基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法及系统与流程

本发明涉及智能工作台搜索优化，尤其涉及一种基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法及系统。

背景技术：

1、随着企业数字化转型的推进，基于多场景业务的智能工作台应运而生，旨在整合不同系统和应用，为用户提供一站式服务。而搜索作为智能工作台的核心功能之一，其优化也变得尤为重要。然而传统的基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法缺乏智能推荐和预测，大多是被动的。用户需要主动输入关键词才能获取信息，需要不断尝试不同的关键词才能找到所需信息，搜索过程繁琐，影响用户体验，错过许多有价值但未被搜索到的信息，导致信息利用率降低，需要花费大量时间筛选和判断搜索结果的相关性，搜索效率低，往往局限于已知的关键词，难以主动发现新的、潜在的有价值信息，缺乏根据用户特点和需求主动推荐信息的能力，无法提供针对性的服务。

2、系统缺乏主动感知用户需求，并进行推荐和预测的能力。例如，用户在准备某个会议时，系统无法主动推荐相关资料。个性化推荐算法大多基于用户的历史行为数据，缺乏对用户当前场景和意图的理解，导致推荐结果不够精准。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供一种基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：在平台用户授权情况下对平台用户进行用户行为数据采集，得到用户行为数据；对用户行为数据进行行为时间序列分析，得到用户行为序列；根据用户行为序列进行用户标签库构建，得到用户标签库；对工作台进行内容信息抽取并进行内容特征向量库构建，得到内容特征向量库；根据用户标签库以及内容特征向量库进行场景上下文库构建，得到场景上下文库；

4、步骤s2：根据用户标签库进行相似度传播优化，得到用户相似度矩阵；根据内容特征矩阵进行用户-内容交互提取，得到用户-内容交互矩阵；根据场景上下文库以及内容特征向量库对用户-内容交互矩阵进行交互矩阵权重赋值，得到用户-内容交互加权矩阵；根据用户-内容交互加权矩阵进行关联规则库构建，得到关联规则库；

5、步骤s3：对平台用户进行实时场景捕获，得到当前场景标签；根据当前场景标签以及关联规则库进行规则优先级排序，得到推荐规则排序集；根据用户标签库进行用户兴趣向量计算，得到用户兴趣向量；根据推荐规则排序集以及用户兴趣向量进行个性化推荐列表生成，得到个性化推荐列表；

6、步骤s4：根据用户行为序列进行用户行为轨迹提取，得到用户行为轨迹数据；对用户行为轨迹数据进行时间窗口划分，得到用户行为时间窗口数据集；对用户行为时间窗口数据集进行频繁行为模式库构建，得到频繁行为模式库；对平台用户进行搜索词实时接收，得到当前搜索词数据；根据当前搜索词数据以及频繁行为模式库进行搜索意图预测，得到搜索意图预测数据；

7、步骤s5：通过工作台进行多渠道反馈收集，得到用户反馈数据；根据用户反馈数据对个性化推荐列表以及搜索意图预测数据进行搜索数据迭代优化，以实现智能工作台搜索工作。

8、本发明通过采集用户行为数据、构建用户标签库、内容特征向量库和场景上下文库，为整个系统构建了多层次、多维度的信息基础，实现了用户画像、内容画像和场景信息的数字化，为后续的个性化推荐、搜索意图预测和迭代优化奠定了坚实的数据基础。通过用户相似度计算、用户-内容交互提取、场景权重融合和关联规则挖掘，构建了用户、内容和场景之间的关联关系网络，能够更准确地刻画用户的兴趣偏好、内容的语义信息和场景的影响因素，为个性化推荐和搜索意图预测提供了更精准、更丰富的依据。通过实时场景捕获、规则匹配、个性化排序、多样性优化和可视化展示等环节，实现了场景感知的个性化推荐，能够根据用户的实时场景、兴趣偏好和信息需求，最新鲜、最优质的内容，有效提升用户体验和平台价值。通过用户行为轨迹分析、频繁行为模式挖掘、语义匹配和目标行为预测，实现了基于历史行为的搜索意图预测，能够根据用户的历史搜索行为和当前搜索词，预测用户的搜索目标，并推荐相关的搜索词和内容，帮助用户更快速、更准确地找到所需信息，提升用户搜索体验。通过多渠道收集用户反馈、语义化处理、数据标注、特征提取和模型优化等环节，构建了数据驱动的迭代优化闭环，可以不断提升智能工作台搜索的推荐效果和搜索质量，使系统更加智能化、个性化，为用户提供更加便捷、高效、满意的搜索体验。因此，本发明提供了一种基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法。通过以用户为中心，融合了多场景感知、人工智能和数据挖掘计算，主动感知用户需求，提供精准、个性化的信息推送和搜索辅助，并建立数据驱动的迭代优化闭环，解决了传统的基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法缺乏智能推荐和预测的问题，极大地提升了智能工作台的智能化水平、用户体验和工作效率。

