基于大数据技术监控平台用户使用情况的方法与流程

本公开的实施例涉及计算机，具体涉及基于大数据技术监控平台用户使用情况的方法。

背景技术：

1、随着互联网大数据技术的快速发展，对大数据技术监控平台对应的用户使用情况进行分析的需求越来越大。基于大数据技术监控平台用户使用情况是对大数据技术监控平台中的用户使用情况进行分析的一种技术。对用户进行用户画像构建，以及进行路径信息调整，可以提高系统的灵活性和响应能力。另外，对用户画像进行路径信息确定可以提高路径约束信息的准确性。除此之外，根据分析后用户画像行为路径信息集动态生成调整后行为路径信息集，也可以提高系统的灵活性和响应能力。目前，基于大数据技术监控平台用户使用情况通常采用的方式为：通过对用户的操作行为进行人工分析来实现基于大数据技术监控平台用户使用情况。

2、然而，当采用上述方式时，经常会存在如下技术问题：

3、第一，人工分析用户行为可能导致分析结果不够全面，由于用户行为数据与平台运行数据之间的关联复杂，且数据量较大，人工分析会降低监控数据的质量，使系统难以及时适应用户需求的变化，进而降低系统的灵活性和响应能力。

4、第二，对处理后用户画像组集进行路径信息确定时可能会出现路径信息抽取异常，导致处理后用户画像组集的路径信息确定的周期较长。在对路径信息进行约束信息抽取时容易产生冗余信息，导致路径约束信息的准确性较低，从而导致得到的用户画像行为路径约束信息集不够全面。

5、第三，由于无法根据分析后用户画像行为路径信息集动态生成调整后行为路径信息集，造成生成的调整后行为路径信息集不够准确，使得调整后行为路径信息集的数据质量较低，使系统难以及时适应用户需求的变化，进而降低系统的灵活性和响应能力。

6、该背景技术部分中所公开的以上信息仅用于增强对本发明构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的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、本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

2、本公开的一些实施例提出了基于大数据技术监控平台用户使用情况的方法，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

3、第一方面，本公开的一些实施例提供了一种基于大数据技术监控平台用户使用情况的方法，该方法包括：采集用户界面对应的用户操作行为数据集和监控平台对应的运行数据集；对上述用户操作行为数据集和上述运行数据集进行数据预处理，得到处理后用户操作行为数据集和处理后运行数据集；基于上述处理后用户操作行为数据集，构建用户画像集；对上述用户画像集进行聚类处理，得到处理后用户画像组集；对上述处理后用户画像组集中的每个处理后用户画像组进行行为路径信息确定，以生成分析后用户画像行为路径信息，得到分析后用户画像行为路径信息集；根据上述分析后用户画像行为路径信息集，生成调整后行为路径信息集；将上述调整后行为路径信息集和上述处理后运行数据集进行数据关联性分析，得到分析后结果集，其中，上述分析后结果集中的分析后结果表征数据关联性一致结果和数据关联性不一致结果；根据上述分析后结果集，对上述调整后行为路径信息集进行决策控制。

4、第二方面，本公开的一些实施例提供了一种基于大数据技术监控平台用户使用情况的装置，装置包括：采集单元，被配置成采集用户界面对应的用户操作行为数据集和监控平台对应的运行数据集；第一处理单元，被配置成对上述用户操作行为数据集和上述运行数据集进行数据预处理，得到处理后用户操作行为数据集和处理后运行数据集；构建单元，被配置成基于上述处理后用户操作行为数据集，构建用户画像集；第二处理单元，被配置成对上述用户画像集进行聚类处理，得到处理后用户画像组集；确定单元，被配置成对上述处理后用户画像组集中的每个处理后用户画像组进行行为路径信息确定，以生成分析后用户画像行为路径信息，得到分析后用户画像行为路径信息集；生成单元，被配置成根据上述分析后用户画像行为路径信息集，生成调整后行为路径信息集；关联性分析单元，被配置成将上述调整后行为路径信息集和上述处理后运行数据集进行数据关联性分析，得到分析后结果集，其中，上述分析后结果集中的分析后结果表征数据关联性一致结果和数据关联性不一致结果；决策控制单元，被配置成根据上述分析后结果集，对上述调整后行为路径信息集进行决策控制。

5、第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

6、第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

7、本公开的上述各个实施例中具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的基于大数据技术监控平台用户使用情况的方法，提高了分析结果的全面性，提高了系统的灵活性和响应能力。具体来说，造成分析结果不够全面，监控数据的质量降低，系统的灵活性和响应能力降低的原因在于：人工分析用户行为可能导致分析结果不够全面，由于用户行为数据与平台运行数据之间的关联复杂，且数据量较大，人工分析会降低监控数据的质量，使系统难以及时适应用户需求的变化，进而降低系统的灵活性和响应能力。基于此，本公开的一些实施例的基于大数据技术监控平台用户使用情况的方法，首先，采集用户界面对应的用户操作行为数据集和监控平台对应的运行数据集。由此，可以结合运行数据集使得分析结果更加全面。其次，对上述用户操作行为数据集和上述运行数据集进行数据预处理，得到处理后用户操作行为数据集和处理后运行数据集。由此，可以提高数据的质量。再其次，基于上述处理后用户操作行为数据集，构建用户画像集。由此，可以对用户进行更加完整的用户行为分析。然后，对上述用户画像集进行聚类处理，得到处理后用户画像组集。由此，可以减少用户行为数据与平台运行数据之间的关联的复杂程度。之后，对上述处理后用户画像组集中的每个处理后用户画像组进行行为路径信息确定，以生成分析后用户画像行为路径信息，得到分析后用户画像行为路径信息集。由此，可以通过路径信息全面的分析用户行为，使得系统可以及时适应用户需求的变化。其次，根据上述分析后用户画像行为路径信息集，生成调整后行为路径信息集。由此，可以提高系统的灵活性和响应能力。将上述调整后行为路径信息集和上述处理后运行数据集进行数据关联性分析，得到分析后结果集，其中，上述分析后结果集中的分析后结果表征数据关联性一致结果和数据关联性不一致结果。由此，可以更为全面的得到分析结果。最后，根据上述分析后结果集，对上述调整后行为路径信息集进行决策控制。由此，提高了分析结果的全面性，提高了系统的灵活性和响应能力。

技术特征：

1.一种基于大数据技术监控平台用户使用情况的方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述分析后用户画像行为路径信息集，生成调整后行为路径信息集，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述用户画像集进行聚类处理，得到处理后用户画像组集，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述调整后行为路径信息集和所述处理后运行数据集进行数据关联性分析，得到分析后结果集，包括：

5.一种基于大数据技术监控平台用户使用情况的装置，包括：

6.一种电子设备，包括：

7.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一所述的方法。

技术总结本公开的实施例公开了基于大数据技术监控平台用户使用情况的方法。该方法的一具体实施方式包括：采集用户界面对应的用户操作行为数据集和监控平台对应的运行数据集；对用户操作行为数据集和运行数据集进行数据预处理，得到处理后用户操作行为数据集和处理后运行数据集；基于处理后用户操作行为数据集，构建用户画像集；对处理后用户画像组集中的每个处理后用户画像组进行行为路径信息确定，以生成分析后用户画像行为路径信息，得到分析后用户画像行为路径信息集；根据分析后结果集，对调整后行为路径信息集进行决策控制。该实施方式提高了分析结果的全面性，提高了系统的灵活性和响应能力。技术研发人员：苏兰海受保护的技术使用者：铯镨科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/12