一种基于大数据多维分析的用户智能感知方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据多维分析的用户智能感知方法，涉及智能感知领域，其中，所述方法包括：通过大数据平台获得第一应用程序的历史感知测试数据库；获得多维度感知评价信息数据集；获得第一异常感知数据信息；构建第一异常感知数据分析模型；获得第二异常感知数据信息，基于此，获得第二异常感知数据分析模型；构建集成异常感知数据分析模型；获得异常感知数据分析结果，并利用其对应用程序进行感知预防。解决了现有技术中的针对用户感知的精确度不高，进而造成用户感知的效果不佳的技术问题。达到了提高用户感知的精确度，提升用户感知的效果和质量等技术效果。感知的效果和质量等技术效果。感知的效果和质量等技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据多维分析的用户智能感知方法


[0001]本专利技术涉及智能感知领域，具体地，涉及一种基于大数据多维分析的用户智能感知方法。

技术介绍

[0002]现今时代的应用程序早已不再由单一系统构成，而是涉及到多个线路和复杂的后台系统。在对应用程序进行维护时，大多数还是依赖于后台系统进行监控维护。往往是用户发现问题后，通知客服，后台开发维护人员才知道。研究设计一个从用户角度出发，具有大数据分析功能的智能化感知方法已成为必要。
[0003]现有技术中，存在针对用户感知的精确度不高，进而造成用户感知的效果不佳的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种基于大数据多维分析的用户智能感知方法，解决了现有技术中的针对用户感知的精确度不高，进而造成用户感知的效果不佳的技术问题。
[0005]鉴于上述问题，本申请提供了一种基于大数据多维分析的用户智能感知方法。
[0006]第一方面，本申请提供了一种基于大数据多维分析的用户智能感知方法，其中，所述方法包括：通过大数据平台获得第一应用程序的历史感知测试数据库；构建感知维度评价指标集合，根据所述感知维度评价指标集合对所述历史感知测试数据库中的数据进行多通道评价，获得多维度感知评价信息数据集；基于所述多维度感知评价信息数据集进行感知异常数据获取，获得第一异常感知数据信息；将所述第一异常感知数据信息输入神经网络中进行训练，构建第一异常感知数据分析模型；获得第二异常感知数据信息，基于所述第二异常感知数据信息获得第二异常感知数据分析模型；对所述第一异常感知数据分析模型和所述第二异常感知数据分析模型的模型参数信息进行联合训练更新，构建集成异常感知数据分析模型；根据所述集成异常感知数据分析模型，获得异常感知数据分析结果，并基于所述异常感知数据分析结果对应用程序进行感知预防。
[0007]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：利用大数据平台获得第一应用程序的历史感知测试数据库；根据感知维度评价指标集合对所述历史感知测试数据库中的数据进行多通道评价，获得多维度感知评价信息数据集；对其进行感知异常数据获取，获得第一异常感知数据信息；构建第一异常感知数据分析模型；获得第二异常感知数据信息，基于所述第二异常感知数据信息获得第二异常感知数据分析模型；对所述第一异常感知数据分析模型和所述第二异常感知数据分析模型的模型参数信息进行联合训练更新，构建集成异常感知数据分析模型；基于此，获得异常感知数据分析结果，并利用其对应用程序进行感知预防。达到了提高用户感知的精确度，提升用户感知的效果和质量；同时，对异常感知结果进行感知预防，进而提升用户感知的智能性、科
学化，提升用户的体验感和满意度的技术效果。
附图说明
[0008]图1为本申请一种基于大数据多维分析的用户智能感知方法的流程示意图；图2为本申请一种基于大数据多维分析的用户智能感知方法中获得第一异常感知数据信息的流程示意图；图3为本申请一种基于大数据多维分析的用户智能感知方法中构建异常识别逻辑层的流程示意图；图4为本申请一种基于大数据多维分析的用户智能感知方法中基于异常感知数据分析结果对应用程序进行感知预防的流程示意图。
具体实施方式
[0009]本申请通过提供一种基于大数据多维分析的用户智能感知方法，解决了现有技术中的针对用户感知的精确度不高，进而造成用户感知的效果不佳的技术问题。达到了提高用户感知的精确度，提升用户感知的效果和质量；同时，对异常感知结果进行感知预防，进而提升用户感知的智能性、科学化，提升用户的体验感和满意度的技术效果。
[0010]实施例一请参阅附图1，本申请提供一种基于大数据多维分析的用户智能感知方法，其中，所述方法具体包括如下步骤：步骤S100：通过大数据平台获得第一应用程序的历史感知测试数据库；进一步的，本申请步骤S100还包括：步骤S110：搭建所述第一应用程序的测试环境；步骤S120：根据所述测试环境和应用程序业务模块，确定测试执行策略；步骤S130：基于所述测试执行策略和UI自动化技术，对所述第一应用程序进行模拟操作验证，获得应用程序模拟反馈信息；步骤S140：根据所述应用程序模拟反馈信息，获得应用程序感知测试数据集合；步骤S150：将所述应用程序感知测试数据集合统计存储至所述历史感知测试数据库中。