9、优选地，步骤s1包括以下步骤：

10、步骤s11：在平台用户授权情况下对平台用户进行用户行为数据采集，得到用户行为数据；对用户行为数据进行行为时间序列分析，得到用户行为序列；对用户行为序列进行场景标记，得到场景标签集；根据用户行为序列进行用户标签库构建，得到用户标签库；

11、步骤s12：对工作台进行内容信息抽取，得到内容元数据；对内容元数据进行内容语义分析，得到内容语义向量；

12、步骤s13：对内容语义向量进行内容特征融合并进行内容特征向量库构建，得到内容特征向量库；

13、步骤s14：根据场景标签集进行场景信息关联并进行向量编码，得到场景特征向量；

14、步骤s15：根据场景特征向量对用户标签库以及内容特征向量库进行场景上下文关联并进行场景上下文库构建，得到场景上下文库。

15、本发明通过采集用户行为数据并进行时间序列分析，可以还原用户在平台上的行为，了解用户的行为习惯和偏好。同时，通过对用户行为序列进行场景标记，可以将用户的行为与具体的场景联系起来，为后续的场景化推荐和搜索提供基础。而根据用户行为序列构建用户标签库，可以为每个用户打上个性化的标签，方便系统更好地理解用户，提供更精准的服务。对工作台内容信息进行抽取和语义分析，可以将非结构化的内容数据转换为结构化的数据表示，方便系统进行存储、检索和分析。同时，将内容转换为语义向量，可以更好地捕捉内容的语义信息，提高搜索和推荐的准确性。将内容语义向量与其他内容特征进行融合，可以构建更全面、更丰富的内容特征向量库，为后续的个性化推荐和搜索提供更精准的依据。根据场景标签集进行场景信息关联并进行向量编码，可以将抽象的场景信息转换为具体的向量表示，方便系统进行计算和分析，为后续的场景感知和个性化推荐提供支持。根据场景特征向量对用户标签库和内容特征向量库进行场景上下文关联，构建场景上下文库，可以建立起用户、内容和场景之间的关联关系，使系统能够在不同的场景下，根据用户的兴趣和需求，推荐更相关的内容。

