【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机软件，尤其涉及一种基于分析用户行为数据优化应用程序的方法、系统和设备。
技术介绍
1、现有的应用程序性能优化方法普遍基于用户行为数据分析和系统性能监测，部分应用程序通过预设优化规则(如代码模板优化、固定资源分配策略)或离线分析工具(如静态代码扫描、性能测试脚本)对应用程序进行优化；部分应用程序通过采集用户操作日志和性能数据(如响应时间、资源消耗)，通过批处理框架(如hadoop、spark)进行离线分析。还有一些应用程序通过apm(应用性能管理)工具实时采集性能指标(如cpu利用率、请求延迟)，当触发预设阈值时生成告警，由运维或开发人员手动干预。
2、上述的性能优化方法都是静态的，依赖预设规则或离线分析，无法动态适应用户行为的实时变化，同时优化效果受限于开发人员的经验，缺乏数据驱动的自动化决策。同时，现有方法大多基于已发生的问题进行“事后优化”，无法提前识别潜在性能瓶颈。优化指令的生成缺乏多维数据融合，仅通过单一数据源进行判定可能导致误判，而且当用户遭遇到延迟之后，才会采取优化措施，优化指令的滞后导致用户体验
【技术保护点】
1.一种基于分析用户行为数据优化应用程序的方法，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，所述历史行为数据包括用户操作轨迹、响应时间、资源消耗参数及性能异常事件，其中，所述性能异常事件包括应用崩溃、卡顿、超时响应和资源耗尽。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史行为数据确定所述应用程序的性能瓶颈节点，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在生成第一优化指令之后，所述方法还包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户行为预测模型的训练方法如下：p>
6.如权利...
【技术特征摘要】
1.一种基于分析用户行为数据优化应用程序的方法，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，所述历史行为数据包括用户操作轨迹、响应时间、资源消耗参数及性能异常事件，其中，所述性能异常事件包括应用崩溃、卡顿、超时响应和资源耗尽。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史行为数据确定所述应用程序的性能瓶颈节点，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在生成第一优化指令之后，所述方法还包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户行为预测模型的训练方法如下：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：田金宇，张旺旺，李小石，刘志为，
申请(专利权)人：上海劲秉网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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