建立外包平台模型的方法、外包方查找方法及装置

技术领域

本发明涉及大数据处理技术领域，尤其涉及建立外包平台模型的方法、外包方查找方法及装置。

背景技术

目前，外包服务行业正处于快速发展阶段。从业务种类来看，外包服务主要包括技术外包(ITO)、业务流程外包(BPO)和知识流程外包(KPO)。近年来借助于云计算、大数据、物联网、移动互联等新一代信息技术，推动“互联网+服务外包”模式快速发展，服务外包企业稳步向高技术、高附加值业务转型。

在外包服务中，委托方将业务外包给外包方处理。随着外包服务行业的迅速发展，出现大量外包方供委托方选择。面对大量的外包方，委托方往往难以从中进行选择，无法快速准确地定位出所需外包方。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的建立外包平台模型的方法、外包方查找方法及装置。

依据本发明的第一个方面，本发明提供一种建立外包平台模型的方法，所述方法包括：

获取至少一个外包方的用于表征所述外包方能力的外包方信息；

通过机器学习算法对每个所述外包方信息进行挖掘处理，获得与所述外包方信息关联的关联信息；

基于所述外包方信息和所述关联信息，分别对每个所述外包方的能力进行评估，获得每个所述外包方的评估结果；

基于获得的所有所述评估结果，建立所述外包平台模型。

优选的，在所述获取至少一个外包方的用于表征所述外包方能力的外包方信息之后，且在所述通过机器学习算法对每个所述外包方信息进行挖掘处理之前，所述方法还包括：

对所述外包方信息进行数据标准化处理。

优选的，所述外包方信息包括响应时间、行业服务能力、年收入额、技术开发能力、客户满意度、签订外包合同情况、服务交付情况、行业名誉、企业稳定性、外包种类和合作协调性中的至少一种信息。

优选的，所述分别对每个所述外包方的能力进行评估，获得每个所述外包方的评估结果，包括以下方法中的至少一种：

对所述外包方的能力进行整体评估，获得所述外包方的综合评估结果；

基于预设评估项目，对所述外包方的能力进行专项评估，获得所述外包方的与所述预设评估项目对应的专项评估结果；

基于预设评估行业，对所述外包方的能力进行行业评估，获得所述外包方的与所述预设评估行业对应的行业评估结果。

依据本发明的第二个方面，提供了一种外包方查找方法，应用如第一个方面所述的方法建立的所述外包平台模型，所述方法包括：

获取用户的查找条件；

基于所述查找条件，从所述外包平台模型中确定出与所述查找条件对应的目标外包方，并从所述外包平台模型中获取所述目标外包方的评估结果；

将所述目标外包方以及所述目标外包方的评估结果展现给所述用户。

优选的，若存在多个所述目标外包方，在所述从所述外包平台模型中获取所述目标外包方的评估结果之后，所述方法还包括：

基于各个所述目标外包方的评估结果，对所有所述目标外包方进行排序，获得用于表征所述评估结果之间大小关系的排序结果；

将所述排序结果展现给所述用户。

依据本发明的第三个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如前述第一个方面和第二个方面中的方法步骤。

依据本发明的第四个方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如前述第一个方面和第二个方面中的方法步骤。

根据本发明的建立外包平台模型的方法及装置，通过先获取至少一个外包方的用于表征外包方能力的外包方信息。再通过机器学习算法对每个外包方信息进行挖掘处理，获得与外包方信息关联的关联信息。然后基于外包方信息和关联信息，分别对每个外包方的能力进行评估，获得每个外包方的评估结果。最后，基于获得的所有评估结果，建立外包平台模型。用户根据该外包平台模型能够对外包方以及外包方的评估结果进行查找，从而能够准确地了解到外包方的外包能力，便于用户快速且精准地定位出所需的外包方。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考图形表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明第一实施例中建立外包平台模型的方法的流程图；

