一种智能化时间管理方法和系统与流程

1.本说明书涉及智能管理领域，特别涉及一种智能化时间管理方法和系统。


背景技术：

2.项目是一种指为创造独特的产品、服务或成果而进行的工作，通常涉及多个项目参与者。在项目管理层面，项目会议是一种常用管理手段，可以对项目进行部署规划以及研究总结。但随着现代管理体系的发展，项目所涉及的人员越发多样化，项目的内容也较为复杂。而相应的会议的时间安排、会议的人员组成也越发复杂。因此，希望提供一种智能化时间管理方法和系统，能够通过对会议时间科学合理地安排，提高对项目的管理能力，加快项目进度。


技术实现要素：

3.本说明书一个或多个实施例提供一种智能化时间管理方法。所述方法包括：获取目标项目和会议主题，目标项目包括项目信息；基于项目信息和会议主题，确定推荐参会人员；基于所述推荐参会人员确定目标参会人员；基于项目信息、会议主题以及目标参会人员，确定推荐会议时长；基于推荐会议时长确定目标会议时长；以及基于目标参会人员和目标会议时长，确定会议时间。
4.本说明书一个或多个实施例提供一种智能化时间管理系统，所述系统包括：获取模块，用于获取目标项目和会议主题，目标项目包括项目信息；第一确定模块，用于基于项目信息和会议主题，确定推荐参会人员；第一选择模块，用于基于推荐参会人员确定目标参会人员；第二确定模块，用于基于项目信息、会议主题以及目标参会人员，确定推荐会议时长；第二选择模块，用于基于推荐会议时长确定目标会议时长；以及第三确定模块，用于基于目标参会人员和目标会议时长，确定会议时间。
5.本说明书一个或多个实施例提供一种智能化时间管理装置，包括处理器，所述处理器用于执行智能化时间管理方法。
6.本说明书一个或多个实施例提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行智能化时间管理方法。
附图说明
7.本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
8.图1是根据本说明书一些实施例所示的智能化时间管理系统的应用场景示意图；
9.图2是根据本说明书一些实施例所示的智能化时间管理系统的示例性模块图；
10.图3是根据本说明书一些实施例所示的一种智能化时间管理方法的示例性流程图；
11.图4是根据本说明书一些实施例所示的推荐参会人员的示意图；
12.图5是根据本说明书一些实施例所示的确定推荐会议时长的示例性流程图；
13.图6是根据本说明书一些实施例所示的会议时长预测模型的示意图。
具体实施方式
14.为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
15.应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
16.如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
17.本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
18.图1是根据本说明书一些实施例所示的智能化时间管理系统的应用场景示意图。
19.在一些实施例中，智能化时间管理系统执行本说明书实施例提供的智能化时间管理方法，并作为项目的参与者安排与组织项目的相关会议(如提案启动会议、周期性总结会议等)。
20.如图1所示，智能化时间管理系统的应用场景100可以包括处理设备110、网络120、存储设备130、终端140、项目150、待安排会议160以及用户170。
21.在一些实施例中，应用场景100中的各个组件可以经由网络120(例如无线连接、有线连接或其组合)，以实现彼此连接和/或通信。例如，处理设备110可以通过网络120连接到存储设备130。
22.处理设备110可以用于处理与应用场景100有关的信息和/或数据，例如，目标项目的项目信息、会议主题等。处理设备110可以处理从其他设备或系统组成部分中获得的数据、信息和/或处理结果，并基于这些数据、信息和/或处理结果执行程序指令，以执行本说明书中描述的一个或以上功能。在一些实施例中，处理设备110可以获取存储设备130中存储的以及终端140输入的项目类型、项目参与人员等信息。在一些实施例中，处理设备110可以基于获取的信息和/或数据确定需要交流的角色。
23.网络120可以连接应用场景100的各组成部分和/或连接应用场景100与外部资源部分。网络120使得各组成部分之间，以及与应用场景100之外其他部分之间可以进行通讯，促进数据和/或信息的交换。例如，网络120可以将存储设备130中的数据传送给处理设备
110。在一些实施例中，网络120可以是有线网络或无线网络中的任意一种或多种。在一些实施例中，网络120可以包括一个或以上网络接入点。例如，网络120可以包括有线或无线网络接入点。网络可以是局域网、广域网、互联网等，可以是多种网络结构的组合。
24.存储设备130可以用于存储数据和/或指令。在一些实施例中，存储设备130可以储存处理设备110用来执行或使用以完成本说明书中描述的示例性方法的数据和/或指令。在一些实施例中，存储设备130可以连接到网络120以与应用场景100的一个或以上组件(例如，处理设备110、终端140)通信。