16、优选地，步骤s11包括以下步骤：

17、步骤s111：在平台用户授权情况下对平台用户进行用户基本信息登记并进行用户行为数据采集，得到用户基本信息以及用户行为数据；

18、步骤s112：对用户行为数据进行用户行为解析并进行行为时间序列分析，得到用户行为序列；

19、步骤s113：对用户行为序列进行场景要素识别并进行场景标记，得到场景标签集；

20、步骤s114：根据用户行为序列进行用户行为聚类分析，得到用户行为簇；

21、步骤s115：根据用户基本信息、用户行为簇以及场景标签集进行用户标签生成并进行用户标签库构建，得到用户标签库。

22、本发明通过在用户授权情况下收集用户基本信息和行为数据，不仅可以确保用户隐私安全，还能为构建更全面的用户画像提供数据基础。通过整合用户基本信息和行为数据，可以更准确地识别用户的兴趣和需求，从而提供更精准的个性化服务。对用户行为数据进行解析和时间序列分析，可以将原始的、杂乱的用户行为数据转换为结构化的、有序的信息，方便系统进行存储、检索和分析，并为后续的用户行为模式挖掘和场景识别提供基础。通过场景要素识别和场景标记，可以将用户的行为与具体的场景联系起来，例如工作、学习、娱乐等，从而更好地理解用户在不同场景下的行为动机和信息需求，为后续的场景化推荐和搜索提供支持。根据用户行为序列进行聚类分析，可以将行为模式相似的用户划分到同一个用户行为簇中，从而发现不同用户群体之间的行为差异，为更精准的用户画像刻画和个性化服务提供依据。结合用户基本信息、用户行为簇和场景标签，可以为每个用户生成更全面、更准确的标签，例如用户的职业、兴趣爱好、当前场景等，从而构建更精细化的用户标签库，为后续的个性化推荐和搜索提供更精准的用户画像。

23、优选地，步骤s2包括以下步骤：

24、步骤s21：根据用户标签库进行用户标签矩阵构建，得到用户标签矩阵；根据用户标签矩阵进行标签共现统计，得到标签共现矩阵；

25、步骤s22：根据标签共现矩阵进行用户相似度计算，得到用户初始相似度矩阵；对用户初始相似度矩阵进行相似度传播优化，得到用户相似度矩阵；

26、步骤s23：对用户行为序列进行用户交互行为分析，得到用户交互行为数据；根据内容特征向量库进行内容特征矩阵构建，得到内容特征矩阵；

27、步骤s24：根据内容特征矩阵对用户交互行为数据进行用户-内容交互提取，得到用户-内容交互矩阵；

28、步骤s25：根据场景上下文库、内容特征向量库以及用户交互行为数据进行场景注意力权重计算，得到场景注意力权重数据；根据场景注意力权重数据对用户-内容交互矩阵进行交互矩阵权重赋值，得到用户-内容交互加权矩阵；

29、步骤s26：根据用户-内容交互加权矩阵进行关联规则挖掘，得到初始关联规则集；

30、步骤s27：利用预设的规则置信度阈值对初始关联规则集进行规则置信度过滤，得到高置信度关联规则集；对高置信度关联规则集进行规则合并并进行规则精简，得到关联规则库。

31、本发明通过构建用户标签矩阵和标签共现矩阵，可以将用户标签之间的关联关系量化，例如，拥有相似标签的用户更有存在潜在的关联。这为后续计算用户相似度和挖掘关联规则提供了数据基础。先根据标签共现矩阵计算用户初始相似度，再利用相似度传播算法进行优化，可以更准确地刻画用户之间的关联关系，即使两个用户没有直接的共同标签，但只要他们与其他用户存在间接的标签关联，也能被算法捕捉到，从而提高推荐结果的多样性和覆盖率。通过分析用户行为序列，提取用户与内容的交互行为，并根据内容特征向量库构建内容特征矩阵，可以将用户行为和内容信息关联起来，为后续挖掘用户-内容交互模式和构建关联规则提供数据支撑。根据内容特征矩阵对用户交互行为数据进行用户-内容交互提取，构建用户-内容交互矩阵，可以量化用户与不同内容之间的交互强度，例如，用户浏览某个内容的次数、时长等，为个性化推荐提供更精准的用户偏好信息。通过场景注意力权重计算，可以根据用户当前所处的场景，动态地调整用户对不同内容的关注度，例如，用户在工作场景下更关注与工作相关的文档和工具，而在休闲场景下更关注娱乐内容，从而提高推荐结果的场景相关性和用户满意度。利用关联规则挖掘算法，可以从用户-内容交互加权矩阵中挖掘出用户在不同场景下经常交互的内容特征之间的关联关系，例如，用户在搜索某个关键词后，经常会点击哪些类型的结果，这些关联规则可以用于预测用户的搜索意图和推荐相关内容。通过规则置信度过滤、规则合并和规则精简，可以去除冗余和低置信度的关联规则，保留最具代表性和最有价值的规则，从而构建精简、高效的关联规则库，提高搜索和推荐的效率和准确性。

