摘要
本发明公开了一种网络信息服务系统中收集服务操作信息的方法,包括以下步骤,S1:用户终端设本地模块,操作序列缓冲区按需存近期操作并按先进先出更新清理异常;S2:整理缓冲区数据,提取特征、清洗异常后,用序列模式挖掘结合阈值与机器学习算法判定行为模式且定期更新模型;S3:针对不同行为模式构建评估模型,综合多因素动态设权重并定期重评调整;S4:依行为模式与权重计算得分,设校验机制与历史数据比对确保准确;S5:对比得分与阈值确定收集粒度策略,增减信息细节并顾终端资源保高效稳定。本发明通过对用户行为精准调整信息收集,提升资源利用、传输与服务器性能,优化个性化与稳定性,改善用户体验,助力网络信息服务升级。
技术关键词
网络信息服务系统
序列模式挖掘算法
机器学习分类算法
校验机制
先进先出
并行计算技术
集成学习方法
数据压缩算法
动态调整机制
策略
机器学习算法
机器学习模型
社交平台
场景
模式识别
数据更新
异常数据
系统为您推荐了相关专利信息
神经形态处理器
脉冲
数据存储单元
状态更新
误差反向传播
动态生成方法
动态称重系统
桥梁运营监测技术
时间段
过桥