25.终端140可以用于输入与应用场景100有关的信息和/或数据。例如，项目信息(如项目当前进度、项目参与人员及角色、项目剩余时间等)以及会议主题。终端140也可以用于接收与应用场景100有关的信息和/或数据。例如，推荐会议时长、推荐参会人员等。在一些实施例中，终端140可以包括移动装置140-1(例如，手机等)、平板电脑140-2、笔记本电脑140-3等中的一种或其任意组合。
26.项目150可以是包括具体目的与人员组成的工作项目。例如，项目150可以包括为产品开发、服务项目、商事活动等。项目150的人员组成可以指项目各方面的参与人员。例如，对于软件开发类项目，项目150可以包括软件工程师、架构师、测试人员、管理人员等。在一些实施例中，用户170可以参与项目150，并就项目150召开待安排会议160。例如，用户170可以是项目管理人员，用户170可以根据项目进度定期召开项目150的分享会议，则待安排会议160可以是未来时间段应举办的项目150的各个分享会议。
27.待安排会议160可以指与项目150相关的，在未来某一时间拟召开的会议。例如，待安排会议160可以是项目150的下一次阶段性总结会议(如下一次月度会议、季度会议、年度会议等)。再例如，待安排会议160可以是响应于项目150的临时安排而即将召开的突发会议。
28.在一些实施例中，待安排会议160可以通过会议日程及其相关信息表征。例如，待安排会议160的会议日程可以包括与该会议的涉及的项目及其项目信息、会议主题、参会人员、会议持续时间、会议召开时间等。
29.在一些实施例中，待安排会议160可以记录在存储设备130或日程软件(如邮件、日历、即时通信工具等)中，在待安排会议160的会议召开时间，处理设备110可以通过相关软件(如在线会议室软件、即时通信工具等)通知各个参会人员参与该待安排会议160。例如，对于线上会议，处理设备110可以在召开时间使各个参会人员进入同一在线会议室。再例如，对于线下会议，处理设备110可以通知各个参会人员在会议召开时间前往会议召开地点。
30.用户170可以是智能化时间管理系统的服务对象。其中，用户170可以向智能化时间管理系统提出组织待安排会议160的申请，以使智能化时间管理系统根据用户170的申请，确定待安排会议160的相关数据。在一些实施例中，用户170可以是项目150的相关人员。例如，用户170可以是项目的参与人员、服务对象、管理人员等。
31.应当注意的是，应用场景100仅仅是为了说明的目的而提供的，并不意图限制本技术的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本说明书的描述，做出多种修改或变化。例如，智能化时间管理系统的应用场景100可以在其它设备上实现类似或不同的功能。然而，这些变化和修改不会背离本技术的范围。
32.图2是根据本说明书一些实施例所示的智能化时间管理系统的示例性模块图。
33.如图2所示，智能化时间管理系统200可以包括获取模块210、第一确定模块220、第一选择模块230、第二确定模块240、第二选择模块250和第三确定模块260。
34.获取模块210可以用于获取目标项目以及待安排会议的会议主题，目标项目包括项目信息，待安排会议与目标项目有关。关于目标项目、会议主题以及项目信息的更多内容参见图3步骤310及其相关描述。
35.第一确定模块220可以用于基于项目信息和会议主题，确定待安排会议的推荐参会人员。关于确定推荐参会人员更多内容参见图3步骤320及其相关描述。
36.在一些实施例中，第一确定模块220可以进一步用于基于第一嵌入层对项目信息和会议主题进行处理，确定第一特征向量，并基于第一特征向量，确定推荐参会人员。关于确定第一特征向量以及基于第一特征向量确定推荐参会人员的更多内容参见图4及其相关描述。
37.第一选择模块230可以用于基于推荐参会人员确定目标参会人员，关于确定推荐参会人员更多内容参见图3步骤330及其相关描述。
38.第二确定模块240可以用于基于项目信息、会议主题以及目标参会人员，确定待安排会议的推荐会议时长。关于确定推荐会议时长更多内容参见图3步骤340及其相关描述。
39.在一些实施例中，第二确定模块230可以进一步用于基于第二嵌入层对项目信息、会议主题以及目标参会人员进行处理，确定第二特征向量；并基于第二特征向量，确定推荐会议时长。关于确定第二特征向量以及基于第二特征向量确定推荐会议时长的更多内容参见图5及其相关描述。
40.在一些实施例中，第二确定模块230可以进一步用于基于会议时长预测模型对第二特征向量进行处理，确定推荐会议时长。关于基于会议时长预测模型确定推荐会议时长的更多内容参见图6及其相关描述。
41.第二选择模块250可以用于基于推荐会议时长确定目标会议时长。关于确定目标会议时长更多内容参见步骤350及其相关描述。
42.在一些实施例中，获取模块260可以用于基于会议主题、目标参会人员以及目标会议时长，确定待安排会议的日程信息，日程信息包括待安排会议的会议时间。关于确定会议时间的更多内容参见步骤360及其相关描述。
43.应当理解，图2所示的系统及其模块可以利用各种方式来实现。
44.需要注意的是，以上对于智能化时间管理系统及其模块的描述，仅为描述方便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子系统与其他模块连接。在一些实施例中，图2中披露的获取模块210、第一确定模块220、第一选择模块230、第二确定模块240、第二选择模块250和第三确定模块260可以是一个系统中的不同模块，也可以是一个模块实现上述的两个或两个以上模块的功能。例如，各个模块可以共用一个存储模块，各个模块也可以分别具有各自的存储模块。诸如此类的变形，均在本说明书的保护范围之内。