图2示出了本发明第二实施例中外包方查找方法的流程图；

图3示出了本发明第三实施例中建立外包平台模型的装置的结构图；

图4示出了本发明第四实施例中外包方查找装置的结构图；

图5示出了本发明实施例中设备的结构图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本发明第一实施例提供一种建立外包平台模型的方法，应用在用户选择外包方的过程中，所述方法的执行主体为电子设备，通过电子设备执行本发明的方法以实现对外包平台模型的建立。

参见图1，本发明实施例的建立外包平台模型的方法，包括：

步骤101：获取至少一个外包方的用于表征外包方能力的外包方信息。

步骤102：通过机器学习算法对每个外包方信息进行挖掘处理，获得与外包方信息关联的关联信息。

步骤103：基于外包方信息和关联信息，分别对每个外包方的能力进行评估，获得每个外包方的评估结果。

步骤104：基于获得的所有评估结果，建立外包平台模型。

对于步骤101而言，在外包服务行业，委托方为寻找公司处理目标业务的一方，外包方为接受委托方委托的目标业务并对目标业务进行处理的一方。而本文中的用户可以为委托方，也可以为掌握有多家外包方情况的中介公司等，可以使用本发明实施例的外包平台模型为委托方搜索匹配的外包方。在本发明实施例中，获取外包方的外包方信息，其中，可以获取一个外包方的外包方信息，为了丰富外包平台模型的数据内容，优选的，可以获取来自多个外包方的外包方信息，即针对多个外包方，分别获取其中每个外包方的外包方信息。

进一步来讲，对于外包方信息的获取来源而言，存在以下渠道：若存在外包方库，则可以将外包方库集成到电子设备中，从而从外包方库中获取外包方信息。同时，还可以从外包方相关网页中爬取外包方信息，外包方相关网页包括外包方网站和外包行业论坛。当然，还可以根据客户介绍，人为向电子设备中输入外包方信息。本发明对于从何种渠道获取外包方信息不做限定。

然而，由于外包方信息可能从不同的渠道获取，导致外包方信息的数据结构可能不同。因此，在本发明实施例中，在步骤101之后，且在步骤102之前，所述方法还包括以下步骤：对外包方信息进行数据标准化处理。

具体来讲，通过上述渠道获取到的外包方信息，有些外包方信息为结构化数据，有些外包方信息为非结构化数据。本发明实施例通过数据标准化处理，将属于非结构化数据的外包方信息转换成结构化数据，使得获取到的所有外包方信息都具有相同的数据结构，以便对数据的统一处理。在对外包方信息进行数据标准化处理的过程中，可以应用数据仓库技术ETL(Extract transform load，抽取-转换-加载)实现。

对于外包方信息的类型而言，外包方信息用于表征外包方的外包能力，具体地，外包方信息包括响应时间、行业服务能力、年收入额、技术开发能力、客户满意度、签订外包合同情况、服务交付情况、行业名誉、企业稳定性、外包种类和合作协调性中的至少一种信息。签订外包合同情况包括每年承包企业外包服务的频率及合同额。服务交付情况包括外包方所承接的服务是否提前/按时/延期交付，以及整体交付能力及质量。企业稳定性包括人员稳定性，如人员是否为公司员工或外包员工。外包种类包括一级外包、二级外包或多级外包。

需要说明的是，在本发明实施例中，外包方信息包含的数据内容越多，得到的关联信息越准确，同时，对外包方的评估结果也更准确。

对于步骤102而言，本发明利用机器学习算法对外包方信息进行挖掘处理，能够获得与外包方信息关联的关联信息。关联信息是在外包方信息的基础上深度挖掘得到的信息。例如，若外包方信息为处理一个目标项目的响应时间，那么关联信息可以为处理十个目标项目的响应时间。具体的，机器学习算法包括神经网络算法和/或深度挖掘算法。对于如何利用神经网络算法和/或深度挖掘算法对数据进行挖掘属于现有技术，本发明对此不做限定。本发明通过根据外包方信息挖掘获得关联信息，从而，通过将外包方信息和关联信息进行结合，共同对外包方进行评估，使得评估更加全面，能够提高评估结果的准确性。

