本技术实施例涉及超融合平台，尤其涉及一种问题工单的分配方法及计算设备。
背景技术：
1、超融合平台的运维人员每天面临着大量且种类繁杂的运维问题，而每个运维人员所擅长解决的运维问题领域不同，如何将运维问题的工单正确派发给合适的运维人员，以便能够快速解决问题一直是运维的痛点。
2、相关技术中，通常是设置专门的人员负责问题工单的派发，但人工进行问题工单的派发的效率较低。
3、因此，亟需一种效率高的问题工单的分配方法。
技术实现思路
1、本技术实施例提供一种问题工单的分配方法及计算设备，提高问题工单的分配效率。
2、第一方面，本技术实施例提供一种问题工单的分配方法，包括：
3、接收客户端设备发送的触发指令，并根据所述触发指令，确定所述触发指令所指示的问题工单对应的关键词和问题工单对应的目标时间；其中，所述触发指令用于表征为问题工单分配专家用户；
4、根据所述关键词，确定所述问题工单对应的目标问题向量；其中，所述目标问题向量用于指示问题工单的问题类别；
5、根据所述目标问题向量，确定所述问题工单对应的候选专家用户；其中，所述候选专家用户具有对应的工作时间；
6、根据所述目标时间和所述候选专家用户的工作时间，确定所述问题工单所分配的最终专家用户。
7、本实施例的有益效果：服务端设备可以确定触发指令所指示的问题工单的关键词和目标时间，然后可以根据关键词自动化地确定问题工单对应的目标问题向量，进而根据目标问题向量确定问题工单对应的多个候选专家用户，最后根据目标时间和候选专家用户的工作时间确定问题工单最终所分配的专家用户。通过该方式，服务端设备在接收到问题工单后，可以自动化地确定该问题工单最终所分配的专家用户，提高了问题工单的分配效率。
8、在一种实现方式中，所述根据所述目标问题向量，确定所述问题工单对应的候选专家用户，包括：
9、根据所述目标问题向量和预设的各专家用户的专家标签，确定所述问题工单对应的候选专家用户。
10、本实现方式的有益效果：服务端可以根据目标问题向量和专家用户的专家标签，准确确定问题工单的候选专家用户，提高候选专家用户的准确性。
11、在一种实现方式中，所述目标问题向量包括问题参数；所述专家标签包括问题参数的熟练度；所述熟练度用于表征专家用户对该问题参数所对应运维领域的擅长程度；根据所述目标问题向量和预设的各专家用户的专家标签，确定所述问题工单对应的候选专家用户，包括：
12、根据所述关键词、所述问题参数以及预设的第二映射关系，确定所述问题参数的匹配度；其中，所述匹配度用于描述问题参数与关键词的匹配程度；
13、根据所述问题参数的匹配度与所述各专家用户的专家标签中对应的问题参数的熟练度，确定各专家用户与所述问题工单的相似度；
14、根据所述相似度，确定所述问题工单对应的候选专家用户。
15、本实现方式的有益效果：服务端设备可以基于问题工单中的关键词，对目标问题向量中指示运维领域的问题参数进行量化匹配，形成运维领域的匹配度，并且结合专家标签对运维领域的熟练度的量化，能够更加准确地匹配到该问题工单对应的专家用户，提高了确定候选专家用户的准确性
16、在一种实现方式中，根据所述问题参数的匹配度与所述各专家用户的专家标签中对应的问题参数的熟练度，确定各专家用户与所述问题工单的相似度，包括：
17、基于所述问题参数的匹配度与该专家用户的专家标签中对应的问题参数的熟练度的协方差数据和标准差数据；
18、确定所述协方差数据与所述标准差数据的商值，为该专家用户与所述问题工单的相似度。
19、本实现方式的有益效果：服务端设备可以综合考虑每个问题参数的匹配度和该问题参数的熟练度之间的关系，进而能够准确、全面地确定出该专家用户与该问题工单的相似度，提高相似度的计算准确度。
20、在一种实现方式中，所述根据所述目标问题向量，确定所述问题工单对应的候选专家用户，包括：
21、将所述目标问题向量输入至第二预设模型中，输出所述问题工单对应的候选专家用户。
22、本实现方式的有益效果：服务端设备可以根据目标问题向量和第二预设模型，自动化地确定问题工单对应的候选专家用户。
23、在一种实现方式中，根据所述关键词，确定所述问题工单对应的目标问题向量，包括：
24、将所述关键词输入至第一预设模型中，输出与所述问题工单对应的目标问题向量；或者是，
25、根据预设的第一映射关系，确定与所述关键词对应的目标问题向量；其中，所述预设的第一映射关系表征关键词与问题向量之间的对应关系。
26、本实现方式的有益效果：服务端设备可以基于第一预设模型或者是第一映射关系，自动化地确定关键词对应的目标问题向量。
27、在一种实现方式中，所述根据所述目标时间和所述候选专家用户的工作时间，确定所述问题工单所分的最终专家用户，包括：
28、针对第i个候选专家用户，根据所述目标时间和该候选专家用户的工作时间，确定该候选专家用户在所述目标时间是否为空闲状态；其中，i为大于或者等于1的整数：
