本發(fā)明涉及交互數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，更具體的，涉及一種基于特征分析的交互界面動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，用戶界面的設(shè)計(jì)變得越來越重要，特別對(duì)于有工作效率要求的平臺(tái)終端，例如倉儲(chǔ)物流終端，銷售終端等。傳統(tǒng)的界面設(shè)計(jì)方法往往依賴于默認(rèn)設(shè)置，無法有效適應(yīng)不同用戶需求與工作需求，且傳統(tǒng)交互平臺(tái)往往基于單方面交互數(shù)據(jù)分析，難以全面分析用戶的交互特點(diǎn)，且難以動(dòng)態(tài)分析并設(shè)定界面以適應(yīng)不同用戶或不同用戶組的需求，缺乏對(duì)用戶行為的深入分析和理解。

2、因此，如何準(zhǔn)確捕捉并分析用戶行為特征，進(jìn)而動(dòng)態(tài)調(diào)整用戶界面，成為亟待解決的問題。本發(fā)明提出了一種基于特征分析的交互界面動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)方法，旨在通過對(duì)用戶行為特征的深入分析和理解，實(shí)現(xiàn)用戶界面的智能化動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明克服了現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提出了一種基于特征分析的交互界面動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)。

2、本發(fā)明第一方面提供了一種基于特征分析的交互界面動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)方法，包括：

3、在一個(gè)預(yù)設(shè)周期內(nèi)，對(duì)平臺(tái)終端與用戶終端設(shè)置預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)連接，通過平臺(tái)終端采集用戶界面交互數(shù)據(jù)與用戶交互指令；

4、通過用戶界面交互數(shù)據(jù)與用戶交互指令分別進(jìn)行行為語義分析與用戶操作特征分析，生成基于文本格式的第一行為標(biāo)簽與第二行為標(biāo)簽；

5、通過glove語義模型，基于預(yù)設(shè)行為標(biāo)簽庫設(shè)定共生矩陣，對(duì)第一行為標(biāo)簽與第二行為標(biāo)簽進(jìn)行語義特征分析，并將第一行為標(biāo)簽與第二行為標(biāo)簽進(jìn)行詞向量轉(zhuǎn)化，生成第一詞向量集與第二詞向量集；

6、將第一詞向量集與第二詞向量集轉(zhuǎn)化為第一特征矩陣與第二特征矩陣，將每個(gè)用戶的第一特征矩陣與第二特征矩陣作為聚類樣品數(shù)據(jù)，通過密度聚類算法對(duì)用戶進(jìn)行行為特征聚類分析，并得到多個(gè)特征聚類組；

7、對(duì)于一個(gè)特征聚類組，獲取對(duì)應(yīng)用戶的所有界面交互數(shù)據(jù)與交互指令，標(biāo)記為當(dāng)前交互數(shù)據(jù)與當(dāng)前交互指令，根據(jù)當(dāng)前交互數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)設(shè)定界面優(yōu)先級(jí)與指令優(yōu)先級(jí)，生成用戶交互行為特征表，根據(jù)用戶交互行為特征表動(dòng)態(tài)設(shè)定用戶終端界面。

8、本方案中，所述在一個(gè)預(yù)設(shè)周期內(nèi)，對(duì)平臺(tái)終端與用戶終端設(shè)置預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)連接，通過平臺(tái)終端采集用戶界面交互數(shù)據(jù)與用戶交互指令，具體為：

9、在一個(gè)預(yù)設(shè)周期內(nèi)，基于預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，對(duì)平臺(tái)終端與用戶終端設(shè)置預(yù)設(shè)專用網(wǎng)絡(luò)連接；

10、通過平臺(tái)終端采集用戶界面交互數(shù)據(jù)與用戶交互指令；

11、對(duì)用戶界面交互數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗預(yù)處理。

12、本方案中，所述通過用戶界面交互數(shù)據(jù)與用戶交互指令分別進(jìn)行行為語義分析與用戶操作特征分析，生成基于文本格式的第一行為標(biāo)簽與第二行為標(biāo)簽，具體為：

