一种基于互联网的服务管理系统及方法与流程

1.本发明涉及服务管理技术领域，具体为一种基于互联网的服务管理系统及方法。


背景技术：

2.在互联网时代，各种服务平台的用户越来越多，这些用户的行为数据及历史数据也越来越丰富，因此如何对这些数据进行分析挖掘，提取有价值的信息，对于服务平台的管理和用户的服务提供有着重要的作用。在现有技术中，用户的行为数据和历史数据通常是根据用户的地域、性别、年龄等进行分析和预测，但是这种方法的精度和效率均较低。因此，需要一种基于互联网的服务管理方法，通过对用户的历史数据进行特征提取和分析，建立用户预测模型，来判断新用户是否为目标用户，从而能够更有效地向用户提供服务。
3.现有的服务管理系统在一定程度上可以满足当前的需求，但还存在一定的缺陷，具体体现在：传统的服务管理系统缺乏自动化和自动化工具，将导致出现繁琐的手动工作；服务管理系统中的大量数据分散在不同的系统和文档中，无法很好地关联，导致信息不全面，无法提供决策支持；传统的服务管理系统难以提供实时和透明的洞察力以及业务数据，这限制了可追溯性和客户响应时间的提高；传统服务管理系统缺乏灵活性，无法快速响应业务需求和变化，导致系统不适应客户的需求。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种适配于超声波子宫复旧仪的康复数据传输系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
6.一种基于互联网的服务管理方法，该方法包括以下步骤：
7.s1.从服务平台上收集用户的历史数据，按照用户的访问次数和是否消费将用户分类，找到访问服务平台频率最高未消费用户，将此类用户作为目标用户；
8.s2.对上述目标用户进行特征提取和分析，构建目标预测模型；
9.s3.根据其他用户对服务的反馈以及目标用户的特征进行改进和优化；
10.s4.对符合目标用户的特征的新用户进行推荐。
11.进一步的，在步骤s1中，所述找到访问服务平台频率最高未消费的用户包括以下步骤：
12.s201.收集服务平台的历史数据，包括用户访问记录、用户消费记录；
13.s202.任取时间段，获取此时间段的每个访问记录的用户id，将所有的访问记录按照用户id进行归类，得到每个用户在该时间段内的访问次数，根据公式计算用户的访问频率p,其中n表示选取时间段的访问次数，t表示选取的时间段；
14.s203.获取每个用户在此时间段的消费记录，将用户分为未消费和已消费两类；
15.s204.将上述未消费的用户根据访问频率按降序排序，获取访问频率最高的用户
信息。
16.进一步的，在步骤s2中，对所述目标用户进行特征提取和分析，构建目标用户预测模型；
17.其中，特征提取和分析的具体步骤如下：
18.sa01.获取服务平台用户的历史数据以及对用户进行比较的特征；
19.sa02.对于每个特征，计算目标用户和已消费用户之间的差异指数；
20.其中，差异指数计算步骤如下：
21.i.针对每个特征，对目标用户和已消费用户分别统计频率q；
22.其中m1为该特征在选定周期内目标用户中出现的次数，m1为该特征在目标用户中出现的总次数；
23.其中m2为该特征在选定周期内已消费用户中出现的次数，m2为该特征在已消费用户中出现的总次数；
24.ii.计算两个频率之间的差异指数r，其中r＝|q
1-q2|；
25.sa03.通过比较差异指数来分析目标用户与已消费用户之间的差异，找到目标用户的特征；
26.其中，通过获取所有用户的特征，构成特征集a＝{a1,a2,
…
,an}；其中a1,a2,
…
,an分别代表所有用户特征的一种；进行计算目标用户与已消费用户之间的差异指数，将所有的差异指数按降序排列，将前n％作为目标用户的特征，其中n＝1,2,...,n；
27.其中，构建目标用户预测模型的具体步骤如下：
