一种运维平台的首页界面推荐方法、装置及设备制造方法及图纸

本申请公开了一种运维平台的首页界面推荐方法，该方法基于不同角色和不同用户的日常操作行为习惯，自动学习并智能生成首页推荐界面，保证无论是新用户还是老用户都能得到符合自己定位的首页推荐，极大的提高了运维人员对运维平台的使用效率，缩短了运维时间，降低了成本。此外，本申请还提供了一种运维平台的首页界面推荐装置及设备，其技术效果与上述方法的技术效果相对应。的技术效果相对应。的技术效果相对应。

【技术实现步骤摘要】
一种运维平台的首页界面推荐方法、装置及设备


[0001]本申请涉及计算机
，特别涉及一种运维平台的首页界面推荐方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]随着科技发展，支撑起庞大数据量交互的服务器基本都需要通过运维软件平台管理。而多数运维平台首页均是固定已有功能的展示，在运维平台中固定的首页并不能满足运维工作者的需求，而且不同角色和不同用户的运维人员对运维平台的需求不尽相同，运维人员在使用过程中可能需要通过繁琐的点击和跳转才能到达自己想要处理的界面。
[0003]可见，如何克服运维人员需要通过频繁点击能够达到目标界面，导致运维效率偏低的缺点，是亟待本领域技术人员解决的问题。

