摘要
本发明公开了一种基于大数据的团餐消费行为分析方法,属于数据处理技术领域,通过用户输入的学习模型选择指令从云端学习模型库中下载对应的目标学习模型并加载,然后根据用户通过用户交互界面输入团餐消费行为大数据以及团餐消费行为大数据对应的行为标签,对已加载的目标学习模型进行训练,以优化所述目标学习模型对应的模型参数,最后调度优化之后的所述目标学习模型对所述团餐消费行为实时数据进行识别,确定团餐消费行为识别结果,能够有效的辅助用户进行定时分析任务,极大地提高了团餐消费行为的分析效率以及比避免了人为分析失误的问题,并且有效地降低了对分析人员的要求。
技术关键词
大数据
参数
分析方法
模型库
界面
长短期记忆神经网络
实时数据
螺旋
因子
人机交互输入
邻域
搜索算法
标签
BP神经网络
数据处理技术
指令
支持向量机
云端服务器
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运维方法
参数
LSTM神经网络模型
数据
统计特征
隧道定位方法
高精度地图数据
滑动窗口
理论
匹配误差
等离子体鞘套
后处理模块
单层
电磁散射技术
软件
体型
生成方法
层次聚类算法
生成用户
数据上传模块
多维数据分析系统
多维数据分析方法
分析模块
子模块
动态