45.图3是根据本说明书一些实施例所示的一种智能化时间管理方法的示例性流程图。在一些实施例中，流程300可以由智能化时间管理系统200执行。
46.如图3所示，流程300包括下述步骤。
47.步骤310，获取目标项目以及待安排会议的会议主题。其中，待安排会议与目标项目有关。在一些实施例中，步骤310可以通过获取模块210执行。
48.待安排会议可以指用户拟进行召开的会议。在一些实施例中，用户可以向智能化时间管理系统200提出会议申请，以使智能化时间管理系统200响应于会议申请并根据用户输入的信息确定待安排会议的相关安排。
49.目标项目可以是在待安排会议进行中商讨的项目。例如，目标项目可以是销售经验分享会中进行讨论的各个销售项目。再例如，目标项目可以是分析会中正在被分析的项目(即将展开的智能终端研发项目、正在进行中的对外收购项目等)。
50.在一些实施例中，目标项目可以是用户选择的项目。即智能化时间管理系统200接收到用户的会议申请后，可以根据用户的身份确定用户有会议召开权限的预设项目，并响应于用户选择，从预设项目中确定至少一个项目作为所述目标项目。例如，获取模块210在获取的用户的请求后，可以根据用户的身份(如工号、身份证号)确定用户参与过的项目或主管的项目作为预设项目，并根据用户在预设项目中的选择(如通过在显示器中的选择操作)，从预设项目中确定至少一个目标项目。
51.由此，方便了用户对目标项目的选择，提高了用户体验。此外，目标项目可以包括多个项目，实现了对类似项目的同步管理，减少了为各个项目单独召开会议的人力成本。
52.在一些实施例中，目标项目可以包括项目信息。项目信息是指反映项目规划、实施以及进展情况的各种信息。在一些实施例中，项目信息可以包括但不限于项目类型、项目所在地、项目参与人数、项目预计时长、项目成本等。例如，项目信息可以是：项目类型：物联网搭建项目；项目所在地：a市工业园；项目参与人数：26人；项目预计时长：60天；项目成本：8万元。
53.会议主题是指针对项目所展开会议的内容主题。例如，会议主题可以是项目的具体实施方案、项目阶段性进展汇报、项目完工总结等。
54.在一些实施例中，获取模块210可以根据预先设定的项目安排表确定目标项目和会议主题。仅作为示例地，项目安排表中可以包括不同时间段、不同项目以及二者所对应的会议主题安排。当有获取在某一时间段内需要完成的会议的数据请求时，获取模块可以从项目安排表中，获取目标项目和会议主题。例如，项目安排表可以包括：6月1日～10日，项目a，会议主题为项目初期人员分工安排；6月12日～15日，项目b，会议主题为项目第一阶段工作总结会议；6月20日～30日，项目b，会议主题为项目实施中的问题与解决方案。当有获取6月1日～10日之间需要完成的会议的数据请求时，获取模块210可以根据项目安排表，确定目标项目为a以及会议主题为项目初期人员分工安排。当有获取6月14日～16日之间需要完成的会议的数据请求时，获取模块210可以根据项目安排表，确定目标项目为b以及会议主题为项目第一阶段工作总结会议。
55.步骤320，基于项目信息和会议主题，确定推荐参会人员。在一些实施例中，步骤320可以通过第一确定模块220执行。
56.推荐参会人员可以指智能化时间管理系统200向用户推荐的适合参加目标项目的会议的人员。例如，推荐参会人员可以包括目标项目的至少部分参与人员、参与过同类型项目会议的人员等。
57.在一些实施例中，第一确定模块可以根据历史数据确定推荐参会人员。其中，历史数据可以包括历史会议的项目信息和会议主题及其对应的推荐参会人员或实际参会人员。在一些实施例中，第一确定模块可以先确定与待安排会议相似的历史会议，在根据该历史会议的推荐参会人员或实际参会人员确定待安排会议的推荐参会人员。其中，与待安排会议相似的历史会议可以是项目信息和会议主题与本次项目信息和会议主题相同的历史会议。
58.在一些实施例中，第一确定模块可以根据项目信息和会议主题从历史数据中筛选与待安排会议相似的历史会议。在一些实施例中，第一确定模块还可以通过计算历史会议与待安排会议的相似度确定与待安排会议相似的历史会议。关于与待安排会议相似的历史会议(参考会议)的确定方法可以参见图4及其相关内容。
59.在一些实施例中，考虑到前述与待安排会议相似的历史会议可能涉及与目标项目类似的项目，则对应项目的人员组成可能与目标项目不同。在确定待安排会议的推荐参考人员时，可以根据待安排会议相似的历史会议的参会人员的实际职务(如在企业中的职务、在项目中的职务等)，确定目标项目中对应职务的负责人作为推荐参会人员。例如，与待安排会议相似的历史会议的实际参会人员包括员工a1(工程师)、员工a2(项目经理)。则待安排会议的推荐参会人员可以包括目标项目中的工程师b1以及项目经理b2。
60.在一些实施例中，存在多个与待安排会议相似的历史会议时，可以对各个历史会议的推荐参会人员或实际参会人员进行按照其在项目中的实际职务进行统计以确定各个职务的参会频次，根据各个参会频次高于阈值的职务确定目标项目中的该职务的对应员工作为推荐参会人员。
61.在一些实施例中，第一确定模块还可以基于第一嵌入层对项目信息和会议主题进行处理，确定第一特征向量；并基于第一特征向量，确定推荐参会人员。
