介质上存储有隐患整治工单的生成程序，所述隐患整治工单的生成程序被处理器执行时实现如上所述的隐患整治工单的生成方法的步骤。
42.本发明实施例中，通过根据隐患设备工单确定隐患设备对应的告警类型和隐患等级评估指标，然后调用预先构建的隐患整治措施知识库，基于隐患整治措施知识库查询告警类型对应的隐患整治推荐项以及隐患整治推荐项的置信度，并根据所述告警类型和所述隐患等级评估指标确定隐患设备的隐患级别，再根据隐患整治推荐项的置信度确定隐患整治推荐项对应的第一优先级，并根据隐患设备的隐患级别确定隐患设备对应的第二优先级，使得能够根据第一优先级和所述第二优先级自动生成隐患整治工单，无需人为排查，继而也无需与设备厂家进行反复核对，能够节省流程减少人为参与，进而能够提高隐患排查的及时性，以提高隐患整治的及时性。
附图说明
43.图1为本发明实施例方案涉及的隐患整治工单的生成装置的结构示意图；
44.图2是本发明隐患整治工单的生成方法第一实施例的流程示意图；
45.图3为本发明隐患整治工单的生成方法第二实施例的流程示意图；
46.图4为本发明隐患整治工单的生成方法第三实施例的流程示意图。
47.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
48.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
49.本发明的主要解决方案是：根据隐患设备工单确定隐患设备对应的告警类型和隐患等级评估指标；调用预先构建的隐患整治措施知识库，基于所述隐患整治措施知识库查询所述告警类型对应的隐患整治推荐项以及所述隐患整治推荐项的置信度；根据所述告警类型和所述隐患等级评估指标确定所述隐患设备的隐患级别；根据所述置信度确定所述隐患整治推荐项对应的第一优先级，以及根据所述隐患级别确定所述隐患设备对应的第二优先级；根据所述第一优先级和所述第二优先级生成隐患整治工单。
50.由于目前对设备进行隐患排查时，通常采用人工排查方式，不仅会受到认为主观因素影响导致隐患排查不及时，而且还需要与设备厂家进行反复核对，会增加隐患排查的流程耗时。因而，本发明提高的上述解决方案旨在提高隐患排查的及时性。
51.参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的隐患整治工单的生成装置结构示意图。
52.如图1所示，该隐患整治工单的生成装置可以包括：通信总线1002，处理器1001，例
如cpu，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
53.本领域技术人员可以理解，图1中示出的隐患整治工单的生成装置结构并不构成对隐患整治工单的生成装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或组合某些部件，或者不同的部件布置。
54.在图1所示的隐患整治工单的生成装置中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的隐患整治工单的生成装置程序，并执行以下隐患整治工单的生成装置方法的各实施例的相关步骤。
55.需要说明的是，以下各个实施例中提出的隐患整治工单的生成方法的执行主体可以是隐患整治工单的生成装置，也可以是隐患整治工单的生成设备。可选地，隐患整治工单的生成装置可设置于隐患整治工单的生成设备，或者独立于隐患整治工单的生成设备设置。其中，在隐患整治工单的生成装置与隐患整治工单的生成设备独立设置时，隐患整治工单的生成装置与隐患整治工单的生成设备可通信连接。以下将以隐患整治工单的生成方法应用于隐患整治工单的生成装置为例进行说明。
56.参照图2，图2为本发明隐患整治工单的生成方法的第一实施例流程图，本实施例中，所述隐患整治工单的生成方法包括以下步骤：
57.步骤s10：根据隐患设备工单确定隐患设备对应的告警类型和隐患等级评估指标；
58.需要说明的是，隐患设备工单为当前存在隐患的隐患设备，或者当前需要进行隐患检测的隐患设备对应的工单数据。可选地，该隐患设备工单的记载内容可包括：隐患设备的工单数据(如工单流水号、工单名称、工单主题、工单创建人、工单创建人的联系方式、工单超时状态、派单说明等)、隐患设备的设备数据(如故障设备型号、故障设备厂商等)以及隐患设备的隐患数据(如网元类型、告警名称、告警类型、告警定位、故障发生时间、故障原因分类、故障响应级别等)等。当然，隐患设备工单还可以记载更多的内容信息，如业务类型、客户服务等级、业务保证等级等，此处仅做列举，不作具体限定。
