【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于动态web界面建模领域，尤其涉及一种基于强化学习的动态web界面建模方法及系统。
技术介绍
1、在现代web开发中，随着用户交互需求的不断增加和业务逻辑的复杂化，动态调整界面元素联动规则已经成为非常常见的开发应用场景。当用户在一个界面元素中输入或改变值时，会根据一定规则动态改变当前界面的其他界面元素的值或者状态，以实现复杂的业务逻辑。这种动态联动功能在许多实际业务场景中，如表单自动填写、数据筛选、实时数据展示等，已经成为不可或缺的部分。
2、传统的解决方式主要包括两种：硬编码方式和脚本方式。硬编码方式是通过枚举所有用户场景规则，将场景级联规则通过代码直接实现。这种方式的主要问题在于，其难以穷尽所有用户场景，且当用户需求发生变化或有新增场景时，需要频繁调整代码，维护成本高，灵活性差。另一方面，脚本方式则是通过让用户直接编写javascript脚本来控制web界面元素的数据联动。这种方式相较于硬编码方式适应性更强，但对用户的技术要求较高，用户需要熟悉脚本的编写，且在场景复杂时，脚本的编写和维护难度较大。此外，这两种方式都缺乏智能化和自动化，不能根据用户的实际操作和需求动态优化和调整界面元素的联动规则。
3、在低代码平台中，这些问题尤为突出。低代码平台的目标是通过简化开发流程，使得没有编程经验的用户也能构建复杂的应用程序。然而，目前低代码平台中的动态界面联动功能仍然依赖于一定的硬编码或脚本方式，未能充分利用现代人工智能技术来提升用户体验和系统智能化水平。因此，需要一种新的方法，能够结合现代人工智能
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提出一种基于强化学习的动态web界面建模方法及系统，通过强化学习、自监督学习和元学习算法，自动优化和调整web界面元素的联动规则，显著提高系统的智能化水平和用户体验。
2、为了达到上述目的，在本专利技术提供了一种基于强化学习的动态web界面建模方法，所述方法包括：
3、s1、对web界面上的每个元素定义数据结构并绑定事件，其中，每个元素绑定单或多个事件，当时发生触发事件时则将事件数据进行处理和记录，并以json格式来传递事件数据，同时定义数据传递标准接口将处理后的时间数据进行传递；
4、s2、定义动态数据集结构，根据用户输入和界面元素状态，动态生成sql查询脚本和参数配置，同时使用基于强化学习的优化方法对动态数据集进行优化，同时采用son格式来传递数据集，并定义了标准接口对动态数据集进行数据传递；其中，所述动态数据集包括sql脚本、参数和返回数据；
5、s3、采集实时的界面元素的状态信息，然后采用统一的数据结构对状态信息进行表示，同时为实时的界面元素绑定事件处理函数，引入数据处理函数，对数据进行标准化处理，并存储在本地或服务器端，然后采用json格式来传递数据，并定义了标准接口对实时的数据进行调用，设计分布式的数据采集系统架构对数据进行采集管理，然后定义数据分析函数对数据实时采集到的数据进行分析和处理；
6、s4、定义强化学习模型优化界面联动规则，同时基于强化学习模型引入动作-状态映射矩阵，通过矩阵运算来选择最优动作，并通过动态数据集反馈机制，将数据集查询结果反馈给强化学习模型进行策略更新；其中，所述强化学习包括状态表示、动作空间、奖励函数和策略网络；
7、所述状态表示为s＝{elementstate,useraction,dynamicdataset}，其中，elementstate表示界面元素的状态信息，useraction表示用户的操作数据，dynamicdataset表示动态数据集的状态；
8、所述动作空间为a＝{change_value,change_style,trigger_event,query_dataset}，其中，change_value表示改变元素值的动作，change_style表示改变元素样式的动作，trigger_event表示触发元素事件的动作，query_dataset表示查询动态数据集的动作；
9、所述奖励函数为rt＝f(user_satisfaction,system_performance,task_completion)，其中，rt是时间步长t的奖励值，user_satisfaction表示用户满意度，system_performance表示系统性能，task_completion表示任务完成度；
10、s5、设计模型-无关元学习模型对界面进行自适应配置，基于模型-无关元学习模型计算出最优配置动作，同时设计元学习分布式系统架构对数据进行采集管理，引入自适应反馈机制，将配置结果反馈给模型-无关元学习模型进行策略更新，优化web界面配置。
11、优选的，在所述s1中对事件数据的绑定还引入事件权重，每个事件数据根据其重要性和频率赋予不同的权重，表示如下：
12、
13、其中，wij表示第i个元素触发的第j种事件的权重，fij表示第i个元素触发的第j种事件的频率，m是第i个元素可以触发的事件总数。
