【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能推荐，尤其涉及基于数据分析的智慧园区智能推荐系统。
技术介绍
1、智能推荐
通常依赖于机器学习和人工智能算法，如协同过滤、内容推荐和深度学习，分析大量用户行为数据和偏好设置，从而提供针对性的产品、服务或内容推荐。应用范围广泛，包括电子商务、在线媒体、社交网络平台，以及更特定的环境如智慧园区。通过这些技术，系统能够自动化地改善用户体验，提高服务或产品的相关性和吸引力。
2、其中，智慧园区智能推荐系统主要是利用智能推荐技术来优化园区内的服务和设施使用效率，通过分析园区用户的行为模式和偏好，提供定制化的建议，比如活动推荐、餐饮选择、交通方式等。系统的主要目的是提高用户满意度和园区运营效率，同时为园区管理者提供数据支持，以便进行更有效的资源配置和服务优化。
3、现有的智慧园区智能推荐系统在动态环境下的适应性和实时响应能力方面存在明显不足。虽然能够处理大量静态数据，提供基于过去行为的推荐，但它们通常无法有效捕捉用户行为的即时变化。缺乏灵活性的算法难以实时更新用户画像和推荐列表，导致服务推荐无法及时反映用户的最新偏好和需求。此外，当用户偏好发生快速变化时，传统系统的延迟更新可能导致推荐内容失去相关性，减少用户的参与和满意度，滞后性在需求快速变化的智慧园区环境中尤为突出，影响了园区的服务效率和用户体验。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于数据分析的智慧园区智能推荐系统。
2、为了实现上述目的，本专
3、行为模式分析模块基于智慧园区内的监控数据，采集用户移动和停留时间点，分析用户时间序列数据识别用户活动高峰，调整采集频率匹配用户活动周期，统计分析用户行为模式，生成用户行为模式数据；
4、用户偏好动态更新模块通过所述用户行为模式数据，计算用户在差异区域的停留时间，比较历史数据挖掘用户行为趋势，调整偏好权重，生成动态更新的用户画像；
5、活动推荐调整模块利用所述动态更新的用户画像，评估用户对当前活动的响应，收集用户对活动的互动数据，同步更新活动数据库反映用户最新偏好，生成活动推荐列表；
6、反馈处理模块基于所述活动推荐列表，结合用户对园区设施的反馈，分析用户满意度，根据满意度数据调整设施推荐，动态更新推荐列表匹配用户期望，生成智能推荐方案。
7、作为本专利技术的进一步方案，所述活动高峰的识别步骤为：
8、基于智慧园区内的监控数据，采集用户移动和停留时间数据，统计每个时间点的用户数量，得到用户密度时间序列；
9、对用户密度序列应用移动平均算法，生成平滑后的用户密度序列；
10、根据所述平滑后的用户密度序列，进行活动高峰的检测，；
11、其中，是活动高峰检测数据，是时间点的用户密度，代表每个时间点的用户数量，是平均用户密度，反映整体用户密度的常态水平，是时间的权重，根据差异时间段的重要性调整，优化运算灵活性，是时间点总数；
12、从所述活动高峰检测数据中提取显著高峰时间点并进行标记，揭示用户活动的密集时段，输出活动高峰识别结果。
13、作为本专利技术的进一步方案，所述用户行为模式数据的获取步骤为：
14、调用所述活动高峰识别结果，计算活动周期估计结果，分析高峰时间段的间隔，得到活动周期估计数据集，计算新的采集频率，；
15、其中，是新的采集频率，是高峰时间平均活动周期，计算所有高峰时间段的间隔的平均值，和是所有活动周期中的最短和最长时间间隔，是调整系数，用于优化采集频率，得到调整后的采集频率数据集；
16、调用所述调整后的采集频率数据集，收集用户活动数据，得到更新后的用户活动数据集；
17、利用所述更新后的用户活动数据集，计算差异时间段用户的停留频率和移动路径，进行初步行为模式分析，；
18、其中，为加权平均行为指数，表示第个用户的行为数据，包括停留时间和移动频率，为行为权重因子，根据用户行为的重要性分配，是用户总数，得到初步的用户行为模式分析结果集；
19、通过所述初步的用户行为模式分析结果集，进行加权和归一化处理，；
20、其中，是第类行为模式的出现次数，是权重，根据用户行为的重要性或频率确定，是平滑参数，用于调节标准偏差的影响，是行为模式的标准偏差，是行为模式的总类别，得到用户行为模式数据。
21、作为本专利技术的进一步方案，所述差异区域的停留时间数据的计算步骤为：