28.sb01.根据sa03的分析结果，获取目标用户的特征；
29.sb02.利用线性回归算法建立预测模型，其中以目标用户指数y为因变量，目标用户指数可以理解为衡量目标用户活跃度和消费能力的综合指标；以所述用户特征x为自变量构建预测模型：
30.y＝b0+b1x1+...+bnxn31.其中，b0,b1,...,bn为预测模型的回归系数，x1,...,xn代表所述用户特征，n表示数据编号，n＝1,2,...,n；
32.sb03.根据历史数据，将目标用户特征进行输入到预测模型中，得到y的阈值区间s[a,b]，其中s的上限a为y的最大值，下限b为y的最小值，将此阈值区间作为判断目标用户的依据。
[0033]
进一步的，在步骤s3-s4中，根据历史数据中目标用户特征进行优化与改进；当新用户访问服务平台时，可以通过预测模型的计算，若计算的结果属于阈值区间s，则为目标用户，将对应用户改进后的结果进行推荐；反之，则按其他用户类型进行推荐。
[0034]
一种基于互联网的服务管理系统，该系统包括：数据收集模块、数据处理模块、特征提取和分析模块、预测模型模块、改进和优化模块、推荐模块；
[0035]
进一步的，数据收集模块用于收集服务平台用户的历史数据；数据处理模块用于将用户进行分类；特征提取和分析模块用于提取分类用户的特征信息；预测模型模块用于预测用户是否为目标用户；改进和优化模块用于根据目标用户的特征进行改进与优化；推
荐模块用于根据新用户的特征进行推荐；
[0036]
数据收集模块的输出端与数据处理模块的输入端相连接；数据处理模块的输出端与特征提取和分析模块的输入端相连接；所述特征提取和分析模块的输出端与所述预测模型模块的输入端相连接；所述预测模型模块的输出端与所述改进和优化模块的输入端相连接；所述改进和优化模块的输出端与所述推荐模块的输入端相连接。
[0037]
进一步的，数据收集模块包括收集单元和实时单元；
[0038]
收集单元用于收集服务平台用户的历史数据，包括访问记录、消费记录、搜索行为、浏览记录、地域分布；实时单元用于收集服务平台用户的实时数据，包括用户的即时访问记录、购买行为、浏览量、搜索关键词信息；
[0039]
收集单元的输出端与实时单元的输入端相连接。
[0040]
进一步的，数据处理模块包括数据清洗单元、数据分类单元和数据存储单元；
[0041]
数据清洗单元用于清洗收集到的用户数据，去除重复数据、异常数据、缺失数据；数据分类单元用于将收集到的用户数据按照不同的类型进行分类；数据存储单元用于将处理后的数据存储到数据库中；
[0042]
数据清洗单元的输出端与数据分类单元的输入端相连接；数据分类单元的输出端与数据存储单元的输入端相连接。
[0043]
进一步的，特征提取和分析模块包括特征提取单元和差异指数比较单元；
[0044]
特征提取单元用于对用户的特征进行提取；差异指数比较单元用于对不同特征的差异指数进行比较，找到目标用户的特征；
[0045]
特征提取单元的输出端与差异指数比较单元的输入端相连接。
[0046]
进一步的，改进和优化模块包括目标用户改进和优化单元和其他用户改进和优化单元；
[0047]
目标用户改进和优化单元用于解决目标用户的需求；其他用户改进和优化单元用于解决其他用户的需求；
[0048]
目标用户改进和优化单元的输出端与其他用户改进和优化单元的输入端相连接。
[0049]
进一步的，推荐模块包括目标用户推荐单元和其他用户推荐单元；
[0050]
目标用户推荐单元用于根据目标用户的需求进行推荐；其他用户推荐单元用于根据其他用户的需求进行推荐；
[0051]
目标用户推荐单元的输出端与其他用户推荐单元的输入端相连接。
[0052]
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
[0053]