32、优选地，步骤s25包括以下步骤：

33、步骤s251：根据场景上下文库进行场景向量生成，得到场景向量集合；根据场景向量集合对用户交互行为数据进行用户行为场景化，得到场景化用户行为数据；

34、步骤s252：对用户交互行为数据进行交互行为语义向量化，得到交互行为语义向量；根据内容特征向量库进行内容语义向量提取，得到内容语义向量；

35、步骤s253：根据场景向量集合、交互行为语义向量以及内容语义向量进行场景注意力权重计算，得到场景注意力权重数据；

36、步骤s254：根据场景注意力权重数据以及场景化用户行为数据进行场景权重融合，得到融合场景权重数据；

37、步骤s255：根据融合场景权重数据对用户-内容交互矩阵进行交互矩阵权重赋值，得到用户-内容交互加权矩阵。

38、本发明通过将场景信息转换为向量表示，并与用户交互行为数据关联，可以将用户行为与具体场景联系起来，例如，区分用户在工作场景下浏览技术文档和在休闲场景下浏览新闻资讯的行为差异，为后续的场景化推荐提供更精准的依据。将用户交互行为和内容信息转换为语义向量，可以更好地捕捉用户行为和内容之间的语义关联性，例如，用户搜索“机器学习”和浏览“python教程”的行为，就可以通过语义向量计算出较高的相似度，从而提高推荐结果的准确性和相关性。利用场景注意力机制，可以根据用户当前所处的场景，动态地调整用户对不同内容的关注度，例如，在工作场景下，用户更关注与工作相关的文档和工具，而在休闲场景下，用户更关注娱乐内容，从而提高推荐结果的场景适应性和用户满意度。将不同场景下的场景注意力权重进行融合，可以更全面地考虑用户在不同场景下的行为偏好，例如，用户在工作场景下经常浏览技术文档，在休闲场景下经常观看电影，融合后的场景权重可以反映用户在不同场景下的综合兴趣偏好，从而提高推荐结果的个性化程度。根据融合后的场景权重对用户-内容交互矩阵进行加权，可以调整不同场景下用户与内容交互的强度，例如，提高用户在工作场景下与工作相关内容的交互权重，降低用户在休闲场景下与工作相关内容的交互权重，从而使推荐结果更符合用户在不同场景下的实际需求。

39、优选地，步骤s3包括以下步骤：

40、步骤s31：对平台用户进行实时场景捕获，得到当前场景标签；对当前场景标签以及关联规则库进行场景规则匹配，得到候选推荐规则集；

41、步骤s32：根据关联规则库对候选推荐规则集进行规则优先级排序，得到推荐规则排序集；根据用户标签库以及用户相似度矩阵进行用户兴趣向量计算，得到用户兴趣向量；

42、步骤s33：根据推荐规则排序集对内容特征向量库进行内容检索，得到内容候选集；根据用户兴趣向量以及内容候选集进行内容兴趣度评分计算，得到内容兴趣度列表；

43、步骤s34：对内容兴趣度列表进行多样性排序优化，得到多样性内容推荐列表；对多样性内容推荐列表进行时间衰减调整，得到内容推荐时间衰减列表；

44、步骤s35：根据内容推荐时间衰减列表进行推荐结果可视化，得到个性化推荐列表。

45、本发明通过实时捕获用户场景，并将场景标签与关联规则库进行匹配，可以快速筛选出与用户当前场景相关的推荐规则，例如，用户在工作场景下，系统会优先推荐与工作相关的文档和工具，提高推荐结果的时效性和针对性。对候选推荐规则进行优先级排序，并结合用户标签库和用户相似度矩阵计算用户兴趣向量，可以确保推荐结果既符合当前场景需求，又满足用户的个性化偏好，避免推荐结果过于单一或与用户兴趣不符。根据推荐规则和用户兴趣向量，从内容特征向量库中检索内容，并计算内容兴趣度评分，可以将庞大的内容库缩小到一个与用户兴趣和当前场景高度相关的候选集，提高推荐效率和准确性。对内容兴趣度列表进行多样性排序优化，可以避免推荐结果过于集中在某一类型或主题上，例如，在推荐技术文档的同时，也可以推荐一些相关的行业资讯或学习资源，提升用户体验，拓宽用户视野。而进行时间衰减调整，可以将最新发布或更新的内容推荐给用户，保证推荐结果的新鲜度。将推荐结果进行可视化展示，例如以卡片、列表等形式呈现，并突出显示内容的关键信息，例如标题、摘要、图片等，可以方便用户快速浏览和理解推荐内容，提升用户体验。

