本技术涉及任务分配，尤其是涉及一种任务方案确定方法及装置、电子设备、程序产品、介质。
背景技术：
1、在工作过程中，不可避免的会涉及到，在提出某个任务需求后，需要先按照该任务需求设计完整任务方案，再将任务方案中的子任务分发到对应的用户，以便于后续完成该任务需求。目前，存在设计的任务方案冗余的问题。
2、需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键／重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。
2、本技术实施例提供了一种任务方案确定方法及装置、电子设备、程序产品、介质，以便于提供不影响整体方案实施的情况下，精简的任务方案。
3、本技术实施例提供了一种任务方案确定方法，包括：获取任务需求信息；根据所述任务需求信息构建初始任务图谱；所述初始任务图谱包括多个任务节点；根据各所述任务节点的任务属性删除所述初始任务图谱中的冗余节点，获得目标任务图谱；所述任务属性为评估所述任务节点历史执行过程的指标；提取出所述目标任务图谱中的所有任务方案；其中，所述目标任务图谱中由所述任务节点构成的每一条通路为一个所述任务方案。
4、在上述实施方式中，考虑到任务节点的任务属性能够反映出该任务节点过往执行时的行为，通过任务节点的任务属性能够确定出不必要执行的任务节点，即冗余节点。通过删除冗余节点，能够使得形成的目标任务图谱在不丢失关键环节的情况下减少冗余任务项，进而在不影响整体方案实施的情况下，获得精简的任务方案。
5、进一步的，根据各所述任务节点的任务属性删除所述初始任务图谱中的冗余节点，获得目标任务图谱，包括：根据所述任务属性确定待删除节点，将所述待删除节点从所述初始任务图谱中删除，获得中间图谱；确定所述中间图谱内是否缺少必要连接节点；在缺少所述必要连接节点的情况下，在所述中间图谱内补全缺少的所述必要连接节点，得到所述目标任务图谱。
6、在上述实施方式中，根据任务节点的历史执行情况能够推断出任务节点为冗余节点的概率，通过补全必要连接节点，能够减小删除了非冗余节点的任务节点的概率，以提高任务方案可顺利实施的概率，从而在不影响整体方案实施的情况下，获得精简的任务方案。
7、进一步的，所述任务属性包括历史执行耗时；根据所述任务属性确定待删除节点，包括：获取各所述任务节点的节点出度；根据各所述任务节点对应的历史执行耗时和节点出度，确定各所述任务节点对应的待判断分数；若所述任务节点对应的待判断分数低于预设分数，则确定该任务节点为待删除节点。
8、在上述实施方式中，考虑到任务节点的节点出度能够反映该任务节点与其他任务节点之间的关联程度。同时，任务节点的历史执行耗时，能够反映该任务节点的执行效率。结合任务节点的节点出度和历史执行耗时，能够综合反映出该任务节点的重要性，进而便于删减掉冗余节点，以精简任务方案。
9、进一步的，确定所述中间图谱内是否缺少必要连接节点，包括：获取节点补全模型；所述节点补全模型利用预设的历史方案训练获得；所述预设的历史方案中具有样本任务节点、所述样本任务节点的必要连接节点、所述样本任务节点的节点属性；将各所述任务节点和各所述任务节点的节点属性输入所述节点补全模型，获得各所述任务节点分别对应的必要连接节点；根据所述任务节点的必要连接节点与实际连接节点确定所述任务节点是否缺少必要连接节点；所述实际连接节点为所述目标任务图谱中与所述任务节点连接的其他任务节点。
10、在上述实施方式中，历史方案能够反映出各任务节点之间的连接关系，通过历史方案训练节点补全模型，补全模型能够捕捉不同任务节点之间的依赖关系，从而能够自动识别每一个任务节点的必要连接节点。并且由于模型本身的泛化能力，相较于其他识别任务节点的必要连接节点的方式，模型能够更灵活。
11、进一步的，每一所述任务节点对应有任务项执行主体；所述任务项执行主体用于执行对应的任务节点；所述目标任务图谱中各所述任务节点的节点属性包括：时间约束条件。所述方法还包括：获取所述目标任务图谱中各所述任务节点的任务项执行主体对应的预估耗时；所述预估耗时反映所述任务项执行主体处理所述任务节点的效率；根据所述目标任务图谱中各所述任务节点的所述时间约束条件和所述预估耗时确定各所述任务节点的优先级分数；根据各所述任务节点的优先级分数确定各所述任务方案的优先处理等级。
12、在上述实施方式中，考虑到任务节点的时间约束条件，能够反映出任务节点的紧急程度，而预估耗时反映任务项执行主体处理任务节点的效率。因此，通过任务节点的时间约束条件和预估耗时，能够便于按照紧急程度和处理快慢来对任务方案排列优先处理等级，以便于优先处理能够快速处理且紧急的任务方案。
13、进一步的，获取所述目标任务图谱中各所述任务节点的任务项执行主体对应的预估耗时，包括：将所述目标任务图谱中各所述任务节点的任务项执行主体输入预设的排序模型，获得各所述任务项执行主体的效率排序；根据所述效率排序确定各所述任务项执行主体的预估耗时。
14、在上述实施方式中，考虑到模型能够通过学习来合理推断不同任务项执行主体的效率排序，因此通过将目标任务图谱中各任务节点的任务项执行主体输入预设的排序模型，能够便捷准确的获得任务项执行主体的效率排序。