1.提高服务平台的利用率：通过识别和推荐目标用户，服务管理系统可以提高服务平台的利用率，从而提高企业的收入。
[0054]
2.优化服务质量：服务管理系统可以根据目标用户和其他用户的反馈信息，对服务平台中的各项服务进行优化和改进，从而提高服务质量。
[0055]
3.提高预测准确率：通过对目标用户进行特征提取和分析，并建立预测模型，服务管理系统可以更准确地预测用户的需求和行为，从而提高预测准确率。
[0056]
4.提高用户满意度：通过优化和改进服务质量，服务管理系统可以提高用户满意度和忠诚度，从而增加用户粘性。
[0057]
5.提高自动化程度：服务管理系统可以自动化地完成许多手动工作，从而提高业
务效率和运营效率，减少运营成本。
附图说明
[0058]
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0059]
图1是本发明一种基于互联网的服务管理系统的流程示意图；
[0060]
图2是本发明一种基于互联网的服务管理方法的步骤示意图。
具体实施方式
[0061]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0062]
请参阅图1-图2，本发明提供技术方案：
[0063]
一种基于互联网的服务管理方法，该方法包括以下步骤：
[0064]
s1.从服务平台上收集用户的历史数据，按照用户的访问次数和是否消费将用户分类，找到访问服务平台频率最高未消费用户，将此类用户作为目标用户；
[0065]
s2.对上述目标用户进行特征提取和分析，构建目标预测模型；
[0066]
s3.根据其他用户对服务的反馈以及目标用户的特征进行改进和优化；
[0067]
s4.对符合目标用户的特征的新用户进行推荐。
[0068]
在步骤s1中，所述找到访问服务平台频率最高未消费的用户包括以下步骤：
[0069]
s201.收集服务平台的历史数据，包括用户访问记录、用户消费记录；
[0070]
s202.任取时间段，获取此时间段的每个访问记录的用户id，将所有的访问记录按照用户id进行归类，得到每个用户在该时间段内的访问次数，根据公式计算用户的访问频率p,其中n表示选取时间段的访问次数，t表示选取的时间段；
[0071]
s203.获取每个用户在此时间段的消费记录，将用户分为未消费和已消费两类；
[0072]
s204.将上述未消费的用户根据访问频率按降序排序，获取访问频率最高的用户信息。
[0073]
在步骤s2中，对所述目标用户进行特征提取和分析，构建目标用户预测模型；
[0074]
其中，特征提取和分析的具体步骤如下：
[0075]
sa01.获取服务平台用户的历史数据以及对用户进行比较的特征；
[0076]
sa02.对于每个特征，计算目标用户和已消费用户之间的差异指数；
[0077]
其中，差异指数计算步骤如下：
[0078]
i.针对每个特征，对目标用户和已消费用户分别统计频率q；
[0079]
其中m1为该特征在选定周期内目标用户中出现的次数，m1为该特征在目标用户中出现的总次数；
[0080]
其中m2为该特征在选定周期内已消费用户中出现的次数，m2为该特征在
已消费用户中出现的总次数；
[0081]
ii.计算两个频率之间的差异指数r，其中r＝|q
1-q2|；
[0082]
sa03.通过比较差异指数来分析目标用户与已消费用户之间的差异，找到目标用户的特征；
[0083]
其中，通过获取所有用户的特征，构成特征集a＝{a1,a2,
…
,an}；其中a1,a2,
…
,an分别代表所有用户特征的一种；进行计算目标用户与已消费用户之间的差异指数，将所有的差异指数按降序排列，将前n％作为目标用户的特征，其中n＝1,2,...,n；
[0084]
其中，构建目标用户预测模型的具体步骤如下：
[0085]