[0011]具体而言，利用大数据平台通过数据查询、信息采集、特征提取等方式，获得第一应用程序的历史感知测试数据库。进一步，获得所述第一应用程序的测试环境，并结合应用程序业务模块，确定测试执行策略；基于此，结合UI自动化技术，对所述第一应用程序进行模拟操作验证，获得应用程序模拟反馈信息；进而，利用所述应用程序模拟反馈信息，获得应用程序感知测试数据集合，并将其进行统计后，存储至所述历史感知测试数据库。
[0012]其中，所述第一应用程序的历史感知测试数据库包括此前多个历史时间下的第一应用程序的多个感知测试结果。所述第一应用程序是使用所述一种基于大数据多维分析的用户智能感知方法进行智能化用户感知的任一应用程序。示例性地，所述第一应用程序可以为金融类的APP、网站等。所述第一应用程序的测试环境包括第一应用程序的测试时间、测试设备、测试网络环境等数据信息。所述应用程序业务模块包括第一应用程序的业务模块的名称、业务模块的功能特点、业务模块的使用步骤及工作流程、各业务模块之间的流转
关系及组合功能等数据信息。所述测试执行策略包括第一应用程序的具体测试方法、步骤等数据信息。
[0013]所述UI自动化技术是把测试者对第一应用程序的测试行为转化成由机器执行的测试行为的智能技术。所述UI自动化技术具有自动化程度高、测试效率高、节省时间、极大程度地避免人为遗漏和疏忽、有效降低测试误差等优点。所述应用程序模拟反馈信息是对第一应用程序进行模拟真实用户的操作、运行、感知等验证后，获得的表征第一应用程序的流畅度、性能感、体验感等参数的数据信息。所述应用程序感知测试数据集合包括多个应用程序模拟反馈信息，所述应用程序感知测试数据集合包括于所述历史感知测试数据库。达到了利用UI自动化技术对所述第一应用程序进行模拟操作验证，继而获得应用程序感知测试数据集合，并将其添加至历史感知测试数据库，提高历史感知测试数据库的实时性和适应性，为后续获得多维度感知评价信息数据集提供数据支持的技术效果。
[0014]进一步的，本申请步骤S130还包括：步骤S131：对所述应用程序模拟反馈信息进行测试失败情况筛选，获得测试失败模拟数据集合；步骤S132：将所述测试失败模拟数据集合的测试环境进行更换，并在更换测试环境下进行二次验证；步骤S133：获得所述更换测试环境的测试验证结果信息，判断所述测试验证结果信息是否成功；步骤S134：如果所述测试验证结果信息未成功，确定连续失败验证机制；步骤S135：基于所述连续失败验证机制和预设测试验证次数，对所述测试失败模拟数据集合进行连续验证。
[0015]具体而言，筛选所述应用程序模拟反馈信息中测试失败情况的数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据多维分析的用户智能感知方法，其特征在于，所述方法包括：通过大数据平台获得第一应用程序的历史感知测试数据库；构建感知维度评价指标集合，根据所述感知维度评价指标集合对所述历史感知测试数据库中的数据进行多通道评价，获得多维度感知评价信息数据集；基于所述多维度感知评价信息数据集进行感知异常数据获取，获得第一异常感知数据信息；将所述第一异常感知数据信息输入神经网络中进行训练，构建第一异常感知数据分析模型；获得第二异常感知数据信息，基于所述第二异常感知数据信息获得第二异常感知数据分析模型；对所述第一异常感知数据分析模型和所述第二异常感知数据分析模型的模型参数信息进行联合训练更新，构建集成异常感知数据分析模型；根据所述集成异常感知数据分析模型，获得异常感知数据分析结果，并基于所述异常感知数据分析结果对应用程序进行感知预防。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：搭建所述第一应用程序的测试环境；根据所述测试环境和应用程序业务模块，确定测试执行策略；基于所述测试执行策略和UI自动化技术，对所述第一应用程序进行模拟操作验证，获得应用程序模拟反馈信息；根据所述应用程序模拟反馈信息，获得应用程序感知测试数据集合；将所述应用程序感知测试数据集合统计存储至所述历史感知测试数据库中。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：对所述应用程序模拟反馈信息进行测试失败情况筛选，获得测试失败模拟数据集合；将所述测试失败模拟数据集合的测试环境进行更换，并在更换测试环境下进行二次验证；获得所述更换测试环境的测试验证结果信息，判断所述测试验证结果信息是否成功；如果所述测试验证结果信息未成功，确定连续失败验证机制；基于所述连续失败验证机制...

【专利技术属性】
技术研发人员：阮峰，薛朋，马宁，
申请(专利权)人：南京争锋信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：