46、优选地，步骤s4包括以下步骤：

47、步骤s41：对用户标签库、用户行为序列以及场景上下文库进行用户行为轨迹提取，得到用户行为轨迹数据；

48、步骤s42：对用户行为轨迹数据进行时间窗口划分，得到用户行为时间窗口数据集；对用户行为时间窗口数据集进行频繁行为模式库构建，得到频繁行为模式库；

49、步骤s43：对平台用户进行搜索词实时接收，得到当前搜索词数据；对当前搜索词数据进行搜索词语义向量化，得到搜索词语义向量；

50、步骤s44：对搜索词语义向量以及频繁行为模式库进行历史行为语义匹配，得到匹配行为模式；根据匹配行为模式以及当前搜索词数据进行预测目标行为推断，得到预测目标行为数据；

51、步骤s45：根据预测目标行为数据进行搜索词推荐生成，得到搜索词预测列表；根据搜索词语义向量以及内容特征向量库进行搜索内容相关性计算，得到内容相关性评分数据；

52、步骤s46：根据内容相关性评分数据进行相关内容排序推荐，得到相关内容预测列表；根据搜索词预测列表以及相关内容预测列表进行搜索意图预测，得到搜索意图预测数据。

53、本发明通过整合用户标签、行为序列和场景上下文信息，提取用户行为轨迹数据，能够更全面、更立体地刻画用户的历史行为特征，为后续的行为模式挖掘和意图预测提供更丰富的信息基础。将用户行为轨迹数据进行时间窗口划分，并构建频繁行为模式库，可以识别用户在不同时间段内的行为规律和偏好变化，例如，用户在工作日和周末的搜索行为存在差异，从而为更精准的搜索意图预测提供依据。将用户输入的搜索词转换为语义向量，可以突破传统关键词匹配的局限性，提高搜索结果的覆盖率和准确性。将搜索词语义向量与频繁行为模式库进行语义匹配，并预测用户目标行为，可以根据用户的历史行为，预测用户当前搜索的目标，从而为搜索词推荐和相关内容推荐提供参考。根据预测的目标行为推荐搜索词，并计算搜索词与内容的相关性评分，可以帮助用户更快速、更准确地找到所需信息，并优先展示与这些关键词高度相关的学习资源。结合搜索词预测列表和相关内容预测列表，可以更全面地判断用户的搜索意图，则用户的搜索意图是学习机器学习相关的知识和技能，从而为搜索结果优化和个性化服务提供更精准的依据。