sb01.根据sa03的分析结果，获取目标用户的特征；
[0086]
sb02.利用线性回归算法建立预测模型，其中以目标用户指数y为因变量，目标用户指数可以理解为衡量目标用户活跃度和消费能力的综合指标；以所述用户特征x为自变量构建预测模型：
[0087]
y＝b0+b1x1+...+bnxn[0088]
其中，b0,b1,...,bn为预测模型的回归系数，x1,...,xn代表所述用户特征，n表示数据编号，n＝1,2,...,n；
[0089]
sb03.根据历史数据，将目标用户特征进行输入到预测模型中，得到y的阈值区间s[a,b]，其中s的上限a为y的最大值，下限b为y的最小值，将此阈值区间作为判断目标用户的依据。
[0090]
在步骤s3-s4中，根据历史数据中目标用户特征进行优化与改进；当新用户访问服务平台时，可以通过预测模型的计算，若计算的结果属于阈值区间s，则为目标用户，将对应用户改进后的结果进行推荐；反之，则按其他用户类型进行推荐。
[0091]
一种基于互联网的服务管理系统，该系统包括：数据收集模块、数据处理模块、特征提取和分析模块、预测模型模块、改进和优化模块、推荐模块；
[0092]
数据收集模块用于收集服务平台用户的历史数据；数据处理模块用于将用户进行分类；特征提取和分析模块用于提取分类用户的特征信息；预测模型模块用于预测用户是否为目标用户；改进和优化模块用于根据目标用户的特征进行改进与优化；推荐模块用于根据新用户的特征进行推荐；
[0093]
数据收集模块的输出端与数据处理模块的输入端相连接；数据处理模块的输出端与特征提取和分析模块的输入端相连接；所述特征提取和分析模块的输出端与所述预测模型模块的输入端相连接；所述预测模型模块的输出端与所述改进和优化模块的输入端相连接；所述改进和优化模块的输出端与所述推荐模块的输入端相连接。
[0094]
数据收集模块包括收集单元和实时单元；
[0095]
收集单元用于收集服务平台用户的历史数据，包括访问记录、消费记录、搜索行为、浏览记录、地域分布；实时单元用于收集服务平台用户的实时数据，包括用户的即时访问记录、购买行为、浏览量、搜索关键词信息；
[0096]
收集单元的输出端与实时单元的输入端相连接。
[0097]
数据处理模块包括数据清洗单元、数据分类单元和数据存储单元；
[0098]
数据清洗单元用于清洗收集到的用户数据，去除重复数据、异常数据、缺失数据；数据分类单元用于将收集到的用户数据按照不同的类型进行分类；数据存储单元用于将处
理后的数据存储到数据库中；
[0099]
数据清洗单元的输出端与数据分类单元的输入端相连接；数据分类单元的输出端与数据存储单元的输入端相连接。
[0100]
特征提取和分析模块包括特征提取单元和差异指数比较单元；
[0101]
特征提取单元用于对用户的特征进行提取；差异指数比较单元用于对不同特征的差异指数进行比较，找到目标用户的特征；
[0102]
特征提取单元的输出端与差异指数比较单元的输入端相连接。
[0103]
改进和优化模块包括目标用户改进和优化单元和其他用户改进和优化单元；
[0104]
目标用户改进和优化单元用于解决目标用户的需求；其他用户改进和优化单元用于解决其他用户的需求；
[0105]
目标用户改进和优化单元的输出端与其他用户改进和优化单元的输入端相连接。
[0106]
推荐模块包括目标用户推荐单元和其他用户推荐单元；
[0107]
目标用户推荐单元用于根据目标用户的需求进行推荐；其他用户推荐单元用于根据其他用户的需求进行推荐；
[0108]
目标用户推荐单元的输出端与其他用户推荐单元的输入端相连接。
[0109]
在本实施例中，
[0110]