13、通過用戶界面交互數(shù)據(jù)，對(duì)界面操作進(jìn)行行為語義分析，結(jié)合預(yù)設(shè)界面行為標(biāo)簽數(shù)據(jù)，篩選出第一行為標(biāo)簽；

14、通過用戶交互指令進(jìn)行用戶操作特征分析，結(jié)合預(yù)設(shè)指令行為標(biāo)簽數(shù)據(jù)，篩選出第二行為標(biāo)簽。

15、本方案中，所述通過glove語義模型，基于預(yù)設(shè)行為標(biāo)簽庫設(shè)定共生矩陣，對(duì)第一行為標(biāo)簽與第二行為標(biāo)簽進(jìn)行語義特征分析，并將第一行為標(biāo)簽與第二行為標(biāo)簽進(jìn)行詞向量轉(zhuǎn)化，生成第一詞向量集與第二詞向量集，具體為：

16、通過glove語義模型，對(duì)預(yù)設(shè)行為標(biāo)簽庫進(jìn)行文本格式標(biāo)準(zhǔn)化與上下文的詞統(tǒng)計(jì)，計(jì)算每個(gè)詞的共現(xiàn)頻率，生成共生矩陣；

17、將第一行為標(biāo)簽與第二行為標(biāo)簽轉(zhuǎn)換為第一詞集合與第二詞集合并導(dǎo)入glove語義模型進(jìn)行詞向量轉(zhuǎn)換，分別生成第一詞向量集與第二詞向量集。

18、本方案中，所述將第一詞向量集與第二詞向量集轉(zhuǎn)化為第一特征矩陣與第二特征矩陣，將每個(gè)用戶的第一特征矩陣與第二特征矩陣作為聚類樣品數(shù)據(jù)，通過密度聚類算法對(duì)用戶進(jìn)行行為特征聚類分析，并得到多個(gè)特征聚類組，具體為：

19、根據(jù)第一詞向量集，以詞向量類型作為第一維數(shù)據(jù)，詞向量值作為第二維數(shù)據(jù)構(gòu)建出第一特征矩陣；

20、詞向量類型通過glove語義模型進(jìn)行定義；

21、分析第二詞向量集，構(gòu)建出第二特征矩陣；

22、分析出每個(gè)用戶的第一特征矩陣與第二特征矩陣，基于第一特征矩陣與第二特征矩陣計(jì)算出相應(yīng)的第一特征值與第二特征值；

23、將每個(gè)用戶的第一特征矩陣與第二特征矩陣作為聚類樣品數(shù)據(jù)，以用戶作為聚類單位，基于dbscan聚類算法對(duì)用戶進(jìn)行行為特征聚類分析，聚類單位之間的相似性通過第一特征值與第二特征值的加權(quán)均值進(jìn)行差異分析，并最終形成多個(gè)特征聚類組。

24、本方案中，所述對(duì)于一個(gè)特征聚類組，獲取對(duì)應(yīng)用戶的所有界面交互數(shù)據(jù)與交互指令，標(biāo)記為當(dāng)前交互數(shù)據(jù)與當(dāng)前交互指令，根據(jù)當(dāng)前交互數(shù)據(jù)與當(dāng)前交互指令動(dòng)態(tài)設(shè)定界面優(yōu)先級(jí)與指令優(yōu)先級(jí)，生成用戶交互行為特征表，根據(jù)用戶交互行為特征表動(dòng)態(tài)設(shè)定用戶終端界面，具體為：

25、選取一個(gè)特征聚類組，將組內(nèi)的所有用戶的界面交互數(shù)據(jù)與交互指令進(jìn)行篩選與標(biāo)記，得到當(dāng)前交互數(shù)據(jù)與當(dāng)前交互指令；

