(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211524354.7 (22)申请日 2022.12.01 (71)申请人 云南电网有限责任公司信息中心 地址 云南省昆明市官渡区云电科技园信息 中心 (72)发明人 李晋源　田园　 (74)专利代理 机构 合肥汇融专利代理有限公司 34141 专利代理师 徐忠瑞 (51)Int.Cl. G06F 16/2457(2019.01) G06F 16/248(2019.01) G06F 16/28(2019.01) G06F 16/22(2019.01) (54)发明名称 呼叫中心平台的内部事件检索方法、 系统及 计算机设备 (57)摘要 本发明涉及企业检索技术领域， 解决了呼叫 中心的内部事件检索方式安全性低， 在网络检索 中存有大量的死连接、 虚假连接， 容易泄漏呼叫 中心的内部运作方式、 用户资料以及内部商业机 密的技术问题， 尤其涉及呼叫中心平台的内部事 件检索方法、 系统及计算机设备， 该检索方法包 括以下步骤： S1、 根据呼叫中心 的内部各项数据 构建内部检索知识图谱； S2、 在内部检索知识图 谱中加入倒排索引得到检索数据库。 本发明通过 构建一个呼叫中心内部运行的检索方法来提高 检索的安全性， 同时避免出现泄漏呼叫中心内部 运作方式、 用户资料 以及内部商业机密的现象， 进一步消除检索中存有的死连接以及虚假连接， 同时提高检索结果的准确性。 权利要求书3页 说明书12页 附图4页 CN 115544106 A 2022.12.30 CN 115544106 A 1.一种呼叫中心 平台的内部事 件检索方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 根据呼叫中心的内部各项数据构建内部检索 知识图谱； S2、 在内部检索 知识图谱中加入倒排索引得到检索数据库； S3、 对检索数据库进行事 件检索， 确定检索数据库中各事 件之间的最短路径； S4、 采用事 件检索模型根据各事 件间的最短路径模拟事 件检索的最优路径； S5、 将待检索事 件输入事件检索模型中进行检索， 得到与检索数据库中相对应的事 件； S6、 输出待检索事 件的检索结果。 2.根据权利要求1所述的内部事件检索方法， 其特征在于： 在步骤S1中， 根据呼叫中心 的内部各项数据构建内部检索 知识图谱， 具体过程包括以下步骤： S11、 将呼叫中心的内部各项数据进行整合处 理搭建知识图谱数据库； S12、 通过分析知识图谱数据库中的RDF数据， 自动构建用于内部检索知识图谱中实体 画像的结构化标签集 合； S13、 通过 结构化标签集 合中的标签对实体画像进行匹配标注； S14、 基于多个结构化标签集 合搭建内部检索 知识图谱。 3.根据权利要求2所述的内部事件检索方法， 其特征在于： 在步骤S12中， 通过分析知识 图谱数据库中的RDF数据， 自动 构建用于内部检索知识图谱中实体画像的结构化标签集合， 具体过程包括以下步骤： S121、 采用Jena开源工具的对知识图谱数据库进行解析， 获得其中的主语、 谓语、 宾语 构成知识图谱数据图KG； S122、 采用资源描述框架查询语言SPARQL， 查询 出知识图谱数据图KG中所有的预定义 实体类型构成若干个集 合T； S123、 对若干个集 合T按照同一类型进行实体聚合得到多个实体集 合 ； S124、 从实体集 合 中抽取描述实体画像 的所有三元组构成一个子图 ； S125、 通过Jena  API解析每一个描述实体画像 三元组的描述， 并根据解析属性 构成属性标签池 和关系标签池 ； 如果描述实体画像e谓语描述是一个数据属性， 指向一个字面量， 则将描述实体画像e 的所有描述中的 “谓语‑宾语”特征和类型t组成＜t， p， o＞形式结构化标签加入到属性标签 池 中； 如果描述实体画像e的谓语描述是一个关系属性， 则将构成的结构化标签＜t， p， o＞加 入到关系标签池 ， 结构化标签池 ； S126、 根据属性标签池 和关系标签池 定义结构化标签集 合 。 4.根据权利要求3所述的内部事件检索方法， 其特征在于： 在步骤S13中， 通过结构化标 签集合中的标签对实体画像进行匹配标注， 具体过程包括以下步骤： S131、 对结构化标签集合中类型t下每个描述实体画像 ， ， 生成一个画像 结果；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115544106 A 2S132、 给定描述实体画像e的画像结果， 如果在知识图谱数据图KG中存在三元组描述 (e， p， o)和结构化标签 ， 则描述实体画像e与结构化 标签 匹配， 并对描述实体画 像e进行匹配标注； 如果不存在则结束。 5.根据权利要求1所述的内部事件检索方法， 其特征在于： 在步骤S4中， 采用事件检索 模型根据各事 件间的最短路径模拟事 件检索的最优路径， 具体过程包括以下步骤： S41、 将检索关键 字提交给查询器； S42、 查询器根据用户输入的查询条件在 索引数据库中检索； S43、 查询器将查询到的结果 集经过过滤器以后返回给用户接口显示； S44、 呼叫中心内部人员单击打开相应的Web页 面的同时， 通过DWR框架对用户的单击事 件做出响应； S45、 通过DWR框架调用主题分析器对打开页面的主题进行分析， 获得用户随机的关注 主题， 同时计算呼叫中心内部人员在该页面的实际停留时间St和理论停留时间Pt； S46、 若 ， 为设定的阈值， 说明该页主题不符合用户的需求， 则不进行结 果集的异步更新； 否则， 结合用户的查询关键字和分析所得的主题传递给查询器进行查询， 也就是返回 执行步骤S42； S47、 通过 过滤器将新的结果 集返回给DWR框架； S48、 通过DWR框架对原页面进行 更新； S49、 采用深度学习算法根据原页面更新结果模拟事 件检索的最短路径。 6.根据权利要求5所述的内部事件检索方法， 其特征在于： 在步骤S49中， 深度 学习算法 包括但不限于神经网络算法、 前馈神经网络算法、 GAN算法和图神经网络算法中的任意一 种。 7.根据权利要求1所述的内部事件检索方法， 其特征在于： 在步骤S4中， 事件检索模型 包括DWR框架， 在事 件检索模型中的事 件检索过程如下： S411、 在呼叫中心内部人员第一次输入关键词查询以后， 将结果在页面显示， 设为各项 目为I， 初始显示页面 为P； S412、 当呼叫中心内部人员对项目I单击以后， 此处将I看作事 件源； S413、 通过JavaScript和DWR的设置调用执行相应的Java代码， 并根据词汇权重计算公 式计算的结果决定是否进行异步更新。 8.一种用于实现上述权利要求1至7任一项所述的内部事件检索方法的系统， 其特征在 于， 包括： 知识图谱构 建模块 （10） ， 所述知识图谱构建模块 （10） 用于根据呼叫中心的内部各项数 据构建内部检索 知识图谱； 加入检索索引模块 （20） ， 所述加入检索索引模块 （20） 用于在在内部检索知识图谱中加 入倒排索引得到检索数据库； 确定事件最短路径模块 （30） ， 所述确定事件最短路径模块 （30） 用于对检索 数据库进行 事件检索， 确定检索数据库中各事 件之间的最短路径；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115544106 A 3