假设服务平台是一个在线购物网站，通过获取历史数据，得到了许多用户的购物行为和个人信息，现任取一个时间段，获取此时间段的每个访问记录的用户id，将所有的访问记录按照用户id进行归类，得到每个用户在该时间段内的访问次数，根据公式可以计算用户的访问频率p,其中n表示选取时间段的访问次数，t表示选取的时间段；获取每个用户在此时间段的消费记录，将用户分为未消费和已消费两类；将上述未消费的用户根据访问频率按降序排序，获取访问频率最高的用户信息，因此可以得到目标用户。
[0111]
现希望针对目标用户进行特征提取和预测模型的建立；
[0112]
sa01.从历史数据中提取以下特征：购买金额、购买商品类、年龄、地域、性别、职业、在线时长、购物车以及优惠券的获取时长等信息。
[0113]
sa02.计算目标用户和已消费用户之间的差异指数。以优惠券的获取时长为例，首先，我们需要统计目标用户和已消费用户在获取优惠券时长上的数据。假设我们得到了以下数据：
[0114]
目标用户中有10％的用户在获取优惠券时长上花费了5分钟以内；
[0115]
已消费用户中有50％的用户在获取优惠券时长上花费了5分钟以内；
[0116]
目标用户中有60％的用户在获取优惠券时长上花费了5-10分钟；
[0117]
已消费用户中有30％的用户在获取优惠券时长上花费了5-10分钟；
[0118]
目标用户中有30％的用户在获取优惠券时长上花费了10分钟以上；
[0119]
已消费用户中有20％的用户在获取优惠券时长上花费了10分钟以上；
[0120]
根据上述数据，我们可以计算目标用户和已消费用户在获取优惠券时长上的频率：
[0121]
目标用户在获取优惠券时长上花费5分钟以内的频率q
1_1
＝0.1；
[0122]
已消费用户在获取优惠券时长上花费5分钟以内的频率q
2_1
＝0.5；
[0123]
目标用户在获取优惠券时长上花费5-10分钟的频率q
1_2
＝0.6；
[0124]
已消费用户在获取优惠券时长上花费5-10分钟的频率q
2_2
＝0.3；
[0125]
目标用户在获取优惠券时长上花费10分钟以上的频率q
1_3
＝0.3；
[0126]
已消费用户在获取优惠券时长上花费10分钟以上的频率q
2_3
＝0.2；
[0127]
接下来，我们可以分别计算三个不同时间段的差异指数：
[0128]
第一段时间(5分钟以内)的差异指数为r1＝|q
1_1-q
2_1
|＝|0.1-0.5|＝0.4；
[0129]
第二段时间(5-10分钟)的差异指数为r2＝|q
1_2-q
2_2
|＝|0.6-0.3|＝0.3；
[0130]
第三段时间(10分钟以上)的差异指数为r3＝|q
1_3-q
2_3
|＝|0.3-0.2|＝0.1；
[0131]
因此，我们可以得出结论，目标用户和已消费用户在获取优惠券时长上存在一定的差异。特别是在5分钟以内，差异指数最大，可能需要针对这些差异制定不同的策略。
[0132]
sa03.在所有特征中，购物品类、年龄、优惠券的获取时长这三个特征的差异指数为前20％，因此被选为目标用户的特征。
[0133]
构建预测模型：
[0134]
sb01.获取目标用户的特征，即购物品类为时尚潮流、年龄为20-30岁、优惠券的获取时长为5分钟以内。
[0135]
sb02.建立以下的预测模型：y＝b0+b1x1+b2x2+b3x3，其中，y为目标用户指数，x1、x2、x3分别代表购物品类、年龄、优惠券的获取时长等特征，b0、b1、b2、b3为回归系数。
[0136]
sb03.将目标用户的特征输入预测模型中，得到y的阈值区间s为[a,b]，即当服务平台新用户的目标用户指数在该区间内时，则认为所述服务平台新用户为目标用户；反之，归为其他用户。
[0137]