59.可选地，隐患整治工单的生成装置设置有隐患挖掘分析模块和故障事件监控模块。在隐患设备工单为当前需要进行隐患检测的隐患设备时，可基于隐患挖掘分析模块按照预设智能分析算法对需要进行隐患检测的隐患设备的网元进行隐患扫描得到需要进行隐患检测的网元清单及告警标题(或隐患名称)清单；然后，基于故障事件监控模块，运用预先训练的事件定义模型对上述扫描到的网元清单和告警标题清单进行事件定义得到故障网元清单、故障事件清单及关联告警标题清单，根据故障网元清单、故障事件清单及关联告警标题清单构建隐患设备工单。在隐患设备工单为当前存在隐患的隐患设备对应的工单数据，则可接收人工输入的隐患设备工单；或者，可基于隐患挖掘分析模块对现网运行态的所有网元进行隐患扫描得到网元清单及告警标题清单，然后基于故障事件监控模块进行事件定义故障网元清单、故障事件清单及关联告警标题清单，根据故障网元清单、故障事件清单
及关联告警标题清单构建隐患设备工单。
60.可选地，同一隐患设备工单可同时记载多个隐患设备的隐患信息，或者不同隐患设备的隐患信息通过不同的隐患设备工单进行记载。
61.本实施例中，隐患设备工单记载有至少一个隐患设备对应的告警类型和隐患等级评估指标，或者，隐患设备工单记载有至少一个隐患设备对应的告警类型和隐患等级评估指标的相关信息。如此，在获取隐患设备工单后，可根据隐患设备工单确定隐患设备对应的告警类型和隐患等级评估指标，例如，在隐患设备工单记载有告警标题时，可根据告警标题分析隐患设备的告警类型；在隐患设备工单记载有每一次告警的告警信息时，可根据每一次告警的告警信息分析告警频次，以分析得到的告警频次作为隐患等级评估指标；或者，直接从隐患设备工单中获取隐患设备对应的告警类型和隐患等级评估指标，例如，直接从隐患设备工单中获取隐患设备对应的告警类型字段和隐患等级评估指标字段。其中，隐患等级评估指标可包括：网元属性、告警(或事件)频次、关联用户数、业务影响范围等。
62.可选地，确定隐患设备对应的告警类型的步骤，以及确定隐患设备对应的隐患等级评估指标的步骤，可以同时执行或者按照预设顺序先后执行，此处不作具体限定。
63.步骤s20：调用预先构建的隐患整治措施知识库，基于所述隐患整治措施知识库查询所述告警类型对应的隐患整治推荐项以及所述隐患整治推荐项的置信度；
64.需要说明的是，本实施例中的隐患整治工单的生成装置存储有预先构建的隐患整治措施知识库。该隐患整治措施知识库可用于表征不同隐患设备的不同告警类型对应的隐患信息(如故障原因分类、隐患整治推荐项、隐患整治推荐项的置信度等)。其中，隐患整治推荐项指的是可推荐用于对当前隐患设备的当前告警类型进行隐患整治的隐患整治措施；隐患整治推荐项的置信度用于表征将当前隐患整治推荐项推荐用于处理当前隐患设备的当前告警类型的准确度。
65.在确定隐患设备对应的告警类型后，可调用预先构建的隐患整治措施知识库，从该隐患整治措施知识库中查询与所确定的告警类型对应的隐患整治推荐项以及该隐患整治推荐项的置信度。
66.可选地，预先构建的隐患整治措施知识库可根据各个隐患设备对应的历史工单数据构建。例如，可根据历史工单数据进行分析，以建立不同隐患设备的不同告警类型对应的隐患信息的关联关系，进而根据该关联关系构建隐患整治措施知识库。或者，将预先标注有不同隐患设备的不同告警类型对应的隐患信息的关联关系的历史工单数据输入预设神经网络模型，由预设神经网络模型进行深度学习得到，此处不作具体限定。
67.可选地，可以图表等方式对本网元或同类网元设备的历史处理措施情况进行统计分析(包括故障设备厂家分布、故障省份分布、故障原因类别分布等)。若基于隐患整治措施知识库查询到本网元(设备)出现过历史工单，则可分故障原因类别、分处理措施类别提供查看历史处理措施详情；若基于隐患整治措施知识库查询到本网元未出现过历史工单，但同类网元出现过历史故障工单，也可支持分省份、分网元名称、分故障原因类别、分处理措施类别查看历史处理措施详情。
68.其中，同一隐患设备可能对应一个或多个不同的告警类型，同一告警类型也可能对应一个或多个不同的隐患整治推荐项；不同告警类型对应的不同隐患整治推荐项的置信度可能相同也可能不同，同一告警类型对应的不同隐患整治推荐的置信度也可能相同或者
不同，此处不作具体限定。
69.步骤s30：根据所述告警类型和所述隐患等级评估指标确定所述隐患设备的隐患级别；
70.需要说明的是，隐患设备的隐患级别用于表征隐患设备的隐患事件处理的紧急程度。可选地，该紧急程度可通过隐患设备的优先级进行反映。