22、通过用户行为模式数据，捕获用户在园区的移动与交互行为，记录时间戳和地理位置标签，生成初步行为数据集；
23、从所述初步行为数据集中，利用地理位置标签筛选用户在目标区域的所有活动记录，得到分区行为数据集；
24、进行停留时间计算，；
25、其中，用户在区域的总停留时间，是目标区域，是目标区域记录的事件数量，是总活动时间，是第次活动的持续时间，是活动的影响因子，调节每次活动的权重，是调整参数，用于稳定除数的小量，规避分母为零，是调整参数，用于调节计算的非线性强度，影响最终停留时间的敏感度，计算得到用户在差异区域的停留时间数据。
26、作为本专利技术的进一步方案，所述动态更新的用户画像的获取步骤为：
27、调用所述差异区域的停留时间数据，并与已存储的历史停留时间数据合并，生成综合数据集；
28、对所述综合数据集进行时间序列分析，识别数据中显著模式，得到时间序列分析结果集；
29、根据所述时间序列分析结果集，进行趋势识别，；
30、其中，表示在区域内用户行为的趋势强度，表示目标区域，是时间点的总数，是在第j时间点在区域z的用户停留时间，是的平均值，是时间点的变化率，表示为与的差，是归一化常数，用于调节的影响，确保差异区域之间的比较具有可比性，表示的平均值，生成用户行为趋势分析结果；
31、根据所述用户行为趋势分析结果，调整权重，得到动态更新的用户画像。
32、作为本专利技术的进一步方案，所述用户对当前活动的响应的评估步骤为：
33、从所述动态更新的用户画像中提取用户的行为日志和偏好设置，得到用户行为和偏好数据；
34、基于所述用户行为和偏好数据，计算用户对活动的响应度，；
35、其中，是用户对目标活动的响应度，表示用户对第类活动的偏好强度，表示第类活动的吸引力，基于活动内容和历史用户参与度进行分析，是活动吸引力的指数权重，增强活动吸引力在响应度计算中的影响，是用户与活动类型的距离或不匹配程度，是衰减系数，用于调整距离或不匹配度的影响；
36、将计算得到的与用户画像结合，评估用户对活动的整体反应，得到综合响应评估数据。
37、作为本专利技术的进一步方案，所述活动推荐列表的获取步骤为：
38、通过用户界面收集用户对活动本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于数据分析的智慧园区智能推荐系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于数据分析的智慧园区智能推荐系统，其特征在于：所述活动高峰的识别步骤为：
3.根据权利要求2所述的基于数据分析的智慧园区智能推荐系统，其特征在于：所述用户行为模式数据的获取步骤为：
4.根据权利要求1所述的基于数据分析的智慧园区智能推荐系统，其特征在于：所述差异区域的停留时间数据的计算步骤为：
5.根据权利要求4所述的基于数据分析的智慧园区智能推荐系统，其特征在于：所述动态更新的用户画像的获取步骤为：
6.根据权利要求1所述的基于数据分析的智慧园区智能推荐系统，其特征在于：所述用户对当前活动的响应的评估步骤为：
7.根据权利要求6所述的基于数据分析的智慧园区智能推荐系统，其特征在于：所述活动推荐列表的获取步骤为：
8.根据权利要求1所述的基于数据分析的智慧园区智能推荐系统，其特征在于：所述智能推荐方案的获取步骤为：
【技术特征摘要】
1.基于数据分析的智慧园区智能推荐系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于数据分析的智慧园区智能推荐系统，其特征在于：所述活动高峰的识别步骤为：
3.根据权利要求2所述的基于数据分析的智慧园区智能推荐系统，其特征在于：所述用户行为模式数据的获取步骤为：
4.根据权利要求1所述的基于数据分析的智慧园区智能推荐系统，其特征在于：所述差异区域的停留时间数据的计算步骤为：
5.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：董志强，黄涛，刘亮亮，
申请(专利权)人：天津易天数字化服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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