根据历史数据中目标用户特征进行优化与改进。因为目标用户喜欢时尚潮流的商品，服务平台可以增加该类商品的推荐频率和推广力度；目标用户年龄为20-30，服务平台可以增加该年龄段的推荐频率和推广力度；目标用户获取优惠券的时长较长，服务平台可以根据已消费用户获取优惠券的方式进行推送；同时，对于其他用户，也可以根据其购物行为和特征进行分类并进行相应的推荐。最终，服务平台提高了目标用户的满意度，吸引了更多用户的访问和购物，实现了服务平台业务的增长，以及服务质量的提高。
[0138]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0139]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于互联网的服务管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：s1.从服务平台上收集用户的历史数据，按照用户的访问次数和是否消费将用户分类，找到访问服务平台频率最高未消费用户，将此类用户作为目标用户；s2.对上述目标用户进行特征提取和分析，构建目标预测模型；s3.根据其他用户对服务的反馈以及目标用户的特征进行改进和优化；s4.对符合目标用户的特征的新用户进行推荐。2.根据权利要求1所述的一种基于互联网的服务管理方法，其特征在于：在步骤s1中，所述找到访问服务平台频率最高未消费的用户包括以下步骤：s201.收集服务平台的历史数据，包括用户访问记录、用户消费记录；s202.任取时间段，获取此时间段的每个访问记录的用户id，将所有的访问记录按照用户id进行归类，得到每个用户在该时间段内的访问次数，根据公式计算用户的访问频率p,其中n表示选取时间段的访问次数，t表示选取的时间段；s203.获取每个用户在此时间段的消费记录，将用户分为未消费和已消费两类；s204.将上述未消费的用户根据访问频率按降序排序，获取访问频率最高的用户信息。3.根据权利要求1所述的一种基于互联网的服务管理方法，其特征在于：在步骤s2中，对所述目标用户进行特征提取和分析，构建目标用户预测模型；其中，特征提取和分析的具体步骤如下：sa01.获取服务平台用户的历史数据以及对用户进行比较的特征；sa02.对于每个特征，计算目标用户和已消费用户之间的差异指数；其中，差异指数计算步骤如下：i.针对每个特征，对目标用户和已消费用户分别统计频率q；其中m1为该特征在选定周期内目标用户中出现的次数，m1为该特征在目标用户中出现的总次数；其中m2为该特征在选定周期内已消费用户中出现的次数，m2为该特征在已消费用户中出现的总次数；ii.计算两个频率之间的差异指数r，其中r＝|q
1-q2|；sa03.通过比较差异指数来分析目标用户与已消费用户之间的差异，找到目标用户的特征；其中，通过获取所有用户的特征，构成特征集a＝{a1,a2,
…
,a
n
}；其中a1,a2,
…
,a
n
分别代表所有用户特征的一种；进行计算目标用户与已消费用户之间的差异指数，将所有的差异指数按降序排列，将前n％作为目标用户的特征，其中n＝1,2,...,n；其中，构建目标用户预测模型的具体步骤如下：sb01.根据sa03的分析结果，获取目标用户的特征；sb02.利用线性回归算法建立预测模型，其中以目标用户指数y为因变量，目标用户指数可以理解为衡量目标用户活跃度和消费能力的综合指标；以所述用户特征x为自变量构建预测模型：
y＝b0+b1x1+...+b
n
x
n
其中，b0,b1,...,b
n
为预测模型的回归系数，x1,...,x
n