对于步骤103而言，在本发明实施例中，基于外包方信息和关联信息，在预设评估条件下，对每个外包方的能力进行评估，获得每个外包方的评估结果。预设评估条件为基于外包方信息和关联信息的种类确定的评估阈值，不同类型的外包方信息和关联信息对应的评估阈值不同。例如，若外包方信息为响应时间，预设评估条件为基于响应时间的评估阈值。在一具体实例中，基于响应时间的评估阈值可以包括：响应时间大于24小时对应评分30分，响应时间小于或等于24小时对应评分为80分，当外包方A的响应时间为25小时，那么外包方A的评估结果为30分。若外包方信息为年收入额，预设评估条件为基于年收入额的评估阈值。在一具体实例中，基于年收入额的评估阈值可以包括：年收入额在100万以上对应评分为90分，年收入额在100万以下对应评分为50分，当外包方B的年收入额为120万，那么外包方B的评估结果为90分。上述示例用于为本领域技术人员理解技术方案而举出的简单例子，实际应用中，还可以设置多段评估阈值，或评估阈值根据某些因素动态浮动，均属于本申请的保护范围。

进一步来讲，在对外包方的能力进行评估的过程中，可以分类评估，从而得到多个评估结果。分类评估包括整体评估、专项评估和行业评估，从而评估结果包括综合评估结果、专项评估结果和行业评估结果。具体来讲，包括以下评估方法中的至少一种：

第一种评估方法：对外包方的能力进行整体评估，获得外包方的综合评估结果。具体来讲，在整体评估的过程中，综合考虑所有外包方信息和关联信息，最终得到一个综合评分，该综合评分即综合评估结果。其中，综合评估结果能够反映外包方总体的外包能力。

第二种评估方法：基于预设评估项目，对外包方的能力进行专项评估，获得外包方的与预设评估项目对应的专项评估结果。具体来讲，在专项评估的过程中，仅考虑与预设评估项目相关的外包方信息和关联信息，最终得到的专项评分，该专项评分即专项评估结果。专项评估结果是与预设评估项目对应的评估结果。例如，若预设评估项目为响应时间，那么，在专项评估的过程中，仅对响应时间进行评估，评估后得到针对响应时间这一项目的专项评估结果。其中，专项评估结果能够反映外包方某个专项的外包能力。

第三种评估方法：基于预设评估行业，对外包方的能力进行行业评估，获得外包方的与预设评估行业对应的行业评估结果。具体来讲，在行业评估的过程中，仅考虑预设评估行业，最终得到的行业评分，该行业评分即行业评估结果。行业评估结果是与预设评估行业对应的评估结果。例如，若预设评估行业为石油行业，那么，在行业评估的过程中，仅对响应时间进行评估，评估后得到针对响应时间这一行业的行业评估结果。其中，行业评估结果能够反映外包方某个行业的外包能力。

对于步骤104而言，根据所有外包方的评估结果，建立外包平台模型。具体地，通过建立外包方的名称和外包方的评估结果之间的对应关系，从而构建出外包平台模型。在用户查找时，可以基于外包方的名称和外包方的评估结果中的任一参数进行查找。例如，可以根据外包方的名称查找到对应的外包方的评估结果。用户根据该外包平台模型中的评估结果，能够准确地了解到外包方的外包能力，从而便于用户快速且精准地定位出所需的外包方。

进一步，为了便于用户根据需求对外包方进行查找，在本发明实施例中，在建立外包平台模型之前，所述方法还包括：

基于外包方信息、关联信息和评估结果中的至少一种，确定用于表征外包方特征的特征标签。从而，步骤104具体为：基于获得的所有评估结果和特征标签，建立外包平台模型。

具体来讲，对于每个外包方而言，基于该外包方的外包方信息、关联信息和评估结果中的至少一种数据，确定该外包方的特征标签。特征标签用于表征该外包方的特征。例如，若评估结果表征该外包方在响应时间的专项具有较高的分数，那么可以确定出该外包方的特征标签为响应时间短，若外包方信息表征该外包方属于石油领域，那么可以确定出该外包方的特征标签为石油行业。在确定出外包方的特征标签之后，基于每个外包方的评估结果和特征标签建立外包平台模型。具体地，通过建立外包方名称、外包方的评估结果和外包方的特征标签之间的对应关系，从而构建出外包平台模型。在用户查找时，可以基于外包方名称、外包方的评估结果和外包方的特征标签中的一个或多个参数进行查找。例如，可以根据外包方的特征标签查找到对应的外包方的名称和评估结果。