技术实现思路

[0004]本申请的目的是提供一种运维平台的首页界面推荐方法、装置及设备，用以解决运维人员需要通过频繁点击能够达到目标界面，导致运维效率偏低的问题。其具体方案如下：第一方面，本申请提供了一种运维平台的首页界面推荐方法，包括：监测用户在运维平台对界面的操作行为，得到操作行为数据；所述操作行为数据包括：界面二跳次数、界面使用时间段，所述界面二跳次数是指界面展开后用户在当前界面点击进入更深层次界面的次数；根据所述操作行为数据，更新所述用户的用户模型表；根据同一角色下全部用户的用户模型表，更新所述角色的角色模型表；根据所述用户的用户模型表，计算所述用户的界面推荐概率；根据所述角色的角色模型表，计算所述角色的界面推荐概率；在接收到登录运维平台的请求时，若发出请求的用户为新用户，则确定所述发出请求的用户的目标角色，获取所述目标角色的界面推荐概率，根据所述目标角色的界面推荐概率生成界面推荐链接；若发出请求的用户为老用户，则获取所述发出请求的用户的界面推荐概率，根据所述发出请求的用户的界面推荐概率生成界面推荐链接；所述根据所述用户的用户模型表，计算所述用户的界面推荐概率，包括：根据所述用户的用户模型表计算界面二跳率，基于界面二跳率越高的界面越不是最终界面的原则，计算相对于所述用户而言所述当前界面的界面推荐概率，其中所述界面二跳率根据界面点入频次和界面二跳次数计算得到。
[0005]可选的，所述操作行为数据还包括：界面点入频次、界面停留时间、界面操作次数。
[0006]可选的，所述根据所述用户的用户模型表，计算所述用户的界面推荐概率，包括：根据当前界面的界面点入频次和所述运维平台的全部界面的界面点入频次，计算所述当前界面的界面点入概率；
根据当前界面的界面停留时间和所述运维平台的全部界面的界面停留时间，计算所述当前界面的界面停留概率；根据当前界面的界面操作次数和所述运维平台的全部界面的界面操作次数，计算所述当前界面的界面操作概率；根据当前界面的界面使用时间段和所述运维平台的全部界面的界面使用时间段，计算所述当前界面的界面使用时间段概率；根据所述界面点入概率、所述界面停留概率、所述界面操作概率、所述界面使用时间段概率以及界面二跳率，基于界面二跳率越高的界面越不是最终界面的原则，计算相对于所述用户而言所述当前界面的界面推荐概率。
[0007]可选的，所述操作行为数据还包括：界面最后使用时间；相应的，所述根据所述用户的用户模型表，计算所述用户的界面推荐概率，包括：确定所述界面最后使用时间与当前时间的差值小于预设阈值的界面，得到界面集合；对于所述界面集合的每个界面，根据该界面的界面点入频次和所述运维平台的全部界面的界面点入频次，计算该界面的界面点入概率；对于所述界面集合的每个界面，根据该界面的界面停留时间和所述运维平台的全部界面的界面停留时间，计算该界面的界面停留概率；对于所述界面集合的每个界面，根据该界面的界面操作次数和所述运维平台的全部界面的界面操作次数，计算该界面的界面操作概率；对于所述界面集合的每个界面，根据该界面的界面使用时间段和所述运维平台的全部界面的界面使用时间段，计算该界面的界面使用时间段概率；根据所述界面点入概率、所述界面停留概率、所述界面操作概率、所述界面使用时间段概率以及界面二跳率，计算相对于所述用户而言所述当前界面的界面推荐概率。
[0008]可选的，所述根据所述界面点入概率、所述界面停留概率、所述界面操作概率、所述界面使用时间段概率以及所述界面二跳率，计算相对于所述用户而言所述当前界面的界面推荐概率，包括：按照目标公式，根据所述界面点入概率、所述界面停留概率、所述界面操作概率、所述界面使用时间段概率以及所述界面二跳率，计算相对于所述用户而言所述当前界面的界面推荐概率，其中所述目标公式为：其中，分别为界面点入概率、界面停留概率、界面操作概率、界面使用时间段概率，为加权系数；为界面二跳率，是界面点入频次，是界面二跳次数；表示界面标号，表示第i个界面的界面推荐概率。
[0009]可选的，所述监测用户在运维平台对界面的操作行为，得到操作行为数据，包括：以天为单位监测用户在运维平台对界面的操作行为，得到操作行为数据；相应的，
在所述用户模型表和所述角色模型表中，与界面使用时间段对应的字段用于记录用户和角色在每个时间段对界面的使用次数。
[0010]可选的，所述根据所述操作行为数据，更新所述用户的用户模型表，包括：判断所述用户的用户模型表是否记录有历史操作行为数据；若是，则根据所述操作行为数据和所述历史操作行为数据，更新所述用户的用户模型表；若否，则将所述操作行为数据写入所述用户的用户模型表。
[0011]可选的，所述根据所述目标角色的界面推荐概率生成界面推荐链接，包括：按照所述目标角色的界面推荐概率从大到小的顺序，生成预设数量的界面推荐链接。
[0012]第二方面，本申请提供了一种运维平台的首页界面推荐装置，包括：行为监测模块，用于监测用户在运维平台对界面的操作行为，得到操作行为数据；所述操作行为数据包括：界面二跳次数、界面使用时间段，所述界面二跳次数是指界面展开后用户在当前界面点击进入更深层次界面的次数；用户表更新模块，用于根据所述操作行为数据，更新所述用户的用户模型表；角色表更新模块，用于根据同一角色下全部用户的用户模型表，更新所述角色的角色模型表；用户推荐概率计算模块，用于根据所述用户的用户模型表，计算所述用户的界面推荐概率；角色推荐概率计算模块，用于根据所述角色的角色模型表，计算所述角色的界面推荐概率；推荐模块，用于在接收到登录运维平台的请求时，若发出请求的用户为新用户，则确定所述发出请求的用户的目标角色，获取所述目标角色的界面推荐概率，根据所述目标角色的界面推荐概率生成界面推荐链接；若发出请求的用户为老用户，则获取所述发出请求的用户的界面推荐概率，根据所述发出请求的用户的界面推荐概率生成界面推荐链接；所述用户推荐概率计算模块，用于根据所述用户的用户模型表计算界面二跳率，基于界面二跳率越高的界面越不是最终界面的原则，计算相对于所述用户而言所述当前界面的界面推荐概率，其中所述界面二跳率根据界面点入频次和界面二跳次数计算得到。
[0013]第三方面，本申请提供了一种运维平台的首页界面推荐设备，包括：存储器：用于存储计算机程序；处理器：用于执行所述计算机程序本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运维平台的首页界面推荐方法，其特征在于，包括：监测用户在运维平台对界面的操作行为，得到操作行为数据；所述操作行为数据包括：界面二跳次数、界面使用时间段，所述界面二跳次数是指界面展开后用户在当前界面点击进入更深层次界面的次数；根据所述操作行为数据，更新所述用户的用户模型表；根据同一角色下全部用户的用户模型表，更新所述角色的角色模型表；根据所述用户的用户模型表，计算所述用户的界面推荐概率；根据所述角色的角色模型表，计算所述角色的界面推荐概率；在接收到登录运维平台的请求时，若发出请求的用户为新用户，则确定所述发出请求的用户的目标角色，获取所述目标角色的界面推荐概率，根据所述目标角色的界面推荐概率生成界面推荐链接；若发出请求的用户为老用户，则获取所述发出请求的用户的界面推荐概率，根据所述发出请求的用户的界面推荐概率生成界面推荐链接；所述根据所述用户的用户模型表，计算所述用户的界面推荐概率，包括：根据所述用户的用户模型表计算界面二跳率，基于界面二跳率越高的界面越不是最终界面的原则，计算相对于所述用户而言所述当前界面的界面推荐概率，其中所述界面二跳率根据界面点入频次和界面二跳次数计算得到。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述操作行为数据还包括：界面点入频次、界面停留时间、界面操作次数。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户的用户模型表，计算所述用户的界面推荐概率，包括：根据当前界面的界面点入频次和所述运维平台的全部界面的界面点入频次，计算所述当前界面的界面点入概率；根据当前界面的界面停留时间和所述运维平台的全部界面的界面停留时间，计算所述当前界面的界面停留概率；根据当前界面的界面操作次数和所述运维平台的全部界面的界面操作次数，计算所述当前界面的界面操作概率；根据当前界面的界面使用时间段和所述运维平台的全部界面的界面使用时间段，计算所述当前界面的界面使用时间段概率；根据所述界面点入概率、所述界面停留概率、所述界面操作概率、所述界面使用时间段概率以及界面二跳率，基于界面二跳率越高的界面越不是最终界面的原则，计算相对于所述用户而言所述当前界面的界面推荐概率。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述操作行为数据还包括：界面最后使用时间；相应的，所述根据所述用户的用户模型表，计算所述用户的界面推荐概率，包括：确定所述界面最后使用时间与当前时间的差值小于预设阈值的界面，得到界面集合；对于所述界面集合的每个界面，根据该界面的界面点入频次和所述运维平台的全部界面的界面点入频次，计算该界面的界面点入概率；对于所述界面集合的每个界面，根据该界面的界面停留时间和所述运维平台的全部界面的界面停留时间，计算该界面的界面停留概率；
对于所述界面集合的每个界面，根据该界面的界面操作次数和所述运维平台的全部界面的界面操作次数，计算该界面的界面操作概率；对于所述界面集合的每个界面，根据该界面的界面使用时间段和所述运维平台的全部界面的界面使用时间段，计算该界面的界面使用时间段概率；根据所述界面点入概率、所述界面停留概率、所述界面操作概率、所述界面使用时间段概率以及界面二跳率，计算相对于所述用...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘程程，
申请(专利权)人：苏州浪潮智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：