54、优选地，步骤s42包括以下步骤：

55、步骤s421：对用户行为轨迹数据进行时间间隔计算，得到用户行为时间戳数据；

56、步骤s422：根据用户行为时间戳数据对用户行为轨迹数据进行时间窗口划分，得到用户行为时间窗口数据集；

57、步骤s423：对用户行为时间窗口数据集进行窗口内行为序列模式挖掘，得到初始频繁行为模式集；

58、步骤s424：对初始频繁行为模式集进行时间间隔统计，得到时间间隔频繁行为模式；对时间间隔频繁行为模式进行模式支持度计算，得到支持度频繁行为模式；

59、步骤s425：利用预设的支持度阈值对支持度频繁行为模式进行模式过滤并进行频繁行为模式库构建，得到频繁行为模式库。

60、本发明通过计算用户行为之间的时间间隔，可以捕捉用户行为的时序特征，例如，了解用户在浏览某个页面后，通常会间隔多久进行搜索或点击其他链接，为后续的行为模式挖掘提供更精细的时间尺度。根据时间戳信息将用户行为轨迹划分成多个时间窗口，可以将用户行为分割成更小的粒度，方便系统分析用户在不同时间段内的行为模式，例如，用户在上午和下午的搜索行为存在差异。对每个时间窗口内的用户行为序列进行频繁模式挖掘，可以发现用户在特定时间段内经常出现的行为组合，例如，用户在工作日上午经常会先搜索技术关键词，然后浏览相关的技术文档。对初始频繁行为模式进行时间间隔统计和支持度计算，可以进一步细化行为模式的时间特征，例如，了解用户在搜索某个关键词后，通常会间隔多久点击搜索结果，以及这种行为模式在所有用户中的普遍程度。利用预设的支持度阈值对频繁行为模式进行过滤，可以去除偶然出现或支持度较低的模式，保留那些普遍存在且具有代表性的行为模式，从而构建更精简、更高效的频繁行为模式库，为搜索意图预测提供更可靠的依据。

61、优选地，步骤s5包括以下步骤：

62、步骤s51：通过工作台进行多渠道反馈收集，得到用户反馈数据；

63、步骤s52：对用户反馈数据进行反馈行为语义化，得到语义化反馈行为标签；

64、步骤s53：根据语义化反馈行为标签对用户反馈数据进行反馈数据标注，得到反馈标注数据集；

65、步骤s54：对反馈标注数据集进行反馈特征提取，得到反馈特征向量；

66、步骤s55：根据反馈标注数据集以及反馈特征向量对个性化推荐列表以及搜索意图预测数据进行搜索数据迭代优化，以实现智能工作台搜索工作。

67、本发明通过多渠道收集用户反馈数据，可以更全面地了解用户对搜索结果和推荐结果的满意度，为后续的算法优化提供更丰富的参考依据。将用户反馈数据进行语义化处理，可以将用户的隐式反馈转化为更明确的、机器可理解的标签，方便后续的算法分析和模型训练。根据语义化反馈标签对用户反馈数据进行标注，可以构建高质量的训练数据集，用于训练和优化推荐算法和搜索模型。从反馈标注数据集中提取反馈特征向量，可以将用户的反馈行为与具体的特征联系起来，帮助算法更好地理解用户反馈的原因。利用反馈标注数据集和反馈特征向量对推荐算法和搜索模型进行迭代优化，可以不断提升推荐结果和搜索结果的准确性、相关性和用户满意度，例如根据用户的反馈调整推荐算法的参数、模型的权重等，从而使系统更加智能化、个性化。

68、优选地，本发明还提供了一种基于多场景业务的智能工作台搜索优化系统，用于执行如上所述的基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法，该基于多场景业务的智能工作台搜索优化系统包括：

69、多维度画像构建模块，用于在平台用户授权情况下进行用户行为数据采集，得到用户行为数据；对用户行为数据进行行为时间序列分析，得到用户行为序列；根据用户行为序列进行用户标签库构建，得到用户标签库；对工作台进行内容信息抽取并进行内容特征向量库构建，得到内容特征向量库；根据用户标签库以及内容特征向量库进行场景上下文库构建，得到场景上下文库；

70、关联规则挖掘模块，用于根据用户标签库进行相似度传播优化，得到用户相似度矩阵；根据内容特征矩阵进行用户-内容交互提取，得到用户-内容交互矩阵；根据场景上下文库以及内容特征向量库对用户-内容交互矩阵进行交互矩阵权重赋值，得到用户-内容交互加权矩阵；根据用户-内容交互加权矩阵进行关联规则库构建，得到关联规则库；

71、场景智能推荐模块，用于对平台用户进行实时场景捕获，得到当前场景标签；根据当前场景标签以及关联规则库进行规则优先级排序，得到推荐规则排序集；根据用户标签库进行用户兴趣向量计算，得到用户兴趣向量；根据推荐规则排序集以及用户兴趣向量进行个性化推荐列表生成，得到个性化推荐列表；