29、若是，则确定该候选专家用户为所述问题工单最终分配的专家用户；
30、若否，则确定i的值加一，并重复执行根据所述目标时间和该候选专家用户的工作时间，确定该候选专家用户在所述目标时间是否为空闲状态的步骤。
31、本实现方式的有益效果：服务端设备可以通过目标时间和候选专家用户的工作时间的比对，确定问题工单最终所分配的专家用户。
32、在一种实现方式中，所述方法还包括：
33、将所述问题工单发送至所述问题工单最终分配的专家用户的客户端设备；
34、接收所述客户端设备返回的反馈信息；其中，所述反馈信息用于表征所述问题工单最终分配的专家用户是否接收所述问题工单；
35、若确定接收到的反馈信息表征所述问题工单最终分配的专家用户未接收所述问题工单，则根据所述候选专家用户，确定新的最终分配的专家用户。
36、本实现方式的有益效果：服务端设备可以根据客户端设备的反馈信息，确定问题工单是否能够被接收，在问题工单不能被接收时，重新为问题工单确定新的最终分配的专家用户，保障问题工单能够被及时处理。
37、在一种实现方式中，所述问题工单中包括问题描述；确定所述触发指令所指示的问题工单对应的关键词，包括：
38、利用自然语言处理技术，对所述问题描述进行处理，得到所述问题工单对应的关键词。
39、本实现方式的有益效果：服务端设备可以利用自然语言处理技术保障问题工单的关键词的准确性，进而保障问题工单分配的最终专家用户的准确性。
40、第二方面，本技术实施例提供一种计算设备，包括处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
41、所述存储器存储计算机执行指令；
42、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如第一方面任一项所述的问题工单的分配方法。
43、本实施例的有益效果：服务端的处理器可以执行计算机执行指令，以使得处理器可以确定触发指令所指示的问题工单的关键词和目标时间，然后可以根据关键词自动化地确定问题工单对应的目标问题向量，进而根据目标问题向量确定问题工单对应的多个候选专家用户，最后根据目标时间和候选专家用户的工作时间确定问题工单最终所分配的专家用户。通过该方式，服务端设备在接收到问题工单后，可以自动化地确定该问题工单最终所分配的专家用户，提高了问题工单的分配效率。
44、第三方面，本技术实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的问题工单的分配方法。
45、本实施例的有益效果：服务器的处理器可以执行该计算机程序，使得处理器可以确定触发指令所指示的问题工单的关键词和目标时间，然后可以根据关键词自动化地确定问题工单对应的目标问题向量，进而根据目标问题向量确定问题工单对应的多个候选专家用户，最后根据目标时间和候选专家用户的工作时间确定问题工单最终所分配的专家用户。通过该方式，服务端设备在接收到问题工单后，可以自动化地确定该问题工单最终所分配的专家用户，提高了问题工单的分配效率。
1.一种问题工单的分配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标问题向量，确定所述问题工单对应的候选专家用户，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标问题向量包括问题参数；所述专家标签包括问题参数的熟练度；所述熟练度用于表征专家用户对该问题参数所对应运维领域的擅长程度；根据所述目标问题向量和预设的各专家用户的专家标签，确定所述问题工单对应的候选专家用户，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述问题参数的匹配度与所述各专家用户的专家标签中对应的问题参数的熟练度，确定各专家用户与所述问题工单的相似度，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标问题向量，确定所述问题工单对应的候选专家用户，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述关键词，确定所述问题工单对应的目标问题向量，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标时间和所述候选专家用户的工作时间，确定所述问题工单所分的最终专家用户，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述问题工单中包括问题描述；确定所述触发指令所指示的问题工单对应的关键词，包括：
10.一种计算设备，其特征在于，所述计算设备包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
