一种BOSS系统中用户行为数据的分析方法及系统

本申请涉及数据处理技术的技术领域，公开一种BOSS系统中用户行为数据的分析方法及系统，包括：采集用户在BOSS系统中的多源行为数据；根据用户角色、业务阶段及实时行为，生成至少包含角色权重特征、行为衰减特征的动态特征集合；根据基于强化学习框架的自适应权重分配算法，根据用户留存率和路径转化率实时优化对动态特征的加权融合；基于融合后的特征，通过图神经网络与多任务学习模型协同分析，执行用户分群、路径优化及流失预测；将分析结果通过流处理引擎实时推送至BOSS系统，触发界面权限调整或资源推送，既增强了业务决策的精细化程度，又通过实时闭环显著提升了用户留存、转化效率和系统运行的自适应能力。