15、进一步的，所述排序模型通过以下方式获得：获取第一训练数据和历史预设时长内针对历史方案的评分和修改记录；所述修改记录用于描述修正后的多个任务项执行主体的效率排序；所述第一训练数据为位于历史预设时长之前用于训练排序模型的数据；根据所述评分和所述修改记录获取第二训练数据；利用所述第一训练数据和所述第二训练数据对预设模型进行训练，获得参考排序模型；根据所述参考排序模型的第一模型参数和历史排序模型的第二模型参数确定目标模型参数；调整所述历史排序模型的模型参数为目标模型参数，获得所述排序模型。
16、在上述实施方式中，通过修改记录能够反映出符合用户期望的任务项执行主体的效率排序，综合修改记录训练新的排序模型，能够提高训练新的排序模型的训练数据的质量，从而便于提高新的排序模型的准确性。综合参考排序模型的第一模型参数和历史排序模型的第二模型参数确定目标模型参数，保留一部分历史数据，能够使得排序模型的参数更新不会产生突兀的变化，提高排序模型的稳定性。
17、进一步的，根据所述参考排序模型的第一模型参数和历史排序模型的第二模型参数确定目标模型参数，包括：获取历史方案的质量分；所述质量分用于反映历史方案的逻辑正确性；根据所述质量分确定权重参数；按照所述权重参数对所述第一模型参数和所述第二模型参数加权，获得目标模型参数。
18、在上述实施方式中，通过历史方案的质量分，能够反映出历史用于训练排序模型的训练数据的质量，结合质量分来确定第一模型参数和第二模型参数的权重参数，能够便于在历史排序模型的质量较好时，提高历史排序模型的第二模型参数的占比，从而获得的目标模型参数能够使排序模型更准确。
19、进一步的，所述目标任务图谱中各所述任务节点的节点属性包括预设节点分数；所述任务属性包括历史执行成功率；根据所述预估耗时和所述紧急系数确定各所述任务节点的优先级分数，包括：针对每一个所述任务节点：根据该任务节点对应的所述预估耗时、所述时间约束条件、所述历史执行成功率和所述预设节点分数确定该任务节点的优先级分数。
20、在上述实施方式中，考虑到任务节点的历史执行成功率能够反映出任务节点是否能正常执行的概率。通过增加任务节点的执行成功率来确定任务节点的优先级分数，能够降低任务方案在执行过程中由于某个任务节点出现问题而无法走通的概率，提升任务方案的稳定性。
21、进一步的，所述方法还包括：将所述任务方案输入预设的风险预测模型，获得所述任务方案对应的风险类型和该风险类型的风险概率；在所述风险概率大于预设概率的情况下，根据所述风险类型确定风险管控策略，按照所述风险管控策略调整所述任务方案。
22、在上述实施方案中，通过预测任务方案的风险类型和该风险类型的风险概率，能够预判该任务方案是否存在问题，进而提前调整任务方案，以提高任务方案的稳定性。
23、进一步的，所述方法还包括：在所述风险概率小于等于预设概率的情况下，获取所述任务方案的执行结果；对所述执行结果进行质量验证；在质量验证未通过的情况下，根据所述风险类型确定风险管控策略，按照所述风险管控策略调整所述任务方案。
24、在上述实施方案中，通过对任务方案的执行结果进行质量验证，并调整任务方案，能够在不断调整后获取执行结果合格的任务方案，以便于后续针对任务需求信息形成的任务方案更合理。
25、进一步的，对所述执行结果进行质量验证，包括：确定所述执行结果与预设的历史执行结果之间的语义相似度，在所述语义相似度小于预设相似度的情况下，确定质量验证未通过；所述历史执行结果与所述执行结果属于相同的任务场景；和/或，确定所述执行结果是否满足预设指标，在所述执行结果不满足预设指标的情况下，确定质量验证未通过；所述预设指标为所述执行结果所属任务场景的合规条件。
26、在上述实施方案中，通过对比执行结果与预设的历史执行结果之间的语义相似度的方式来确定执行结果是否合规，或确定执行结果是否满足预设指标的方式来确定执行结果是否合规，流程简单且较为准确，能够便捷的确定执行结果是否合规，进而反映出任务方案是否符合逻辑，以便于改进任务方案的确定。
27、进一步的，根据所述任务需求信息构建初始任务图谱，包括：将所述任务需求信息转换为结构化数据；所述结构化数据包括任务项；确定各所述任务项之间的依赖关系；以所述任务项为所述任务节点按照所述依赖关系进行连接，获得所述初始任务图谱。
28、在上述实施方案中，考虑到任务需求信息可能存在多种来源，通过将任务需求信息转换为结构化数据，能够统一不同的来源的数据，不需要对不同来源的任务需求信息采用不同的解析方式，从而更便捷的构建任务图谱。
29、本技术实施例提供一种任务方案确定装置，包括：获取模块，用于获取任务需求信息；构建模块，用于根据所述任务需求信息构建初始任务图谱；所述初始任务图谱包括多个任务节点；调整模块，用于根据各所述任务节点的任务属性删除所述初始任务图谱中的冗余节点，获得目标任务图谱；所述任务属性为评估所述任务节点历史执行过程的指标；任务确定模块，用于提取出所述目标任务图谱中的所有任务方案；其中，所述目标任务图谱中由所述任务节点构成的每一条通路为一个所述任务方案。
30、本技术实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现上述任务方案确定方法。
31、本技术实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的任务方案确定方法。
32、本技术实施例提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，所述计算机可执行指令使得处理器上述的任务方案确定方法。
33、以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本技术。