62.在一些实施例中，可以基于第一特征向量确定推荐参会人员。例如，可以根据第一特征向量从历史会议中确定与待安排会议相似的历史会议(记作参考会议)，再基于参考会议的推荐参会人员或实际参会人员确定推荐参会人员。关于基于第一特征向量，确定推荐参会人员的更多内容可以参见图4及其相关描述。
63.第一嵌入层可以是训练好的机器学习模型，可以提取项目信息和会议主题的特征，获取第一特征向量。第一嵌入层的输入可以是项目信息和会议主题，第一提取层的输出可以是第一特征向量。其中，第一特征向量可以反映目标项目和/或待处理会议的相关信息。关于第一嵌入层的训练过程可以参见图4及其相关描述。
64.在一些实施例中，第一特征向量可以以预设形式呈现。例如，第一特征向量可以包括多个元素，每个元素与预设特征对应，反映对应特征的具体情况。示例性地，第一特征向量y可以表示为[a,b,c,d,e,f...]其中，a可以代表项目类型(如，研发类项目对应的a可以为1，实施类项目对应的a可以为2，销售类项目对应的a可以为3等)；b可以代表项目所在地(如，项目所在地在一线城市对应的b可以为1，项目所在地在二线城市对应的b可以为2，项目所在地在三线城市对应的b可以为3等)；c可以代表项目参与人数(如，项目参与人数为0～10人时对应的c可以为0，项目参与人数为10～20人时对应的c可以为1，项目参与人数为20～30人时对应的c可以为2等)；d可以代表项目预计时长(如，项目预计时长为0～30天时对应的d可以为1，项目预计时长为30～60天时对应的d可以为2，项目参与人数为60～90人
时对应的d可以为3等)；e可以代表项目成本(如，项目成本为0～20万时对应的e可以为1，项目成本为20～50万时对应的e可以为2，项目参与人数为50～100万时对应的e可以为3等)；f可以代表会议主题(如，会议主题为讨论项目预算时对应的f可以为1，会议主题为讨论实施细节时对应的f可以为2，会议主题为阶段性总结时对应的f可以为3等)等。
[0065]
在一些实施例中，第一特征向量还可以由第一嵌入层根据实际情况自行确定，其中，第一特征向量的至少部分元素可以反映对应目标项目和/或待处理会议的相关信息，但并不一定存在具体含义。即可以预设第一特征向量的元素数量(维度)，各个元素的实际意义由第一嵌入层自适应地确定。由此，确定的第一特征向量可以与第一嵌入层有较好的完整性，并且能够实现对输入数据的深度挖掘。
[0066]
本说明书一些实施例所述的方法，能够根据项目信息、会议主题等信息确定第一特征向量，从而可以更准确地确定推荐参会人员，为后续确定目标参会人员提供更合理的参照，以保证会议有序地进行，提高项目的进展速度。
[0067]
步骤330，基于候选参会人员确定目标参会人员。在一些实施例中，步骤330可以通过第一选择模块230执行。
[0068]
目标参会人员是指确定的参加目标项目的会议的人员。例如，目标参会人员可以是用户选定的参加目标项目的会议的人员。再例如，目标参会人员可以是当事人确定参与待安排会的参会人员。
[0069]
在一些实施例中，目标参会人员可以基于用户操作而确定，即第一选择模块230可以将候选参会人员的人员名单发送到用户所使用的用户终端，用户终端可以基于用户操作对参与人员进行增减以确定邀请参与本次会议的人员。
[0070]
在一些实施例中，用户确定的人员名单和/或候选参会人员的人员名单需经当事人确认。例如，当用户是项目主管，经技术人员a作为参会人员时，可以向技术人员a发送确认消息，以确定该技术人员a是否愿意参与本次会议。
[0071]
在一些实施例中，第一选择模块230还可以基于预设逻辑以及实际情况调整用户确定的人员名单和/或候选参会人员的人员名单以确定目标参会人员。例如，推荐参会人员是参加项目的所有人员，由于场地限制，因此需要从中选出主要负责人作为目标参会人员。再例如，某一推荐参会人员已经离职，以参照该推荐参会人员在目标项目中所负责的任务，选择其他负责相似或相同任务的人员作为目标参会人员。
[0072]
步骤340，基于项目信息、会议主题以及目标参会人员，确定待安排会议的推荐会议时长。在一些实施例中，步骤340可以通过第二确定模块240执行。
[0073]
推荐会议时长可以指智能化时间管理系统200确定的待举行会议的预估持续时间，例如，40分钟、1小时、20～30分钟等。
[0074]
在一些实施例中，第二确定模块240可以根据历史数据确定推荐会议时长。其中，历史数据可以包括历史会议的项目信息、会议主题、目标参会人员及其对应的推荐会议时长或实际会议时长。例如，第二确定模块240可以确定项目信息、会议主题和目标参会人员与本次项目信息、会议主题和目标参会人员相同的历史会议，并将该历史会议所对应的推荐会议时长或实际会议时长作为本次推荐会议时长。
[0075]
在一些实施例中，待安排会议可以包括至少一个会议内容，推荐会议时间可以包括各个会议内容的预估持续时间。例如，对于经验分享类会议，可以包括当前工作总结、未
来工作规划以及优秀成员工作经验分享等会议内容。在一些实施例中，第二确定模块240可以根据各个会议内容从历史数据中确定对应会议内容的平均持续时间作为推荐会议时长。例如，前述经验分享类会议可以根据过往经验分享类会议的相关信息，确定当前工作总结、未来工作规划以及一位优秀成员工作经验分享的平均持续时间，再基于待安排会议的优秀成员工作经验分享的数量预估该待安排会议的持续时间作为推荐会议时间。
[0076]
