一种基于用户行为数据挖掘的产品优化系统

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一种基于用户行为数据挖掘的产品优化系统
申请号:CN202511060916
申请日期:2025-07-30
公开号:CN120929758A
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于用户行为数据挖掘的产品优化系统,涉及产品优化技术领域,包括以下步骤:用户行为记录序列提取,得到用户行为特征;根据用户行为特征进行关键路径识别,得到关键使用路径;根据关键使用路径进行路径偏差对比分析,得到异常路径片段;根据异常路径片段进行结构映射聚合,得到局部行为集群;根据局部行为集群进行风险量化,得到风险评分结果;根据风险评分结果进行版本对比,得到优化效果。本发明引入了与标准关键路径的对比机制,使用归一化的多维指标综合评分,提高了风险评分的全面性和可比性,提高了模型的稳定性,并使用可调节权重,适应不同的产品需求和风险偏好,提高了风险评分的灵活性和适用性。
技术关键词
集群 风险评分模型 偏差 复杂度 Sigmoid函数 特征提取模块 高层次 功能模块 识别模块 编辑 分析模块 序列 意图 语义 标签 因子 机制 指标
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