71.在确定告警类型和隐患等级评估指标之后，可根据所确定的告警类型和隐患等级评估指标确定隐患设备的隐患级别。例如，可预先建立告警类型和隐患等级评估指标与隐患设备的隐患级别的对应关系，进而，可根据所确定的告警类型和隐患等级评估指标，基于该对应关系查询隐患设备的隐患级别。
72.一实施例中，可通过所确定的告警类型和隐患等级评估指标进行聚类分析以得到隐患设备的隐患级别。
73.具体地，可将所确定的告警类型和隐患等级评估指标输入预先训练的聚类分析模型，对应地，聚类分析模型的输出结果即为隐患设备的隐患级别，或者聚类分析模型的输出结果为包含隐患设备的隐患级别的输出信息。
74.其中，聚类分析模型可以是：以预先标注有不同隐患设备的隐患级别的历史工单数据作为训练数据集，以该训练数据集对预设神经网络模型进行模型训练得到。至于具体的聚类分析模型，此处不具体限定。
75.可选地，不同隐患设备对应的隐患级别的划分方式可以不同，且不同隐患设备的不同告警类型对应的隐患等级评估指标也可以不同。
76.可选地，基于隐患设备的不同，对应的告警类型可包括：核心网元告警、基站告警、光网络单元(optical network unit，onu)告警、传输/承载类网元告警、动环类网元告警等中的至少一个。
77.例如，对于核心网网元告警，对应的隐患级别可定义为重要；对于传输/承载类网元告警，可将一干网元的隐患级别定义为重大，将二干网元的隐患级别定义为重要，将本地网元的隐患级别定义为一般；对于动环类网元告警，可将核心站点和机楼对应的隐患级别定义为重要，其他定义为一般。
78.又如，对于基站告警，可选择以下特征作为隐患等级评估指标：(1)故障频次，可包含15分钟内的故障数、1小时内的故障数、1天内的故障数、7天内的故障数；(2)投诉量，可包含15分钟内的投诉量、1小时内的投诉量、1天内的投诉量、7天内的投诉量；(3)业务量，可包含15分钟内的话务量、1小时内的话务量、1天内的话务量、7天内的话务量；(4)流量，可包含15分钟内的流量、1小时内的流量、1天内的流量、7天内的流量；(5)最近故障间隔；(6)在线用户数；(7)http访问时延；(8)http访问成功率。然后，以基站告警及其对应隐患等级评估指标作为输入数据，利用高斯混合、k-means聚类(k-means clustering algorithm，k均值聚类算法)、dbscan(density-based spatial clustering of applications with noise)等无监督聚类算法中的至少一种对基站数据进行聚类分析，以分析得到不同隐患设备的隐患级别，并以人工抽样的方式验证聚类分析结果的合理性，最终将基站的隐患级别划分为三类(三级)：重大、重要、一般。
79.对于onu告警，可选择以下特征作为隐患等级评估指标：(1)故障频次，可包含15分钟内的故障数、1小时内的故障数、1天内的故障数、7天内的故障数；(2)投诉量，可包含15分
钟内的投诉量、1小时内的投诉量、1天内的投诉量、7天内的投诉量；(3)流量，可包含15分钟内的流量、1小时内的流量、1天内的流量、7天内的流量；(4)最近故障间隔；(5)在线用户数；(6)http访问时延；(7)http访问成功率。然后，以onu告警及其对应隐患等级评估指标作为输入数据，利用高斯混合、k-means聚类(k-means clustering algorithm，k均值聚类算法)、dbscan(density-based spatial clustering of applications with noise)等无监督聚类算法中的至少一种对基站数据进行聚类分析，以分析得到不同隐患设备的隐患级别，并以人工抽样的方式验证聚类分析结果的合理性，最终将onu的隐患级别划分为三类(三级)：重大、重要、一般。
80.可选地，也可单独为不同隐患设备对应的告警类型设置不同的聚类分析模型，使得在确定告警类型和隐患等级评估指标后，可根据不同隐患设备对应的告警类型调用相应的聚类分析模型，然后以该告警类型对应的隐患等级评估指标作为输入数据输入到该聚类分析模型，进而由该聚类分析模型输出隐患设备的隐患等级。
81.需要说明的是，步骤s20和步骤s30可以同时执行或者按照预设顺序先后执行，此处不作具体限定。例如，为了提升处理效率，步骤s20和步骤s30可以同时执行；或者，可在确定告警类型后直接执行步骤s20，而无需等到确定隐患等级评估指标后再执行，而步骤s30需要在确定告警类型和隐患等级评估指标后执行，也即，可先执行步骤s20再执行步骤s30，以提升处理效率。
82.步骤s40：根据所述置信度确定所述隐患整治推荐项对应的第一优先级，以及根据所述隐患级别确定所述隐患设备对应的第二优先级；