在一些实施例中，将推荐会议时长发送给用户后，用户可以通过调整会议内容以及对应的持续时间确定目标会议时长。例如，当待安排会议的总时长受限时，用户可以调整优秀成员工作经验分享的数量，从而调整目标会议时长。
[0077]
在一些实施例中，第二确定模块240可以基于第二嵌入层对项目信息、会议主题以及目标参会人员进行处理，确定第二特征向量；并基于第二特征向量，确定推荐会议时长。关于第二嵌入层的更多内容可以参见图5及其相关描述。
[0078]
步骤350，基于推荐会议时长确定目标会议时长。在一些实施例中，步骤350可以通过第二选择模块250执行。
[0079]
目标会议时长可以指确定的待举行会议的预估持续时间。例如，目标会议时长可以指用户能接受的待举行会议的预估持续时间。
[0080]
在一些实施例中，目标参会人员可以响应于用户操作而确定，即第二选择模块250可以将候选会议时长(如会议总体持续时间、各项推荐会议内容以及对应的持续时间等)发送到用户所使用的用户终端，用户终端可以通过用户操作对候选会议时长进行调整以确定目标会议时长。例如，用户通过确定待安排会议的各项会议内容以及对应的持续时间确定目标会议时长。
[0081]
在一些实施例中，第二选择模块250可以直接根据推荐会议时长确定目标会议时长。例如，第二选择模块250在将推荐会议时长发送给用户后，若用户在预设时间内不进行操作，则可以由第二选择模块250确定目标会议时长。示例性地，第二选择模块250可以直接将推荐会议时长作为目标会议时长。
[0082]
在一些实施例中，第二选择模块250可以基于预设规则和/或实际情况确定目标会议时长。例如，当待安排会议无外部限制条件(如场地使用时间限制、参会人员日程安排限制等)，第二选择模块250直接将推荐会议时长作为目标会议时长，示例性地，推荐会议时长为30分钟，目标会议时长可以是30分钟。再例如，当待安排会议存在外部限制条件时，可以根据外部限制条件确定空闲时间，再根据空闲时间以及推荐会议时长确定目标会议时长。示例性地，推荐会议时长是30～40分钟，而目标参会人员只有30分钟空闲时间，则目标会议时长可以是30分钟。
[0083]
在一些实施例中，推荐会议时长可以包括多个具体会议时长，则目标会议时长可以是各个具体会议时长的统计结果。例如，推荐会议时长可以包括21、23以及28分钟，则目标会议时长可以是上述具体会议时长的平均值，即为24分钟。
[0084]
步骤360，基于会议主题、目标参会人员以及目标会议时长，确定待安排会议的日程信息。在一些实施例中，步骤360可以通过第三确定模块260执行。
[0085]
待安排会议的日程信息可以指待安排会议的人员安排以及时间安排，例如，待安排会议的日程信息可以包括会议主题、目标参与人员、目标会议时长以及会议时间。在一些实施例中，待安排会议的日程信息可以通过日程软件(如日历、邮箱等)体现。例如，待安排
会议的日程信息可以体现为各个目标参会人员的日程软件中设置有待安排会议的会议日程。
[0086]
会议时间是指会议举行的时间，其中，会议时间可以包括召开时间以及结束时间。例如，6月10日下午14:00～15:00、每周一上午10:00～12:00、项目完成后第一个工作日的上午9:00等。
[0087]
在一些实施例中，第三确定模块260可以获取目标参会人员的日程安排，并基于目标会议时长确定会议时间。在一些实施例中，第三确定模块260可以先确定预设时间段内(如未来一周时间内)各个目标参会人员的空闲时间，在基于各个目标参会人员的空闲时间确定至少一个空闲时间段，将满足目标会议时长的空闲时间段作为会议时间。例如，下周需要举办月度例会，目标会议时长为2小时，目标参会人员有l、m、n。在下周，l暂无日程的时间包括周一上午9:00～10:00、周五下午15:00～17:20；m暂无日程的时间包括周一上午9:00～12:00、周三9:00～18:00、周五下午13:00～18:00；n暂无日程的时间包括周二下午14:00～18:00、周四10:00～18:00、周五下午15:00～18:00。则第三确定模块260可以确定时间长度大于2小时且l、m、n均有空的时间段作为会议时间，经交集处理可知会议时间为周五下午15:00～17:00。
[0088]
本说明书一些实施例所述的方法，通过分析项目的相关数据，可以确定目标参会人员与目标会议时长等信息，以实现智能化地对会议时间进行安排，便于了解项目的进展和沟通项目的实施情况，从而使时间安排更加地科学合理，进一步使项目稳步地推进。
[0089]
图4是根据本说明书一些实施例所示的推荐参会人员的示意图。
[0090]
如图4所示，可以将目标项目的项目信息411以及待安排会议的会议主题412输入第一嵌入层420，以使第一嵌入层420输出第一特征向量431。关于第一特征向量的更多内容可以参见图3步骤320的相关描述。
[0091]
如图4所示，可以将历史会议的相关信息440输入第一嵌入层420，以使第一嵌入层420输出各个历史会议的历史会议特征432。其中，历史会议的相关信息440可以包括历史会议的会议主题441以及与历史会议对应的历史项目的项目信息442。历史会议可以是历史数据中召开过的会议，历史项目可以是在历史会议中讨论的相关项目。
[0092]
在一些实施例中，可以对历史数据中的历史会议进行初步筛选，以使历史会议与待安排会议至少部分信息存在一定的相似度，以减少在确定特征时的计算量。例如，历史会议的会议主题可以与待安排会议一致。
[0093]
