一种自动挖掘低代码平台用户行为模式的系统和方法

本发明涉及数据挖掘领域，具体是一种自动挖掘低代码平台用户行为模式的系统和方法。本发明通过实时数据采集和处理，能够及时捕捉用户行为变化，确保分析结果的时效性。采用先进的深度学习、NLP、图神经网络和增强学习算法，自动化程度高，无需人工干预，极大提升了分析效率。综合分析用户的多种行为数据，包括点击、文本、图像等，全面捕捉用户行为特征，提高分析的准确性和全面性。通过深入挖掘用户行为模式，能够为用户提供个性化的操作建议和推荐，提升用户体验，增强用户粘性。通过图神经网络和增强学习的结合，能够及时发现并预警异常用户行为，提升平台的安全性和可靠性。