【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于机器学习的低代码开发平台智能优化系统，属于低代码开发。
技术介绍
1、随着信息技术的迅猛发展，应用程序的开发需求急剧增加，传统的软件开发方法已经难以满足快速迭代和高效交付的要求。低代码开发平台应运而生，成为现代软件开发的重要工具。低代码开发平台通过可视化建模和配置驱动的开发方式，降低了编程门槛，使非专业开发人员也能快速构建复杂的应用程序。然而，随着低代码开发平台用户数量的增加和应用场景的多样化，用户的需求变得愈加复杂和个性化，如何进一步提升低代码开发平台的智能化水平和用户体验成为一个重要课题。
2、目前，低代码开发平台的优化主要依赖于人工分析和经验总结，存在以下问题：
3、数据利用不足：虽然平台能够记录用户的操作行为，但这些数据往往没有被充分利用，无法为用户提供有针对性的智能化建议。
4、优化手段单一：现有的优化手段多依赖于规则引擎和预定义模板，缺乏灵活性和智能化，难以适应用户多变的需求。
5、个性化服务欠缺：不同用户的开发需求和使用习惯各不相同，现有平台难以提供个性...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的低代码开发平台智能优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的低代码开发平台智能优化系统，其特征在于，用户行为数据包括点击次数、停留时间和使用频率，特征数据包括角色、项目类型、开发经验和使用偏好。
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的低代码开发平台智能优化系统，其特征在于，机器学习模型模块通过随机森林模型集成的决策树提高预测的准确性和稳定性；通过深度学习模型处理时序数据和提取高阶特征，深度学习模型包括卷积神经网络和循环神经网络；通过NLP模型分析用户的文本数据提取用户需求和意图识别；通过强化学习模...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的低代码开发平台智能优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的低代码开发平台智能优化系统，其特征在于，用户行为数据包括点击次数、停留时间和使用频率，特征数据包括角色、项目类型、开发经验和使用偏好。
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的低代码开发平台智能优化系统，其特征在于，机器学习模型模块通过随机森林模型集成的决策树提高预测的准确性和稳定性；通过深度学习模型处理时序数据和提取高阶特征，深度学习模型包括卷积神经网络和循环神经网络；通过nlp模型分析用户的文本数据提取用户需求和意图识别；通过强化学习模型实现自适应优化，并根据用户实时反馈不断调整策略。
4.根据权利要求3所述的基于机器学习的低代码开发平台智能优化系统，其特征在于，随机森林模型预测方法如下：
5.根据权利要求3所述的基于机器学习的低代码开发平台智能优化系统，其特征在于，nlp模型包括文本分析模块和意图识别模块，所述文本分析模块通过nlp技术分析用户在平台上的文本数据提取用户需求，所述意图识别模块通过训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：仵夺，李彬，李圣伟，魏子重，李锐，
申请(专利权)人：山东浪潮科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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