83.在查询到告警类型对应的隐患整治推荐项以及该隐患整治推荐项的置信度后，可根据该置信度确定该隐患整治推荐项对应的优先级(记为第一优先级)。在确定隐患设备对应的隐患级别后，可根据该隐患级别确定隐患设备对应的优先级(记为第二优先级)。
84.可选地，隐患整治推荐项的置信度越高，隐患整治推荐项对应的优先级越高。
85.例如，可按照置信度从高到低对隐患整治推荐项进行排序，以排序后隐患整治推荐项的排列序号作为隐患整治推荐项对应的优先级。其中，置信度相同的隐患整治推荐项对应的排列序号相同，对应的优先级也相同。或者，可划分不同的置信度范围，不同的置信度范围可对应隐患整治推荐项的不同优先级。例如，当隐患整治推荐项的置信度在第一置信度范围内时，可对应确定隐患整治推荐项的优先级为一级；当隐患整治推荐项的置信度在第二置信度范围内时，可对应确定隐患整治推荐项的优先级为二级；当隐患整治推荐项的置信度在第三置信度范围内时，可对应确定隐患整治推荐项的优先级为三级。其中，第一置信度范围大于第二置信度范围，第二置信度范围大于第三置信度范围；一级的优先级高于二级的优先级，二级的优先级高于三级的优先级。当然，还可将划分更多或更少的置信度范围以及隐患整治推荐项的优先级，此处仅做列举，不作具体限定。
86.可选地，隐患设备对应的隐患级别越高，隐患设备对应的优先级越高。
87.例如，可按照隐患级别从高到低对隐患设备进行排序，以排序后隐患设备的排列序号作为隐患设备对应的优先级。其中，对隐患级别相同的隐患设备，其对应的排列序号相同，对应的优先级也相同。或者，在所划分的隐患级别较多时，不同隐患级别可对应同一隐患设备的优先级。例如，当隐患级别在第一隐患级别范围内时，确定隐患设备的优先级为一级；当隐患级别在第二隐患级别范围内时，确定隐患设备的优先级为二级；当隐患级别在第
二隐患级别范围内时，确定隐患设备的优先级为三级。其中，第一隐患级别范围大于第二隐患级别范围，第二置隐患级别范围大于第三隐患级别范围；一级的优先级高于二级的优先级，二级的优先级高于三级的优先级。当然，还可将划分更多或更少的隐患级别范围以及隐患设备的优先级，此处仅做列举，不作具体限定。
88.步骤s50：根据所述第一优先级和所述第二优先级生成隐患整治工单。
89.需要说明的是，隐患整治工单可用于显示不同隐患设备的不同告警类型对应的隐患信息，如隐患整治措施，故障原因分类等，以便于用户根据隐患整治工单进行隐患整治，而无需人为进行隐患排查以及指定隐患整治方案。
90.可选地，隐患整治工单的显示内容包括但不限于：隐患名称、隐患设备名称、隐患级别、推荐的隐患整治措施以及故障分类原因等，此处不作具体限定。
91.可选地，根据第一优先级和第二优先级生成隐患整治工单时，可以是在隐患整治工单上按照第一优先级的不同对不同的隐患整治推荐项采用不同的标记方式进行标记，以及在隐患整治工单上按照第二优先级的不同对不同的隐患设备采用不同的标记方式进行标记。具体可以是通过添加标注信息的方式以不同的颜色、形状以及标识等进行标记与区分，此处不作具体限定。
92.可选地，根据第一优先级和第二优先级生成隐患整治工单时，还可以是按照第一优先级对隐患整治推荐项进行排序，以及按照第二优先级对隐患设备进行排序后，输出相应的隐患整治工单。具体可以是：先按照第二优先级对隐患设备进行排序后，再按照第一优先级对每一个隐患设备的不同告警类型对应的隐患整治推荐项进行排序，以提高隐患整治工单的可视化程度。
93.可选地，隐患整治工单可以图表等方式进行呈现。
94.可选地，也可以是不同隐患设备对应不同的隐患整治工单，然后将不同隐患设备对应的隐患整治工单对应发送至相应的隐患设备，防止信息泄露。
95.本实施例通过确定隐患整治推荐项的第一优先级，以及隐患设备对应的第二优先级，使得能够根据第一优先级和所述第二优先级自动生成隐患整治工单，无需人为排查，能够减少人为参与，以提高隐患排查的及时性，进而提高隐患整治的及时性。
96.基于上述实施例，提出本发明隐患整治工单的生成方法的第二实施例。参照图3，本实施例中，步骤s20之前还包括：
97.步骤s11：根据所述隐患设备的历史工单数据确定所述隐患设备的告警类型以及所述告警类型对应的隐患整治措施；
98.步骤s12：获取所述告警类型对应的隐患整治措施集合；
99.步骤s13：确定所述隐患整治措施集合中每两项隐患整治措施之间的相似度；
100.步骤s14：根据所相似度对所述隐患整治措施集合中的隐患整治措施进行归并；
101.步骤s15：根据归并后的所述隐患整治措施集合构建隐患整治措施知识库。
