【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及基于大数据的用户行为分析方法及系统。
技术介绍
1、随着竞争加剧，用户对于服务质量的要求越来越高，服务效果和响应速度成为用户关注的重点。目前，虽然可以通过对用户采用线上数据采集，并对数据进行分析的方式，来提升对用户服务的贴合度。然而，客户的数据繁多，且数据质量不一，无法快速寻找最符合当前用户情况的数据作为分析数据，从而导致用户行为分析可靠性低，无法满足用户需求的情况。现有技术中存在用户行为分析可靠性差、分析效率低的技术问题。
技术实现思路
1、本申请提供了基于大数据的用户行为分析方法及系统，用于针对解决现有技术中存在用户行为分析可靠性差、分析效率低的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了基于大数据的用户行为分析方法及系统。
3、本申请的第一个方面，提供了基于大数据的用户行为分析方法，所述方法包括：
4、获取预设分析窗口内的待处理工单信息集，其中，所述待处理工单信息包括用户数据信息集；
5、以用户标识号为索引，对所述用户数据信息进行检索，获得q个用户数据；
6、基于所述q个用户数据匹配历史工单信息，获得q个历史用户工单信息集；
7、利用工单理解分析网络层对所述q个历史用户工单信息集进行理解尺度分析，获得q个用户理解尺度；
8、分别对q个历史用户工单信息集进行工单类型和工单内容数据提取，生成q个历史用户工单类型和q个历史用户工单内容数据；
9、根据q个历史
10、基于所述q个用户行为决策方案对所述待处理工单信息集进行处理。
11、本申请的第二个方面，提供了基于大数据的用户行为分析系统，所述系统包括：
12、工单信息集获取模块，用于获取预设分析窗口内的待处理工单信息集，其中，所述待处理工单信息包括用户数据信息集；
13、用户数据获得模块，用于以用户标识号为索引，对所述用户数据信息进行检索，获得q个用户数据；
14、历史用户工单信息集获得模块，用于基于所述q个用户数据匹配历史工单信息，获得q个历史用户工单信息集；
15、理解尺度获得模块，用于利用工单理解分析网络层对所述q个历史用户工单信息集进行理解尺度分析，获得q个用户理解尺度；
16、内容数据生成模块，用于分别对q个历史用户工单信息集进行工单类型和工单内容数据提取，生成q个历史用户工单类型和q个历史用户工单内容数据；
17、行为决策方案生成模块，用于根据q个历史用户工单类型、q个历史用户工单内容数据、q个用户数据和q个用户理解尺度进行用户行为决策识别，生成q 个用户行为决策方案；
18、处理模块，用于基于所述q个用户行为决策方案对所述待处理工单信息集进行处理。
19、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
20、本申请通过获取预设分析窗口内的待处理工单信息集，其中，待处理工单信息包括用户数据信息集，然后以用户标识号为索引，对用户数据信息进行检索，获得q个用户数据，进而基于q个用户数据匹配历史工单信息，获得q个历史用户工单信息集，通过利用工单理解分析网络层对q个历史用户工单信息集进行理解尺度分析，获得q个用户理解尺度，然后分别对q个历史用户工单信息集进行工单类型和工单内容数据提取，生成q个历史用户工单类型和q个历史用户工单内容数据，进而根据q个历史用户工单类型、q个历史用户工单内容数据、q个用户数据和q个用户理解尺度进行用户行为决策识别，生成q 个用户行为决策方案，基于q个用户行为决策方案对待处理工单信息集进行处理。达到了提升用户行为分析准确性，提高分析效率的技术效果。
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1.基于大数据的用户行为分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，遍历所述Q个历史信息熵集进行理解偏向分析，获得Q个目标历史信息熵，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于n1个指引粒子和n1个跟随粒子集进行理解偏向迭代，获得第一目标历史信息熵，所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，获得n1个跟随粒子集进行迭代的n1个跟随迭代距离集之后，所述方法还包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.基于大数据的用户行为分析系统，其特征在于，所述系统包括：
【技术特征摘要】
1.基于大数据的用户行为分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，遍历所述q个历史信息熵集进行理解偏向分析，获得q个目标历史信息熵，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于n1个指引粒子和n1个跟随粒子集进行理解偏向迭代，获得...
【专利技术属性】
技术研发人员：慈勤祺，
申请(专利权)人：江苏鑫埭信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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