代表所述用户特征，n表示数据编号，n＝1,2,...,n；sb03.根据历史数据，将目标用户特征进行输入到预测模型中，得到y的阈值区间s[a,b]，其中s的上限a为y的最大值，下限b为y的最小值，将此阈值区间作为判断目标用户的依据。4.根据权利要求1所述的一种基于互联网的服务管理方法，其特征在于：在步骤s3-s4中，根据历史数据中目标用户特征进行优化与改进；当新用户访问服务平台时，可以通过预测模型的计算，若计算的结果属于阈值区间s，则为目标用户，将对应用户改进后的结果进行推荐；反之，则按其他用户类型进行推荐。5.一种基于互联网的服务管理系统，其特征在于：该系统包括：数据收集模块、数据处理模块、特征提取和分析模块、预测模型模块、改进和优化模块、推荐模块；所述数据收集模块用于收集服务平台用户的历史数据；所述数据处理模块用于将用户进行分类；所述特征提取和分析模块用于提取分类用户的特征信息；所述预测模型模块用于预测用户是否为目标用户；所述改进和优化模块用于根据目标用户的特征进行改进与优化；所述推荐模块用于根据新用户的特征进行推荐；所述数据收集模块的输出端与所述数据处理模块的输入端相连接；所述数据处理模块的输出端与所述特征提取和分析模块的输入端相连接；所述特征提取和分析模块的输出端与所述预测模型模块的输入端相连接；所述预测模型模块的输出端与所述改进和优化模块的输入端相连接；所述改进和优化模块的输出端与所述推荐模块的输入端相连接。6.根据权利要求5所述的一种基于互联网的服务管理系统，其特征在于：所述数据收集模块包括收集单元和实时单元；所述收集单元用于收集服务平台用户的历史数据，包括访问记录、消费记录、搜索行为、浏览记录、地域分布；所述实时单元用于收集服务平台用户的实时数据，包括用户的即时访问记录、购买行为、浏览量、搜索关键词信息；所述收集单元的输出端与所述实时单元的输入端相连接。7.根据权利要求5所述的一种基于互联网的服务管理系统，其特征在于：所述数据处理模块包括数据清洗单元、数据分类单元和数据存储单元；所述数据清洗单元用于清洗收集到的用户数据，去除重复数据、异常数据、缺失数据；所述数据分类单元用于将收集到的用户数据按照不同的类型进行分类；所述数据存储单元用于将处理后的数据存储到数据库中；所述数据清洗单元的输出端与所述数据分类单元的输入端相连接；所述数据分类单元的输出端与所述数据存储单元的输入端相连接。8.根据权利要求5所述的一种基于互联网的服务管理系统，其特征在于：所述特征提取和分析模块包括特征提取单元和差异指数比较单元；所述特征提取单元用于对用户的特征进行提取；所述差异指数比较单元用于对不同特征的差异指数进行比较，找到目标用户的特征；所述特征提取单元的输出端与所述差异指数比较单元的输入端相连接。9.根据权利要求5所述的一种基于互联网的服务管理系统，其特征在于：所述改进和优
化模块包括目标用户改进和优化单元和其他用户改进和优化单元；所述目标用户改进和优化单元用于解决目标用户的需求；所述其他用户改进和优化单元用于解决其他用户的需求；所述目标用户改进和优化单元的输出端与所述其他用户改进和优化单元的输入端相连接。10.根据权利要求5所述的一种基于互联网的服务管理系统，其特征在于：所述推荐模块包括目标用户推荐单元和其他用户推荐单元；所述目标用户推荐单元用于根据目标用户的需求进行推荐；所述其他用户推荐单元用于根据其他用户的需求进行推荐；所述目标用户推荐单元的输出端与所述其他用户推荐单元的输入端相连接。

技术总结
本发明公开了一种基于互联网的服务管理系统及方法，属于服务管理技术领域。本发明系统包括数据收集模块、数据处理模块、特征提取和分析模块、预测模型模块、改进和优化模块、推荐模块；所述数据收集模块的输出端与所述数据处理模块的输入端相连接；所述数据处理模块的输出端与所述特征提取和分析模块的输入端相连接；所述特征提取和分析模块的输出端与所述预测模型模块的输入端相连接；所述预测模型模块的输出端与所述改进和优化模块的输入端相连接；所述改进和优化模块的输出端与所述推荐模块的输入端相连接；本发明通过提取用户特征并构建预测模型，根据用户反馈对服务进行改进和优化，并针对符合目标用户特征的新用户进行推荐。推荐。推荐。


技术研发人员：徐飞翔
受保护的技术使用者：内蒙古正志网络科技有限公司
技术研发日：2023.06.08
技术公布日：2023/9/9