系統自動化
系統自動化，自動化能解放雙手，作為智慧型化的輔助手段。因為原工單系統上人機互動是通過瀏覽器的，所以系統的自動化其實主要就是實現自動操作，模擬人工操作各項功能。
有兩個方案：瀏覽器外掛程式和自動化測試工具。考慮到瀏覽器外掛程式方式到後面智慧型化與模型呼叫時比較麻煩，可優先考慮使用自動化測試工具。比如selenium。
系統智慧型化
系統智慧型化，能賦予決策能力，相當於大腦，決策完後再由系統自動化實施操作。就單單工單系統智慧型分發功能來說，主要就是根據工單歷史派發記錄，多維度特徵統計，學習乙個模型能決策工單派發給某個員工比較合理。
需要做的是收集歷史工單資料以及關聯的派發給哪位員工（包括員工的屬性），樣本資料量要***，而且抽樣時工單時間能包含一年的資料，這樣能更好保證樣本分佈與真實資料分布一致。
同時為了更好建模，可以收集一線工作人員派單的常見規則。
方案分析
因為實際分配時跟員工的屬性並沒有很強的關係，主要是需要跟進工單標題及內容來分發的，所以如果只是單純地使用員工屬性作為特徵並使用神經網路作為模型的話效果很差。
而如果直接對工單標題內容分詞並做詞向量處理，然後再作為神經網路的特徵通用效果也很差，這個原因很明顯，維度災難，常見單詞隨便達萬或十萬級別。
以上方案行不通，其實還有乙個很經典的處理方式，那就是計算文字之間的相似性。通過相似性的值來做決策，標題相似性加內容相似性。
相似性計算
有了詞頻接下來的工作就好做了，詞頻直接對映到向量。有了向量，那麼通過向量空間模型及余弦相似性便可計算文字之間的相似性。也就是說，對於乙個新工單，我計算標題和歷史工單標題的相似性，並且計算內容和歷史工單內容的相似性，將兩者合併，相似性最大的便是要找的工單。當然，實際情況可以設定乙個閾值，超過閾值才認為匹配成功。
from numpy import dot
from numpy.linalg import norm
if norm(vec1) * norm(vec2) != 0:
sim = float(dot(vec1, vec2) / (norm(vec1) * norm(vec2)))
else:
sim = 0
效能問題
如果想要上生產系統，現在還有個效能問題，直接計算所有歷史工單的相似性效能相當低下。為了符合在生產環境響應要求，引入全文搜尋引擎。通過搜尋引擎可以減少大量無關的計算，並且能很好控制總體響應。
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