102.在调用隐患整治措施知识库之前，要先构建隐患整治措施知识库。由于隐患设备的不同告警类型对应的隐患整治措施可能存在多个，而这多个隐患整治措施中可能存在名称不同但是实质的处理措施相同的隐患整治措施，为了对隐患整治措施知识库进行精简，以提高调用隐患整治措施知识库进行数据查询的查询效率，可将同一隐患设备的同一告警类型对应的相同的隐患整治措施归并到一起，然后依据归并后的隐患整治措施构建隐患整
治措施知识库。
103.具体地，构建隐患整治措施知识库的步骤可分为以下几步：
104.(1)可先根据隐患设备的历史工单数据确定隐患设备的告警类型以及告警类型对应的隐患整治措施。例如，可先对历史工单数据进行数据预处理，对历史工单数据的关键字段进行解析并进行结构化处理，以提取历史工单数据中网元类型、告警标题、隐患整治措施等字段信息汇总成索引与该历史工单数据建立映射关系。根据所提取的字段信息可确定隐患设备的告警类型以及告警类型对应的隐患整治措施。
105.(2)可根据各个历史工单数据的索引查询属于同一隐患设备的同一告警类型对应的隐患整治措施，并将同一告警类型对应的隐患整治措施划分至同一组构成同一隐患设备的同一告警类型对应的隐患整治措施集合。
106.(3)提取所述隐患整治措施集合中的每一项隐患整治措施的特征向量，对每两个所述特征向量进行相似度计算，得到所述隐患整治措施集合中每两项隐患整治措施之间的相似度。
107.具体可以是：对同一告警类型对应的隐患整治措施集合中的每项隐患整治措施进行关键词提取、主题词/命名体识别、停词过滤、文本分词等处理，然后采用tf-idf(term frequency
–
inverse document frequency，是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术)等特征提取算法进行特征提取，得到每项隐患整治措施的多维特征向量。再对同一告警类型对应的隐患整治措施集合中的每项隐患整治措施两两计算其特征向量的余弦相似度，得到隐患整治措施相似度评分矩阵，用于评估隐患整治措施集合中每两项隐患整治措施之间的相似度。
108.(4)根据所相似度对所述隐患整治措施集合中的隐患整治措施进行归并；
109.隐患整治措施之间的相似度越高，表明这两项隐患整治措施越有可能表征的是同一隐患整治措施。为了对隐患整治措施进行归并，可设置多个置信度级别，对相似的处理措施进行分组归并。其中，隐患整治推荐项的置信度可通过隐患整治措施之间的相似度进行表征。
110.例如，可将相似度大于或等于预设相似度阈值的隐患整治措施划分至同一组作为一条表单数据。而将相似度低于预设相似度阈值的隐患整治措施作为单独隐患整治措施，单独作为一条表单数据。
111.(5)根据归并后的所述隐患整治措施集合构建隐患整治措施知识库。
112.可选地，在将相似的隐患整治措施划分至同一组后，还可按照置信度的高低对同一隐患设备的同一告警类型对应的不同隐患整治措施进行排序，按照该排序构成隐患整治措施知识库。其中，隐患整治措施知识库中不仅记录有多个隐患设备对应的告警类型对应的隐患整治措施(也即，隐患整治推荐项)，还可记录隐患整治推荐项的置信度，以供后续查看。
113.可选地，历史工单数据可以是最近一段时间内的隐患设备的工单数据，如，一周内的历史工单数据；历史工单数据也可以是根据预设筛选条件筛选出来的历史工单数据，如出现隐患的概率较高的隐患设备的历史工单数据等，此处不作具体限定。
114.一实施例中，在构建隐患整治措施知识库后，还可重新对划分至同一组后的隐患整治措施进行标准化定义，以对隐患整治措施知识库进行精简。具体的精简步骤可包括：
115.(1)接收隐患整治措施的标注操作。
116.具体可以是：从隐患整治措施知识库中筛选出具有合并项的隐患整治措施集合，并按照合并项的数量从高到低进行排序后进行显示，再由专家按照排列顺序逐项触发标注操作；或者，由专家根据实际情况自由选择相应的合并项触发标注操作。例如，结合业务逻辑选取重点的网元类型、告警标题类型，对归并后的隐患整治措施进行标注。
117.(2)根据所述标注操作对归并后的所述隐患整治措施集合中的隐患整治措施进行信息标注；
118.在专家触发标注操作后，可依据固定的模板格式对归并后的相应隐患整治措施集合中的隐患整治措施进行信息标注。
119.在进行信息标注时，可引入依据专家经验提炼的隐患整治措施摘要、纠正归类误差项、标记有隐患挖掘价值的隐患整治措施案例等作为标注信息。
120.(3)根据所述信息标注的标注结果对所述隐患整治措施知识库进行更新。