下面将对与第一实施例对应的外包方查找方法进行详细介绍。

基于同一发明构思，本发明第二实施例提供一种外包方查找方法，该方法应用前述第一实施例建立出的外包平台模型。同时，该方法应用于用户侧的电子设备中，即用户的电子设备为该方法的执行主体。

参见图2，本发明实施例的外包方查找方法，包括：

步骤201：获取用户的查找条件。

步骤202：基于查找条件，从外包平台模型中确定出与查找条件对应的目标外包方，并从外包平台模型中获取目标外包方的评估结果。

步骤203：将目标外包方以及目标外包方的评估结果展现给用户。

在本发明实施例中，提供以下两种查找方式：

在第一种查找方式中，若外包平台模型中包含外包方名称和外包方的评估结果的对应关系，那么，用户的查找条件为基于外包方名称和外包方的评估结果中任一参数的查找条件。从而，在获取到用户的查找条件之后，根据该查找条件在外包平台模型中确定出目标外包方并获取目标外包方的评估结果。最后，将目标外包方和目标外包方的评估结果展现给用户。例如，当查找条件为外包方A，那么在外包平台模型中确定出外包方A并获取外包方A的评估结果，最后，将外包方A以及外包方A的评估结果展现给用户。

在第二种查找方式中，若外包平台模型中包含外包方名称、外包方的评估结果和外包方的特征标签之间的对应关系，那么，用户的查找条件为基于外包方名称、外包方的评估结果和外包方的特征标签中一个或多个参数的查找条件。从而，在获取到用户的查找条件之后，根据该查找条件在外包平台模型中确定出目标外包方并获取目标外包方的评估结果。最后，将目标外包方、目标外包方的评估结果和目标外包方的特征标签展现给用户。例如，当查找条件为“响应时间短”的特征标签，那么在外包平台模型中确定出具有“响应时间短”的特征标签的外包方A，最后，将外包方A、外包方A的评估结果和外包方的特征标签展现给用户。

进一步，当目标外包方包含多个时，为了便于用户知晓多个目标外包方之间的关系，在步骤202之后，所述方法还包括：

基于各个目标外包方的评估结果，对所有目标外包方进行排序，获得用于表征所述评估结果之间大小关系的排序结果；

将排序结果展现给用户。

例如，若存在第一目标外包方、第二目标外包方和第三目标外包方，第一目标外包方的评估结果为80分，第二目标外包方的评估结果为60分，第三目标外包方的评估结果为90分，那么基于评估结果的高低对上述三个目标外包方进行排序，得到排序结果为按照评估结果从高到低依次为第三目标外包方、第一目标外包方和第二目标外包方，最后，将该排序结果展现给用户。

基于同一发明构思，本发明第三实施例提供一种建立外包平台模型的装置，如图3所示，所述装置包括：

获取模块301，用于获取至少一个外包方的用于表征所述外包方能力的外包方信息；

获得模块302，用于通过机器学习算法对每个所述外包方信息进行挖掘处理，获得与所述外包方信息关联的关联信息；

评估模块303，用于基于所述外包方信息和所述关联信息，分别对每个所述外包方的能力进行评估，获得每个所述外包方的评估结果；

建立模块304，用于基于获得的所有所述评估结果，建立所述外包平台模型。

优选的，所述装置还包括：

标准化处理模块，用于对所述外包方信息进行数据标准化处理。

优选的，所述外包方信息包括响应时间、行业服务能力、年收入额、技术开发能力、客户满意度、签订外包合同情况、服务交付情况、行业名誉、企业稳定性、外包种类和合作协调性中的至少一种信息。