如图4所示，可以将各个历史会议的历史会议特征432以及第一特征向量431输入相似度确定算法440，以确定第一特征向量431与各个历史会议的历史会议特征432的向量相似度450，并基于向量相似度450从历史会议中确定参考会议460，再基于参考会议460的参会人员确定推荐参会人员470。
[0094]
相似度确定算法440可以是用于计算向量之间相似度的算法。在一些实施例中，相似度确定算法440可以通过处理向量之间距离，确定向量之间相似度。例如，相似度确定算法440可以先计算第一特征向量431与各个历史会议的历史会议特征432的向量距离(如欧式距离x)，在基于预设公式(如1/(1+x2))确定第一特征向量431与各个历史会议的历史会议特征432的向量相似度450。
[0095]
向量相似度450可以反映第一特征向量431与各个历史会议的历史会议特征432的
相似程度，进而反映待安排会议与各个历史会议的相似程度。例如，向量相似度450可以是0-1之间的实数，数值越接近1，其相似程度越高。
[0096]
参考会议460可以指历史会议中与待安排会议相似的部分会议。在一些实施例中，可以基于向量相似度450对历史会议进行筛选。例如，可以将向量相似度450大于阈值(如0.7)的历史会议作为参考会议。在一些实施例中，参考会议可以包括参考会议460的参会人员。其中，参考会议460的参会人员可以通过参会人员在该会议/项目中的身份标识。例如，参考会议460的参会人员可以表征为一个向量，向量的每个元素与项目的各个成员身份(如项目负责人、产品经理、架构师、工程师、外接负责人等)对应，元素值可以反映对应成员身份的工作人员是否参与该会议。
[0097]
在一些实施例中，基于参考会议460的参会人员确定推荐参会人员470可以通过统计的方法实现。例如，可以通过参考会议460的参会人员中各类成员身份的出席频次(或出席概率)，并将出席频次大于预设阈值的成员身份作为推荐参会人员470的成员身份，再基于目标项目的实际人员组成确定具体人员作为推荐参会人员470。
[0098]
在一些实施例中，还可以对参考会议460的参会人员进行加权处理以确定推荐参会人员470。例如，可以根据向量相似度450确定对应参考会议460的权重，再基于该权重处理参考会议460的参会人员，并筛选出加权和大于阈值的参会人员作为推荐参会人员470。示例性地，权重可以为该参考会议的向量相似度在总向量相似度的比例。例如，待安排会议包括三个参考会议，其中，会议a与待安排会议的相似度为0.7、会议b与待安排会议的相似度为0.7、会议c与待安排会议的相似度为0.6，则会议a的权重可以为0.7/(0.7+0.7+0.6)＝0.35，会议b的权重可以为0.35，会议c的权重可以为0.3。
[0099]
在一些实施例中，相似度确定算法440还可以基于时间因子确定向量相似度450。其中，时间因子可以表示历史时段开过的会议对应的举行时间与当前时间的间隔。历史会议的会议时间距当前时间越近，则时间因子越小，从而使得计算得到的向量距离适当减小，向量相似度450相应增大。
[0100]
仅作为示例地，在基于向量距离确定参考会议460时，可以基于历史会议特征432所属的历史时间段，为每个历史会议特征432分别分配一个时间因子，距离当前时间越近的历史时间段中的历史会议所对应的历史会议特征432，其时间因子越小。例如，计算得到第一特征向量y与参考特征向量h1和参考特征向量h2的欧式距离分别为x和y，其中，参考特征向量h1对应的参考会议的举行时间晚于参考特征向量h2对应的参考会议举行时间。设置参考特征向量h1和参考特征向量h2对应的时间因子分别为m和n，m＜n。则可以将m*x作为参考特征向量h1与第一特征向量y之间的向量距离，将n*y作为参考特征向量h2与第一特征向量y之间的向量距离，进而基于向量距离确定向量相似度。
[0101]
由此，将时间因子作为调节向量相似度的参数考虑了到各个历史会议召开时间的影响，可以提高召开时间较近的会议的权重与相似度，从而使推荐参会人员与召开时间较近的历史会议更为相似，提高了使推荐参会人员的时效性。
[0102]
在一些实施例中，可以参考前述确定推荐参会人员470的相关内容确定待安排会议的推荐会议内容。即可以基于向量相似度450从历史会议的会议内容中确定推荐会议内容。例如，可以根据前述内容确定参考会议460及其对应的权重，在根据权重对参考会议460的会议内容进行加权，再根据加权结果(如大于阈值的会议内容)确定推荐会议内容。
[0103]
为进一步提高参考会议460与待安排会议的相似度，可以将项目进度作为第一嵌入层420的输入，以使召开参考会议460时对应项目的项目进度与目标项目相似。在一些实施例中，项目信息411还可以包括项目进度信息。项目进度信息可以反映是指项目的进展情况。例如，项目进度信息可以包括当前项目进度情况(如项目进度为50％、已完成前两个阶段的任务等)。再例如，项目进度信息还可以包括预设时间点(如当前时间、会议后数天等)的目标项目相对于上次会议时的进度增量。
[0104]
在一些实施例中，项目进度还可以用于筛选参考会议460。例如，只有进度增量大于阈值的历史会议才可以作为参考会议460。其中，进度增量可以指在举行历史会议前后时段内(如历史会议的前后10天内)，对应项目的进度增加量。
[0105]
在一些实施例中，项目进度信息可以包括项目进度数据序列，项目进度数据序列包括至少一个项目进度数据，项目进度数据反映所述目标项目在对应历史时间段的项目进度。例如，从项目e进行的第一周至第五周，每周五所对应的项目进度分别为15％、38％、67％、81％、100％，则项目e的项目进度序列x可以表示为(15％
