一种基于深度学习的外包服务质量评估方法

本发明涉及机器学习技术领域，公开一种基于深度学习的外包服务质量评估方法，包括：通过轻量化表征数据捕获服务主体的操作性微习惯动态，建立自适应更新的参照常态模型，实时监测其偏离并生成早期扰动信号，进而关联分析多信号以识别预定义扰动模式，最终基于模式匹配动态评估服务质量。本发明通过微习惯的细粒度感知与模式化关联，实现了传统宏观指标无法捕捉的早期风险预警，同时结合情境信标动态校准判定阈值，显著提升了预警精准度与时效性，并借助群体行为熵变分析拓展了从个体异常到集体失序的多维监测能力。