优选的，评估模块303，包括以下单元中的至少一个：

第一评估单元，用于对所述外包方的能力进行整体评估，获得所述外包方的综合评估结果；

第二评估单元，用于基于预设评估项目，对所述外包方的能力进行专项评估，获得所述外包方的与所述预设评估项目对应的专项评估结果；

第三评估单元，用于基于预设评估行业，对所述外包方的能力进行行业评估，获得所述外包方的与所述预设评估行业对应的行业评估结果。

基于同一发明构思，本发明第四实施例提供一种外包方查找装置，应用如第一实施例中的方法建立的外包平台模型，如图4所示，所述装置包括：

条件获取模块401，用于获取用户的查找条件；

查找模块402，用于基于所述查找条件，从所述外包平台模型中确定出与所述查找条件对应的目标外包方，并从所述外包平台模型中获取所述目标外包方的评估结果；

第一展现模块403，用于将所述目标外包方以及所述目标外包方的评估结果展现给所述用户。

优选的，若存在多个目标外包方，所述装置还包括：

排序模块，用于基于各个所述目标外包方的评估结果，对所有所述目标外包方进行排序，获得用于表征所述评估结果之间大小关系的排序结果；

第二展现模块，用于将所述排序结果展现给所述用户。

所述建立外包平台模型的装置包括处理器和存储器，上述获取模块、获得模块、评估模块和建立模块等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来建立所述外包平台模型。

所述外包方查找装置包括处理器和存储器，上述条件获取模块、查找模块和展现模块等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来将目标外包方以及目标外包方的评估结果展现给用户。

本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述建立外包平台模型的方法和所述外包方查找方法。

本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述建立外包平台模型的方法和所述外包方查找方法。

本发明实施例提供了一种设备，如图5所示，设备50包括至少一个处理器501、以及与处理器501连接的至少一个存储器502、总线505；其中，处理器501、存储器502通过总线505完成相互间的通信；处理器501用于调用存储器502中的程序指令，以执行上述的动态调整系统资源的方法。本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：

获取至少一个外包方的用于表征所述外包方能力的外包方信息；

通过机器学习算法对每个所述外包方信息进行挖掘处理，获得与所述外包方信息关联的关联信息；

基于所述外包方信息和所述关联信息，分别对每个所述外包方的能力进行评估，获得每个所述外包方的评估结果；

基于获得的所有所述评估结果，建立所述外包平台模型。

优选的，在所述获取至少一个外包方的用于表征所述外包方能力的外包方信息之后，且在所述通过机器学习算法对每个所述外包方信息进行挖掘处理之前，所述方法还包括：

对所述外包方信息进行数据标准化处理。

优选的，所述外包方信息包括响应时间、行业服务能力、年收入额、技术开发能力、客户满意度、签订外包合同情况、服务交付情况、行业名誉、企业稳定性、外包种类和合作协调性中的至少一种信息。

优选的，所述分别对每个所述外包方的能力进行评估，获得每个所述外包方的评估结果，包括以下方法中的至少一种：

对所述外包方的能力进行整体评估，获得所述外包方的综合评估结果；

基于预设评估项目，对所述外包方的能力进行专项评估，获得所述外包方的与所述预设评估项目对应的专项评估结果；

基于预设评估行业，对所述外包方的能力进行行业评估，获得所述外包方的与所述预设评估行业对应的行业评估结果。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：

获取用户的查找条件；

基于所述查找条件，从所述外包平台模型中确定出与所述查找条件对应的目标外包方，并从所述外包平台模型中获取所述目标外包方的评估结果；

将所述目标外包方以及所述目标外包方的评估结果展现给所述用户。

优选的，若存在多个所述目标外包方，在所述从所述外包平台模型中获取所述目标外包方的评估结果之后，所述方法还包括：

基于各个所述目标外包方的评估结果，对所有所述目标外包方进行排序，获得用于表征所述评估结果之间大小关系的排序结果；

将所述排序结果展现给所述用户。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

在一个典型的配置中，设备包括一个或多个处理器(CPU)、存储器和总线。设备还可以包括输入/输出接口、网络接口等。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。