《1》
,38％
《2》
,67％
《3》
,81％
《4》
,100％
《5》
)。
[0106]
由此，可以将项目进度作为第一嵌入层的输入，从而使参考会议的项目进度更接近于目标项目，提高了参考会议与目标会议的相似度。此外，项目进度还可以用于筛选参考会议，从而仅保留切实提高了对应项目进度的参考会议，进而提高了待安排会议对目标项目的项目进度的促进作用。
[0107]
在一些实施例中，前述确定参考会议的过程也可以通过聚类算法实现，即可以根据各个历史会议的历史会议特征432进行聚类，以确定多个聚类中心以及属于该聚类中心的各个历史会议特征。然后可以将聚类中心与第一特征向量431输入相似度确定算法440，以确定与目标项目和待安排会议相似的聚类中心，然后将该聚类中心的各个历史会议作为参考会议。其中，聚类算法可以包括k-means算法、dbscan算法等算法及其相关改进算法(如bi-k-means算法)。
[0108]
在一些实施例中，可以基于训练数据训练第一嵌入层420。其中，训练数据可以包括训练样本以及样本标签。
[0109]
在一些实施例中，训练数据可以基于第一特征向量的预设形式构建。其中，训练样本可以是历史数据中历史会议的会议主题以及对应的项目的项目信息，样本标签可以是基于预设形式手工标注的特征向量值。在一些实施例中，可以将训练样本输入未设置参数的第一嵌入层，并根据第一嵌入层的输出与样本标签构建损失函数，并基于损失函数迭代第一嵌入层的参数，直到训练结束。其中，当迭代次数超过阈值或误差收敛，可以认为训练完成。
[0110]
在一些实施例中，第一嵌入层可以与其他算法或模型联合训练。例如，第一嵌入层420可以与相似度确定算法440联合训练。其中，此时的训练样本可以时历史数据中任意两个历史会议，样本标签可以是手工标注的会议相似度。在进行训练时，可以将该两个历史会议的相关信息(项目信息以及会议主题)分别输入未设置参数的第一嵌入层，以确定两个特征向量，再通过相似度确定算法440确定向量相似度，最后根据向量相似度与手工标注的会议相似度构建损失函数对第一嵌入层的参数进行迭代。
[0111]
本说明书的一些实施例所述的方法，以参考会议作为参照，通过计算当前待安排
会议与历史会议向量的向量相似度的方式，准确地确定出合适的推荐参会人员。
[0112]
图5是根据本说明书一些实施例所示的确定推荐会议时长的示例性流程图。如图5所示，流程500包括下述步骤。在一些实施例中，流程500可以由第三确定模块执行。
[0113]
步骤510，基于第二嵌入层对项目信息、会议主题以及目标参会人员进行处理，确定第二特征向量。
[0114]
第二特征向量可以反映目标项目、待处理会议和/或目标参会人员的相关信息。在一些实施例中，第二特征向量可以以预设形式呈现。例如，第二特征向量可以包括多个元素，每个元素与预设特征对应，反映对应特征的具体情况。
[0115]
示例性地，第二特征向量z可以表示为[j,k,l,m,n,o,p...]其中，j可以代表项目类型(如，研发类项目对应的a可以为1，实施类项目对应的j可以为2，销售类项目对应的j可以为3等)；k可以代表项目所在地(如，项目所在地在一线城市对应的k可以为1，项目所在地在二线城市对应的k可以为2，项目所在地在三线城市对应的k可以为3等)；l可以代表项目参与人数(如，项目参与人数为0～10人时对应的l可以为0，项目参与人数为10～20人时对应的l可以为1，项目参与人数为20～30人时对应的l可以为2等)；m可以代表项目预计时长(如，项目预计时长为0～30天时对应的m可以为1，项目预计时长为30～60天时对应的m可以为2，项目参与人数为60～90人时对应的m可以为3等)；n可以代表项目成本(如，项目成本为0～20万时对应的n可以为1，项目成本为20～50万时对应的n可以为2，项目参与人数为50～100万时对应的n可以为3等)；o可以代表会议主题(如，会议主题为讨论项目预算时对应的o可以为1，会议主题为讨论实施细节时对应的o可以为2，会议主题为阶段性总结时对应的o可以为3等)；p可以代表目标参会人员(如，目标参会人员为第一小组时对应的p可以为1，目标参会人员为第二小组时对应的p可以为2等)等。
[0116]
在一些实施例中，第二特征向量还可以由第二嵌入层根据实际情况自行确定，其中，第二特征向量的至少部分元素可以反映对应目标项目和/或待处理会议的相关信息，但并不一定存在具体含义。即可以预设第二特征向量的元素数量(维度)，各个元素的实际意义由第二嵌入层自适应地确定。由此，确定的第二特征向量可以与第二嵌入层有较好的完整性，并且能够实现对输入数据的深度挖掘。
[0117]
在一些实施例中，第三确定模块可以基于第二嵌入层对项目信息、会议主题以及目标参会人员进行处理，确定第二特征向量。
[0118]
第二嵌入层可以提取项目信息和会议主题的特征，获取第二特征向量。第二嵌入层可以是深度神经网络模型。第二嵌入层的输入可以是项目信息、会议主题和目标参会人员，第二提取层的输出可以是第二特征向量。
[0119]
在一些实施例中，第二嵌入层的参数可以通过与会议时长预测模型联合训练得到。示例性的训练过程可以参见图6有关与会议时长预测模型的联合训练的相关内容。
[0120]
步骤520，基于第二特征向量，确定推荐会议时长。
[0121]
