摘要
本发明提供了一种基于多维度数据融合的智能社交媒体页面诊断与分析方法及装置,属于社交媒体数据分析技术领域。该方法包括:通过分布式爬虫与API集成采集多平台数据,经处理后存入分布式数据库,再用专有算法构建统一多维度数据模型;基于TensorFlow训练深度学习模型,结合Apache Spark分析实时数据生成多维度结果;依结果用决策树与专家系统识别页面问题并生成优化建议;通过混合推荐算法结合优化方向推送个性化内容;集成WebRTC搭建多用户协作通道共享信息。本发明提升了社交媒体数据处理效率与分析精准度,实现问题诊断、个性化推荐与协作共享一体化,优化用户运营决策。
技术关键词
个性化内容推荐
混合推荐算法
多维度数据模型
分布式数据库
TensorFlow框架
分布式爬虫系统
分析方法
训练深度学习模型
WebRTC技术
部署Kubernetes集群
社交媒体平台
页面特征
Bloom过滤器
实时数据
系统为您推荐了相关专利信息
环境质量评价系统
情景
分布式数据库
分布式文件系统
数据融合算法
电磁兼容优化
多频段
信道
人机交互模块
新型天线
教育辅助系统
学习资源管理
学生
混合推荐算法
成绩
负荷分类方法
子系统
负荷控制策略
能效
区域负荷分析