121.在进行信息标注后，可将信息标注对应标注的标注信息添加至隐患整治措施知识库与相应的隐患整治措施集合进行关联存储，以实现隐患整治措施知识库的更新；或者，在进行信息标注后，可以信息标注对应标注的标注信息对隐患整治措施知识库中相应的隐患整治措施集合原有的标注信息进行替换，以实现隐患整治措施知识库的更新。
122.如此，通过对隐患整治措施知识库中相应的隐患整治措施进行标准化标注，不仅便于数据查询，而且能够使所生成的隐患整治工单也足够精简。
123.本实施例通过对同一隐患设备的同一告警类型对应的隐患整治措施进行分组归并，以构建隐患整治措施知识库，实现了对隐患整治措施知识库的精简，进而能够提高调用隐患整治措施知识库进行数据查询的查询效率。
124.基于上述实施例，提出本发明隐患整治工单的生成方法的第三实施例。参照图4，本实施例中，步骤s50之后还包括：
125.步骤s60：确定所述隐患整治工单中的隐患整治推荐项对应的整治措施推荐准确度；
126.步骤s70：根据所述整治措施推荐准确度对所述隐患整治措施知识库和/或所述隐患整治工单进行修正。
127.在生成隐患整治工单后，隐患整治工单中所推荐的隐患整治措施不一定准确，因而，可在确定隐患整治工单中的隐患整治推荐项对应的整治措施推荐准确度后，根据该整治措施推荐准确度对隐患整治措施知识库和隐患整治工单进行修正，以提高隐患整治措施推荐的准确性。
128.一实施例中，确定隐患整治工单中的隐患整治推荐项对应的整治措施推荐准确度方式可以是：
129.(1)获取所述告警类型对应的隐患整治推荐项的第一特征向量，以及所述告警类型对应的实际整治措施项的第二特征向量；
130.具体地，在生成的隐患整治工单中不仅设置有用于记录隐患整治推荐项的字段，还设置有字段用于记录进行隐患整治时实际采用的隐患整治措施(简称为实际整治措施项)，该实际整治措施项可人工录入。
131.可在从隐患整治工单中获取隐患整治推荐项后，对所获取的隐患整治推荐项进行
关键词提取、主题词/命名体识别、停词过滤、文本分词等处理，然后采用tf-idf等特征提取算法进行特征提取，以得到当前隐患设备的当前告警类型对应的隐患整治推荐项的特征向量(记为第一特征向量)。对应地，可在从隐患整治工单中获取实际整治措施项后，对所获取的实际整治措施项进行关键词提取、主题词/命名体识别、停词过滤、文本分词等处理，然后采用tf-idf等特征提取算法进行特征提取，以得到当前隐患设备的当前告警类型对应的实际整治措施项的特征向量(记为第二特征向量)。
132.(2)对所述第一特征向量和所述第二特征向量进行余弦相似度计算，得到所述推荐整治措施项与所述实际整治措施项之间的相似度；
133.(3)根据所述相似度确定所述整治措施推荐准确度；其中，所述相似度越高，所述整治措施推荐准确度越高。
134.具体地，可划分不同的相似度范围，不同的相似度范围对应不同的整治措施推荐准确度。例如，可按照相似度从低到高划分10个相似度范围，对应地，能够得到准确度从低到高的10个整治措施推荐准确度等级。
135.可选地，该实际整治措施项可携带实际整治过程中的告警数据、性能数据、投诉数据等对隐患整治情况进行反向验证。
136.另一实施例中，根据整治措施推荐准确度对隐患整治措施知识库和隐患整治工单进行修正时，可以对隐患整治措施知识库中相应的隐患措施的标注信息进行更新，还可以对隐患整治工单中相应隐患设备的隐患级别进行更新，还可以对依据告警类型查询隐患整治措施知识库中的数据的查询顺序和/或依据告警类型调用隐患整治措施知识库中的数据的调用顺序进行修正。
137.可选地，可将当前隐患设备的当前告警类型对应的推荐整治措施项的标注信息与其对应的实际整治措施项的标注信息进行合并，以合并后的标注信息对隐患整治措施知识库中的相应隐患整治措施项的标注信息进行更新。具体地，可在整治措施推荐准确度低于预设准确度时，从隐患整治工单中获取当前隐患设备的当前告警类型对应的推荐整治措施项的标注信息(记为第一标注信息)，并从隐患整治工单中获取当前隐患设备的当前告警类型对应的实际整治措施项的标注信息(记为第二标注信息)，然后对第一标注信息和第二标注信息取并集得到目标标注信息，以所得到的目标标注信息对隐患整治措施知识库中该推荐整治措施项的标注信息进行替换，以实现推荐整治措施项的标注信息的更新，使得下次调用隐患整治措施知识库进行数据查询时，能够能加准确。
138.可选地，可从隐患整治工单中获取当前隐患设备在实际整治过程中隐患发生的频次(记为隐患发生频次)，进而根据该隐患发生频次对隐患整治工单中隐患设备的隐患级别进行更新。例如，在隐患发生频次增加高于隐患整治之前的平均隐患发生频次时，提高当前隐患设备的隐患级别；或者，在隐患整治过程中的隐患发生频次呈增加趋势时，提高当前隐患设备的隐患级别等，使得可以优先对当前隐患设备进行隐患整治。
