摘要
本发明实施例涉及云办公和大数据推送技术领域,具体提供一种应用于云办公资源推送的用户行为大数据分析方法及系统,通过获取历史云办公用户的协同办公会话行为信息与先验推送反馈数据,能精准定位历史办公资源推送事件中的非定向推送情况。从协同办公会话行为信息中获取会话场景跳变知识和协同交互状态特征,丰富了分析维度,使对推送事件的分析更全面。利用原始大数据推送分析算法结合这些特征得到初始推送分析观点,有助于准确判别非定向推送结果。基于先验推送反馈数据调试算法得到目标算法,提高了算法准确性,让目标推送分析观点与先验数据一致性更高,从而为云办公资源的定向推送提供可靠依据,提升办公资源推送的精准性与用户办公效率。
技术关键词
算法
大数据分析方法
观点
场景
会话
大数据分析系统
语义
集成向量
分支
判别特征
数据推送技术
交互特征
日志
决策
资源特征
标签特征
交互设备
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缺陷检测方法
节点特征
噪声预测
重建点云
多尺度特征提取
视频异常检测方法
语义特征
描述符
输出特征
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深度强化学习模型
变异策略
模糊测试方法
代码覆盖率
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