一种基于大数据的互联网服务方法与流程

本发明涉及互联网服务，具体为一种基于大数据的互联网服务方法。

背景技术：

1、随着互联网技术的迅速发展和普及，海量数据的产生和收集已成为常态。这些数据涵盖了用户的行为、偏好、位置等多方面的信息，如何高效地利用这些数据，为用户提供个性化、智能化的服务，已成为互联网服务领域的一个重要研究方向。目前，虽然已有不少基于大数据的服务方法，但大多存在数据处理效率低、个性化推荐效果差等问题，无法充分发挥大数据的优势。因此，设计一种高效的、智能化的基于大数据的互联网服务方法，是非常必要的。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于大数据的互联网服务方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的互联网服务方法，包括基于大数据的互联网服务系统，所述基于大数据的互联网服务系统包括数据采集模块、数据处理模块、个性化推荐模块和反馈优化模块，所述数据采集模块用于采集用户的行为数据、位置数据和偏好数据，所述数据处理模块用于对采集到的数据进行清洗、存储和分析，所述个性化推荐模块用于根据分析结果生成个性化的服务推荐，所述反馈优化模块用于根据用户反馈优化推荐算法，所述数据采集模块、数据处理模块、个性化推荐模块和反馈优化模块之间通过网络连接。

3、根据上述技术方案，所述数据采集模块包括用户行为采集单元、位置数据采集单元和偏好数据采集单元，所述用户行为采集单元用于采集用户在使用互联网服务过程中的行为数据，所述位置数据采集单元用于采集用户的地理位置数据，所述偏好数据采集单元用于采集用户的兴趣偏好数据。

4、根据上述技术方案，所述数据处理模块包括数据清洗单元、数据存储单元和数据分析单元，所述数据清洗单元用于对采集到的数据进行去重、补全和标准化处理，所述数据存储单元用于将清洗后的数据进行分类存储，所述数据分析单元用于对存储的数据进行多维度分析，生成用户画像。

5、根据上述技术方案，所述个性化推荐模块包括推荐算法单元和推荐生成单元，所述推荐算法单元用于根据用户画像和大数据分析结果设计推荐算法，所述推荐生成单元用于根据推荐算法生成个性化服务推荐。

6、根据上述技术方案，所述反馈优化模块包括用户反馈采集单元和算法优化单元，所述用户反馈采集单元用于采集用户对推荐服务的反馈，所述算法优化单元用于根据用户反馈优化推荐算法。