139.可选地，还可根据告警类型对应的隐患整治措施在告警类型对应的隐患整治措施或历史工单数据中的出现概率，调整依据告警类型调取整治措施知识库中的数据时的调用顺序和/或依据告警类型查询整治措施知识库中的数据时的查询顺序。例如，可运用预设概率模型计算当前隐患设备的当前告警类型对应的隐患整治措施的出现概率，然后根据该出现概率对依据告警类型调取整治措施知识库时的调用顺序和/或依据告警类型查询整治措
施知识库中的数据时的查询顺序进行修正。其中，出现概率越高，调用顺序和/或越靠前。
140.本实例中通过整治措施推荐准确度对隐患整治措施知识库和/或隐患整治工单进行修正，能够提高调用隐患整治措施知识库进行数据查询的准确性以及生成隐患整治工单的准确性，进而能够提高隐患整治措施推荐的准确性。
141.此外，本发明实施例还提供一种隐患整治工单的生成装置，所述隐患整治工单的生成装置包括存储器、处理器及存储在所述处理器上并可在处理器上运行的隐患整治工单的生成程序，所述处理器执行所述隐患整治工单的生成序时实现如上所述隐患整治工单的生成方法的步骤。
142.此外，本发明实施例还提供一种隐患整治工单的生成设备，所述隐患整治工单的生成设备包括：第一确定模块、查询模块、第二确定模块、第三确定模块以及生成模块，其中，
143.第一确定模块：用于根据隐患设备工单确定隐患设备对应的告警类型和隐患等级评估指标；
144.查询模块：用于调用预先构建的隐患整治措施知识库，基于所述隐患整治措施知识库查询所述告警类型对应的隐患整治推荐项以及所述隐患整治推荐项的置信度；
145.第二确定模块：用于根据所述告警类型和所述隐患等级评估指标确定所述隐患设备的隐患级别；
146.第三确定模块，用于根据所述置信度确定所述隐患整治推荐项对应的第一优先级，以及根据所述隐患级别确定所述隐患设备对应的第二优先级；
147.生成模块：用于根据所述第一优先级和所述第二优先级生成隐患整治工单。
148.可选地，所述隐患整治工单的生成设备可包括所述隐患整治工单的生成装置或者与隐患整治工单的生成装置通信连接。
149.需要说明的是，以上隐患整治工单的生成设备的各个实施例与上述隐患整治工单的生成方法的各实施例基本相同，此处不再赘述。
150.此外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有隐患整治工单的生成程序，所述隐患整治工单的生成程序被处理器执行时实现如上所述的隐患整治工单的生成方法的步骤。
151.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
152.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
153.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，电视，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
154.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

技术特征：
1.一种隐患整治工单的生成方法，其特征在于，所述隐患整治工单的生成方法包括：根据隐患设备工单确定隐患设备对应的告警类型和隐患等级评估指标；调用预先构建的隐患整治措施知识库，基于所述隐患整治措施知识库查询所述告警类型对应的隐患整治推荐项以及所述隐患整治推荐项的置信度；根据所述告警类型和所述隐患等级评估指标确定所述隐患设备的隐患级别；根据所述置信度确定所述隐患整治推荐项对应的第一优先级，以及根据所述隐患级别确定所述隐患设备对应的第二优先级；根据所述第一优先级和所述第二优先级生成隐患整治工单。2.如权利要求1所述的隐患整治工单的生成方法，其特征在于，所述根据所述告警类型和所述隐患等级评估指标确定所述隐患设备的隐患级别的步骤包括：将所述告警类型和所述隐患等级评估指标输入预先训练的聚类分析模型，得到所述隐患设备的隐患级别，所述聚类分析模型依据预先标注有不同隐患设备的隐患级别的历史工单数据进行模型训练得到。3.如权利要求1所述的隐患整治工单的生成方法，其特征在于，所述调用预先构建的隐患整治措施知识库，基于所述隐患整治措施知识库查询所述告警类型对应的隐患整治推荐项以及所述隐患整治推荐项的置信度的步骤之前，还包括：根据所述隐患设备的历史工单数据确定所述隐患设备的告警类型以及所述告警类型对应的隐患整治措施；获取所述告警类型对应的隐患整治措施集合；确定所述隐患整治措施集合中每两项隐患整治措施之间的相似度；根据所相似度对所述隐患整治措施集合中的隐患整治措施进行归并；根据归并后的所述隐患整治措施集合构建隐患整治措施知识库。