26、通過當(dāng)前交互數(shù)據(jù)與當(dāng)前交互指令，分析組內(nèi)用戶的第一行為標(biāo)簽與第二行為標(biāo)簽，動(dòng)態(tài)設(shè)定界面優(yōu)先級(jí)與指令優(yōu)先級(jí)，并生成用戶交互行為特征表；

27、用戶交互行為特征表包括界面優(yōu)先級(jí)表與指令優(yōu)先級(jí)表；

28、通過用戶交互行為特征表，對(duì)用戶終端進(jìn)行界面動(dòng)態(tài)設(shè)定與界面指令的動(dòng)態(tài)匹配，設(shè)置用戶終端界面。

29、本方案中，所述平臺(tái)終端基于云計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)處理。

30、本方案中，所述用戶終端包括計(jì)算機(jī)終端與移動(dòng)終端。

31、本發(fā)明第二方面還提供了一種基于特征分析的交互界面動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：存儲(chǔ)器、處理器，所述存儲(chǔ)器中包括基于特征分析的交互界面動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)程序，所述基于特征分析的交互界面動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如下步驟：

32、在一個(gè)預(yù)設(shè)周期內(nèi)，對(duì)平臺(tái)終端與用戶終端設(shè)置預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)連接，通過平臺(tái)終端采集用戶界面交互數(shù)據(jù)與用戶交互指令；

33、通過用戶界面交互數(shù)據(jù)與用戶交互指令分別進(jìn)行行為語義分析與用戶操作特征分析，生成基于文本格式的第一行為標(biāo)簽與第二行為標(biāo)簽；

34、通過glove語義模型，基于預(yù)設(shè)行為標(biāo)簽庫設(shè)定共生矩陣，對(duì)第一行為標(biāo)簽與第二行為標(biāo)簽進(jìn)行語義特征分析，并將第一行為標(biāo)簽與第二行為標(biāo)簽進(jìn)行詞向量轉(zhuǎn)化，生成第一詞向量集與第二詞向量集；

35、將第一詞向量集與第二詞向量集轉(zhuǎn)化為第一特征矩陣與第二特征矩陣，將每個(gè)用戶的第一特征矩陣與第二特征矩陣作為聚類樣品數(shù)據(jù)，通過密度聚類算法對(duì)用戶進(jìn)行行為特征聚類分析，并得到多個(gè)特征聚類組；

36、對(duì)于一個(gè)特征聚類組，獲取對(duì)應(yīng)用戶的所有界面交互數(shù)據(jù)與交互指令，標(biāo)記為當(dāng)前交互數(shù)據(jù)與當(dāng)前交互指令，根據(jù)當(dāng)前交互數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)設(shè)定界面優(yōu)先級(jí)與指令優(yōu)先級(jí)，生成用戶交互行為特征表，根據(jù)用戶交互行為特征表動(dòng)態(tài)設(shè)定用戶終端界面。

37、本發(fā)明第三方面還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中包括基于特征分析的交互界面動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)程序，所述基于特征分析的交互界面動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)程序被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如上述任一項(xiàng)所述的基于特征分析的交互界面動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)方法的步驟。

38、本發(fā)明公開了一種基于特征分析的交互界面動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明提出一種基于特征分析的交互界面動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)方法，通過預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)采集用戶界面交互數(shù)據(jù)與用戶指令，結(jié)合語義分析模型，對(duì)用戶進(jìn)行行為語義與用戶操作特征分析，生成行為標(biāo)簽并轉(zhuǎn)化為詞向量集。進(jìn)一步，將詞向量集轉(zhuǎn)化為特征矩陣，通過密度聚類算法對(duì)用戶進(jìn)行行為特征聚類，基于生成的特征聚類組，根據(jù)用戶交互數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)設(shè)定界面與指令優(yōu)先級(jí)，生成用戶交互行為特征表，并根據(jù)特征表動(dòng)態(tài)設(shè)定用戶終端界面，實(shí)現(xiàn)周期性更新用戶端交互界面，有效提高用戶交互效率與體驗(yàn)。