14、优选的，在所述s1中对事件数据处理还引入事件影响力矩阵量化事件的影响力，定义事件影响力矩阵为：
15、i＝{iij}
16、其中，iij表示第i个元素触发的第j种事件的影响力；
17、iij＝wij·rij
18、其中，rij表示第i个元素触发的第j种事件的奖励值，取决于事件对界面联动的贡献度；
19、事件影响力的更新公式为：
20、
21、其中，表示第i个元素触发的第j种事件在第t+1次迭代中的影响力，表示第i个元素触发的第j种事件在第t次迭代中的影响力，α是学习率，取值范围为[0,1]。
22、优选的，在所述s2中引入元数据定义，包括sql脚本模板和参数配置，其中，所述元数据的结构表示如下：
23、metadata＝{template_id,sql_template,param_config}
24、其中，template_id是模板的唯一标识符；sql_template是sql查询脚本的模板；param_config是参数配置，包括参数名称、类型和默认值。
25、优选的，在所述s2中，对动态数据集优化的目标函数为：
26、
27、其中，j(θ)表示优化目标函数，πθ表示强化学习策略，τ表示从策略中采样的轨迹，t表示时间步长，γ表示折扣因子，rt表示在时间步长t的奖励；
28、其中，所述优化过程为：
29、初始化强化学习策略πθ；
30、通过策略评估函数，计算当前策略的价值；
31、根据评估结果，优化策略参数θ，使目标函数j(θ)最大化；
32、对优化后的数据集进行校验。本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于强化学习的动态web界面建模方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的动态web界面建模方法，其特征在于，在所述S1中对事件数据的绑定还引入事件权重，每个事件数据根据其重要性和频率赋予不同的权重，表示如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于强化学习的动态web界面建模方法，其特征在于，在所述S1中对事件数据处理还引入事件影响力矩阵量化事件的影响力，定义事件影响力矩阵为：
4.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的动态web界面建模方法，其特征在于，在所述S2中引入元数据定义，包括SQL脚本模板和参数配置，其中，所述元数据的结构表示如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于强化学习的动态web界面建模方法，其特征在于，在所述S2中，对动态数据集优化的目标函数为：
6.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的动态web界面建模方法，其特征在于，所述分布式的数据采集系统架构包括前端数据采集模块、数据处理模块和数据存储模块；
7.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的动态we
8.根据权利要求7所述的一种基于强化学习的动态web界面建模方法，其特征在于，所述动作-状态映射矩阵表示如下：
9.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的动态web界面建模方法，其特征在于，所述模型-无关元学习模型的训练步骤包括：
10.一种基于强化学习的动态web界面建模系统，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于强化学习的动态web界面建模方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的动态web界面建模方法，其特征在于，在所述s1中对事件数据的绑定还引入事件权重，每个事件数据根据其重要性和频率赋予不同的权重，表示如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于强化学习的动态web界面建模方法，其特征在于，在所述s1中对事件数据处理还引入事件影响力矩阵量化事件的影响力，定义事件影响力矩阵为：
4.根据权利要求1所述的一种基于强化学习的动态web界面建模方法，其特征在于，在所述s2中引入元数据定义，包括sql脚本模板和参数配置，其中，所述元数据的结构表示如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于强化学习的动态web界面建模方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：裴松海，
申请(专利权)人：广东九悦科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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