4.如权利要求3所述的隐患整治工单的生成方法，其特征在于，所述根据归并后的所述隐患整治措施集合构建隐患整治措施知识库的步骤之后，包括：接收隐患整治措施的标注操作；根据所述标注操作对归并后的所述隐患整治措施集合中的隐患整治措施进行信息标注；根据所述信息标注的标注结果对所述隐患整治措施知识库进行更新。5.如权利要求1所述的隐患整治工单的生成方法，其特征在于，所述根据所述第一优先级和所述第二优先级生成隐患整治工单的步骤之后，还包括：确定所述隐患整治工单中的推荐整治措施项对应的整治措施推荐准确度；根据所述整治措施推荐准确度对所述隐患整治措施知识库和/或所述隐患整治工单进行修正。6.如权利要求5所述的隐患整治工单的生成方法，其特征在于，所述确定所述隐患整治工单中的推荐整治措施项对应的整治措施推荐准确度的步骤包括：获取所述告警类型的推荐整治措施项的第一特征向量，以及所述告警类型的实际整治措施项的第二特征向量；对所述第一特征向量和所述第二特征向量进行余弦相似度计算，得到所述推荐整治措施项与所述实际整治措施项之间的相似度；
根据所述相似度确定所述整治措施推荐准确度；其中，所述相似度越高，所述整治措施推荐准确度越高。7.如权利要求5所述的隐患整治工单的生成方法，其特征在于，所述根据所述整治措施推荐准确度对所述隐患整治措施知识库和/或所述隐患整治工单进行修正的步骤包括：在所述整治措施推荐准确度低于预设准确度时，将所述推荐整治措施项的标注信息与实际整治措施项的标注信息进行合并，以合并后的标注信息更新所述隐患整治措施知识库中所述推荐整治措施项的标注信息；和/或，获取所述隐患设备的隐患发生频次，根据所述隐患发生频次对隐患整治工单中所述隐患设备的隐患级别进行更新；和/或，利用预设概率模型计算所述告警类型对应的隐患整治措施的出现概率，根据所述出现概率对调用所述隐患整治措施知识库进行数据查询时的查询顺序进行修正。8.一种隐患整治工单的生成装置，其特征在于，所述隐患整治工单的生成装置包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的隐患整治工单的生成程序，所述处理器执行所述隐患整治工单的生成程序时实现权利要求1-7中任一项所述的隐患整治工单的生成方法的步骤。9.一种隐患整治工单的生成设备，其特征在于，所述隐患整治工单的生成设备包括：第一确定模块、查询模块、第二确定模块、第三确定模块以及生成模块，其中，第一确定模块：用于根据隐患设备工单确定隐患设备对应的告警类型和隐患等级评估指标；查询模块：用于调用预先构建的隐患整治措施知识库，基于所述隐患整治措施知识库查询所述告警类型对应的隐患整治推荐项以及所述隐患整治推荐项的置信度；第二确定模块：用于根据所述告警类型和所述隐患等级评估指标确定所述隐患设备的隐患级别；第三确定模块，用于根据所述置信度确定所述隐患整治推荐项对应的第一优先级，以及根据所述隐患级别确定所述隐患设备对应的第二优先级；生成模块：用于根据所述第一优先级和所述第二优先级生成隐患整治工单。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有隐患整治工单的生成程序，所述隐患整治工单的生成程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的隐患整治工单的生成方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种隐患整治工单的生成方法、装置、设备及存储介质，隐患整治工单的生成方法包括以下步骤：根据隐患设备工单确定隐患设备对应的告警类型和隐患等级评估指标；调用预先构建的隐患整治措施知识库，基于所述隐患整治措施知识库查询所述告警类型对应的隐患整治推荐项以及所述隐患整治推荐项的置信度；根据所述告警类型和所述隐患等级评估指标确定所述隐患设备的隐患级别；根据所述置信度确定所述隐患整治推荐项对应的第一优先级，以及根据所述隐患级别确定所述隐患设备对应的第二优先级；根据所述第一优先级和所述第二优先级生成隐患整治工单。如此，能够提高隐患排查的及时性。的及时性。的及时性。


技术研发人员：陆绍雯 任志强 李大伟 涂泾伦 吴伟嘉 袁静 李慧 陈彬 陈静
受保护的技术使用者：中国移动通信集团设计院有限公司
技术研发日：2022.01.04
技术公布日：2023/7/20