7、根据上述技术方案，所述方法包括以下步骤：

8、步骤s1：通过数据采集模块采集用户的行为数据、位置数据和偏好数据；

9、步骤s2：通过数据处理模块对采集到的数据进行清洗、存储和分析，生成用户画像；

10、步骤s3：通过个性化推荐模块根据用户画像和大数据分析结果生成个性化服务推荐；

11、步骤s4：通过反馈优化模块根据用户反馈优化推荐算法，不断提升推荐效果。

12、根据上述技术方案，所述步骤s1进一步包括：

13、行为数据采集：利用强化学习算法优化数据采集策略，根据用户行为实时调整数据采集频率和内容，提高数据采集的效率和准确性；

14、位置数据采集：结合多源位置数据进行融合，通过贝叶斯估计方法提高位置数据的准确性和鲁棒性；

15、偏好数据采集：利用深度学习模型从历史行为数据中自动提取用户偏好特征，减少用户主动输入的负担。

16、根据上述技术方案，所述步骤s2进一步包括：

17、引入基于图神经网络的异常检测算法，自动识别和处理异常数据，提高数据清洗的智能化水平；

18、采用分布式文件系统结合区块链技术，确保数据存储的安全性和不可篡改性；

19、结合联邦学习技术，在不共享原始数据的前提下，进行跨平台数据分析，保护用户隐私。

20、根据上述技术方案，所述步骤s3进一步包括：

21、引入基于强化学习的推荐策略优化，通过用户反馈实时调整推荐模型，提高推荐的准确性和实时性；

22、利用生成对抗网络（gan）生成个性化推荐列表，提高推荐结果的多样性和新颖性。

23、根据上述技术方案，所述步骤s4进一步包括：

24、结合自然语言处理（nlp）和情感分析技术，自动分析用户反馈的情感倾向，提升反馈分析的智能化水平；

25、应用深度强化学习算法，根据反馈结果动态调整推荐算法的参数，持续优化推荐效果。

26、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，通过动态优化的数据采集策略、智能化的数据清洗和存储、多源数据融合、隐私保护的跨平台分析、实时优化的个性化推荐，以及自动化反馈分析和推荐算法优化，克服了现有技术中的数据冗余、定位不准确、隐私泄露、推荐单一和反馈响应慢等困难，显著提升了系统的整体性能和用户体验。

技术特征：

1.一种基于大数据的互联网服务方法，其特征在于：该方法包括基于大数据的互联网服务系统，所述基于大数据的互联网服务系统包括数据采集模块、数据处理模块、个性化推荐模块和反馈优化模块，所述数据采集模块用于采集用户的行为数据、位置数据和偏好数据，所述数据处理模块用于对采集到的数据进行清洗、存储和分析，所述个性化推荐模块用于根据分析结果生成个性化的服务推荐，所述反馈优化模块用于根据用户反馈优化推荐算法，所述数据采集模块、数据处理模块、个性化推荐模块和反馈优化模块之间通过网络连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的互联网服务方法，其特征在于：所述数据采集模块包括用户行为采集单元、位置数据采集单元和偏好数据采集单元，所述用户行为采集单元用于采集用户在使用互联网服务过程中的行为数据，所述位置数据采集单元用于采集用户的地理位置数据，所述偏好数据采集单元用于采集用户的兴趣偏好数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的互联网服务方法，其特征在于：所述数据处理模块包括数据清洗单元、数据存储单元和数据分析单元，所述数据清洗单元用于对采集到的数据进行去重、补全和标准化处理，所述数据存储单元用于将清洗后的数据进行分类存储，所述数据分析单元用于对存储的数据进行多维度分析，生成用户画像。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的互联网服务方法，其特征在于：所述个性化推荐模块包括推荐算法单元和推荐生成单元，所述推荐算法单元用于根据用户画像和大数据分析结果设计推荐算法，所述推荐生成单元用于根据推荐算法生成个性化服务推荐。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的互联网服务方法，其特征在于：所述反馈优化模块包括用户反馈采集单元和算法优化单元，所述用户反馈采集单元用于采集用户对推荐服务的反馈，所述算法优化单元用于根据用户反馈优化推荐算法。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的互联网服务方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的互联网服务方法，其特征在于：所述步骤s1进一步包括：

8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的互联网服务方法，其特征在于：所述步骤s2进一步包括：

9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的互联网服务方法，其特征在于：所述步骤s3进一步包括：

10.根据权利要求9所述的一种基于大数据的互联网服务方法，其特征在于：所述步骤s4进一步包括：

技术总结
本发明公开了一种基于大数据的互联网服务方法，包括基于大数据的互联网服务系统，所述基于大数据的互联网服务系统包括数据采集模块、数据处理模块、个性化推荐模块和反馈优化模块，所述数据采集模块用于采集用户的行为数据、位置数据和偏好数据，所述数据处理模块用于对采集到的数据进行清洗、存储和分析，所述个性化推荐模块用于根据分析结果生成个性化的服务推荐，所述反馈优化模块用于根据用户反馈优化推荐算法，所述数据采集模块、数据处理模块、个性化推荐模块和反馈优化模块之间通过网络连接，本发明，实现了智能化、精准化和高效化的数据采集、处理、分析和推荐的作用。

技术研发人员：请求不公布姓名
受保护的技术使用者：甘肃西西领创智能科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5