72、搜索动态预测模块，用于根据用户行为序列进行用户行为轨迹提取，得到用户行为轨迹数据；对用户行为轨迹数据进行时间窗口划分，得到用户行为时间窗口数据集；对用户行为时间窗口数据集进行频繁行为模式库构建，得到频繁行为模式库；对平台用户进行搜索词实时接收，得到当前搜索词数据；根据当前搜索词数据以及频繁行为模式库进行搜索意图预测，得到搜索意图预测数据；

73、搜索反馈优化模块，用于通过工作台进行多渠道反馈收集，得到用户反馈数据；根据用户反馈数据对个性化推荐列表以及搜索意图预测数据进行搜索数据迭代优化，以实现智能工作台搜索工作。

74、本发明通过采集用户行为数据、构建用户标签库、内容特征向量库和场景上下文库，为整个系统构建了多层次、多维度的信息基础，实现了用户画像、内容画像和场景信息的数字化，为后续的个性化推荐、搜索意图预测和迭代优化奠定了坚实的数据基础。通过用户相似度计算、用户-内容交互提取、场景权重融合和关联规则挖掘，构建了用户、内容和场景之间的关联关系网络，能够更准确地刻画用户的兴趣偏好、内容的语义信息和场景的影响因素，为个性化推荐和搜索意图预测提供了更精准、更丰富的依据。通过实时场景捕获、规则匹配、个性化排序、多样性优化和可视化展示等环节，实现了场景感知的个性化推荐，能够根据用户的实时场景、兴趣偏好和信息需求，最新鲜、最优质的内容，有效提升用户体验和平台价值。通过用户行为轨迹分析、频繁行为模式挖掘、语义匹配和目标行为预测，实现了基于历史行为的搜索意图预测，能够根据用户的历史搜索行为和当前搜索词，预测用户的搜索目标，并推荐相关的搜索词和内容，帮助用户更快速、更准确地找到所需信息，提升用户搜索体验。通过多渠道收集用户反馈、语义化处理、数据标注、特征提取和模型优化等环节，构建了数据驱动的迭代优化闭环，可以不断提升智能工作台搜索的推荐效果和搜索质量，使系统更加智能化、个性化，为用户提供更加便捷、高效、满意的搜索体验。因此，本发明提供了一种基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法。通过以用户为中心，融合了多场景感知、人工智能和数据挖掘计算，主动感知用户需求，提供精准、个性化的信息推送和搜索辅助，并建立数据驱动的迭代优化闭环，解决了传统的基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法缺乏智能推荐和预测的问题，极大地提升了智能工作台的智能化水平、用户体验和工作效率。

技术特征：

1.一种基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法，其特征在于，步骤s11包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法，其特征在于，步骤s25包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述的基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：

7.根据权利要求1所述的基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：

8.根据权利要求7所述的基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法，其特征在于，步骤s42包括以下步骤：

9.根据权利要求1所述的基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法，其特征在于，步骤s5包括以下步骤：

10.基于多场景业务的智能工作台搜索优化系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法，该基于多场景业务的智能工作台搜索优化系统包括：

技术总结
本发明涉及智能工作台搜索优化技术领域，尤其涉及一种基于多场景业务的智能工作台搜索优化方法及系统。所述方法包括以下步骤：对平台用户进行用户行为数据采集，得到用户行为数据；对用户行为数据进行行为时间序列分析，得到用户行为序列；根据用户行为序列进行用户标签库构建，得到用户标签库；对工作台进行内容信息抽取并进行内容特征向量库构建，得到内容特征向量库；根据用户标签库以及内容特征向量库进行场景上下文库构建，得到场景上下文库。本发明通过以用户为中心，主动感知用户需求，提供精准、个性化的信息推送和搜索辅助，解决了传统方法缺乏智能推荐和预测的问题，提升了智能工作台的智能化水平、用户体验和工作效率。

技术研发人员：房帅,史孟然
受保护的技术使用者：北京思极星能数字科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23