在一些实施例中，第三确定模块可以采用各种数据分析算法，例如，向量相似度分析法、聚类分析法、回归分析法等，对第二特征向量进行分析处理，确定推荐会议时长。
[0122]
在一些实施例中，推荐会议时长还相关于目标参会人员的参会人数。例如，第三确定模块可以基于参会人数确定推荐会议时长，目标参会人员的参会人数越多、推荐会议时长越长。例如，第三确定模块可以设置初始参会人数为10人，推荐会议时长的初始时长为20
分钟。参会人数每增加1人，对应的推荐会议时长就增加1分钟。当目标参会人员的参会人数为13人时，则推荐会议时长应为23分钟。
[0123]
由此，基于参会人数调整推荐会议时长，提高了推荐会议时长对现实情况的适应能力，使推荐会议时长更加精准。
[0124]
在一些实施例中，第三确定模块还可以基于会议时长预测模型对第二特征向量进行处理，确定推荐会议时长。
[0125]
在一些实施例中，会议时长预测模型可以用于确定推荐会议时长。会议时长预测模型可以包括但不限于卷积神经网络、深度神经网络等一种或多种的组合。
[0126]
如图6所示，会议时长预测模型640可以对第二特征向量610进行处理，确定推荐会议时长650。会议时长预测模型640的输入可以包括第二特征向量610。会议时长预测模型640的输出可以为推荐会议时长650。
[0127]
在一些实施例中，会议时长预测模型640可以通过训练得到。可以基于多组带有标签的训练样本对初始会议时长预测模型641进行训练，训练样本可以包括样本会议的历史第二特征向量641-1，训练样本的标签可以是该样本会议的实际会议时长641-4。标签可以通过对样本会议的实际时间长度进行测定获取，也可以通过会议记录获取。将多个训练样本输入初始会议时长预测模型641，基于初始会议时长预测模型641的输出和标签构建损失函数，并基于损失函数迭代更新初始会议时长预测模型641的参数，当训练的模型满足预设条件时，训练结束，获取训练好的会议时长预测模型640。预设条件可以包括但不限于损失函数收敛、损失函数值小于预设值或训练迭代次数达到阈值等。
[0128]
在一些实施例中，会议时长预测模型640和第二嵌入层的参数还可以通过联合训练得到。训练样本包括样本会议的历史项目信息、历史会议主题以及历史目标参会人员，标签可以是该样本会议的实际会议时长。标签可以通过对样本会议的实际时间长度进行测定获取，也可以通过会议记录获取。将训练样本中的历史项目信息、历史会议主题以及历史目标参会人员输入初始第二嵌入层，然后将初始第二嵌入层的输出输入至初始会议时长预测模型中，并基于初始会议时长预测模型的输出和标签构建损失函数。基于损失函数迭代更新初始第二嵌入层和初始会议时长预测模型中各层的参数，直至满足预设条件，得到训练好的第二嵌入层和会议时长预测模型。预设条件可以包括但不限于损失函数收敛、损失函数值小于预设值或训练迭代次数达到阈值。
[0129]
在一些实施例中，会议时长预测模型640的输入还可以包括项目进度620以及目标参会人员的参会人数630。在一些实施例中，项目进度620可以表示为由多个项目进度信息构成的序列(如项目进度数据序列)。
[0130]
考虑到项目进度以及参会人数对会议时长的影响较为复杂，将项目进度以及参会人数作为会议时长预测模型的输入，可以使项目进度以及参会人数对会议时长的影响可以随着对会议时长预测模型的训练过程而自动确定，无需进行人工评估，提高了预估的准确性。
[0131]
相应地，在训练得到会议时长预测模型640的过程中，会议时长预测模型640的训练样本可以包括样本会议的历史第二特征向量641-1、历史项目进度641-2以及目标参会人员的历史参会人数641-3，训练样本的标签可以是该样本会议的实际会议时长641-4。
[0132]
本说明书一些实施例所述的方法，能够通过模型确定推荐会议时长，从而可以更
准确地确定推荐会议时长，从而更合理地对会议时间进行安排，保证会议的正常进行。
[0133]
本说明书一些实施例所述的方法，能够根据项目信息、会议主题以及目标参会人员等信息确定第二特征向量，从而可以更准确地确定推荐会议时长，，从而更合理地对会议时间进行安排，以保证会议有序地进行，提高项目的进展速度。
[0134]
上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
[0135]
同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
[0136]
此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
[0137]
同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
[0138]
一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有
±
20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
[0139]
针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
[0140]
最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代
配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。