CN112399424A - 一种基于大数据的智能设备管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的智能设备管理方法，包括以下步骤：S1.采集当前客户端的用户标签至服务端，通过大数据算法模型计算当前客户端的用户画像；S2.根据用户画像向当前客户端提供初步整合功能，采集运用初步整合功能过程中所产生的第一行为数据；S3.通过大数据算法模型匹配出当前客户端的专属配置并生成相应的专属功能及布局式样；S4.实时获取第二行为数据并通过大数据算法模型实时判断产生第二行为数据过程中的行为是否存在风险，并将风险判断结果反馈至当前客户端；S5.根据客户端所获取到的反馈结果判断是否给用户提示或进行行为优化。本发明主动向用户提供服务，并对用户的行为进行风检测，将用户的智能设备所面临的风险降至最低。
Description
技术领域
本发明涉及大数据分析技术领域，更具体的说是涉及一种基于大数据的智能设备管理方法。
背景技术
当前所有的技术都是本地化的行为，由开发者确定软件的功能，批量化的让用户安装使用，但是每个用户的需求是有差异化的，而软件的功能不可能是无穷多的，所以业内就出了很多超级app的软件，这种软件增加了用户的使用成本，同时过多的消耗了用户手机的有限资源，因此需要根据用户的属性推荐用户需要的功能，而不是开发者认为用户可能需要的功能。
另外，很多时候风险是在用户不知晓的情况下所产生的，例如用户连接上一个公共wifi时用户并不知晓该wifi是否安全，一旦该公共wifi存在风险问题，则会直接导致用户信息丢失的情况，若实时对用户的操作进行监测，并对可能会遇到的风险问题进行提前分析，能有效辅助用户避开一些损害用户财产安全等利益的情况。
因此，提供一种基于大数据的智能设备管理方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于大数据的智能设备管理方法，用于对手机进行实时监管，主动向用户提供服务，并对用户的行为进行风检测，将用户的智能设备所面临的风险降至最低。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于大数据的智能设备管理方法，包括以下步骤：
S1.采集当前客户端的用户标签至服务端，通过大数据算法模型计算当前客户端的用户画像；
S2.根据当前客户端的用户画像向当前客户端提供初步整合功能，并进一步采集当前客户端运用初步整合功能过程中所产生的第一行为数据；
S3.将当前客户端的第一行为数据传输至服务端，通过大数据算法模型匹配出当前客户端的专属配置并生成当前客户端的专属功能及布局式样；
S4.实时获取当前客户端在运用专属功能及布局式样的过程中所产生的第二行为数据并实时同步至服务端，通过大数据算法模型实时判断产生第二行为数据过程中的行为是否存在风险，并将风险判断结果反馈至当前客户端；
S5.根据客户端所获取到的反馈结果判断是否给用户提示或进行行为优化。
优选的，大数据算法模型收集服务端采集到的所有客户端的用户指标、第一行为数据和第二行为数据，并根据所有的用户指标、第一行为数据和第二行为数据进行不断训练和更新。
优选的，在S1中，采集当前客户端的用户标签至服务端，服务端对用户标签数据进行处理后通过大数据算法模型计算当前客户端的用户画像。
优选的，在S3中，第一行为数据传输至服务端，服务端对第一行为数据进行数据处理后再通过大数据算法模型匹配出当前客户端的专属配置并生成当前客户端的专属功能及布局式样。
优选的，在S4中，第二行为数据传输至服务端，服务端对第二行为数据进行数据处理后再通过大数据算法模型实时判断产生第二行为数据过程中的行为是否存在风险。
优选的，S5的具体内容包括：
当客户端所获取到的反馈结果为用户行为存在风险，则向用户发出风险提示以供用户自行判断是否进行下一步操作，或直接拦截用户行为；
若不存在风险，则继续执行操作，并对操作过程的数据继续进行监测。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于大数据的智能设备管理方法，首先，本方法通过对用户操作行为进行大数据分析，针对每个用户提供一个专属的智能设备管理功能，尽量少的去占用用户的资源与时间，同时尽量减少用户的主动行为，在用户需要的时候，主动完成相应的操作，为用户提供便捷，其次，本方法进一步地在用户进行操作时辅助用户避免具有风险的操作，保证了数据和信息的安全，大大降低了用户的操作成本，节省用户的时间，并为用户进行全方位的保护。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1附图为本发明提供的一种基于大数据的智能设备管理方法的流程图。
具体实施方式
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。
本发明实施例公开了一种基于大数据的智能设备管理方法，包括以下步骤：
S1.采集当前客户端的用户标签至服务端，通过大数据算法模型计算当前客户端的用户画像；
S2.根据当前客户端的用户画像向当前客户端提供初步整合功能，并进一步采集当前客户端运用初步整合功能过程中所产生的第一行为数据；
S3.将当前客户端的第一行为数据传输至服务端，通过大数据算法模型匹配出当前客户端的专属配置并生成当前客户端的专属功能及布局式样；
S4.实时获取当前客户端在运用专属功能及布局式样的过程中所产生的第二行为数据并实时同步至服务端，通过大数据算法模型实时判断产生第二行为数据过程中的行为是否存在风险，并将风险判断结果反馈至当前客户端；
S5.根据客户端所获取到的反馈结果判断是否给用户提示或进行行为优化。
需要说明的是：
第一行为数据为用户启动应用，用户终端型号等用户基本数据，第二行为数据为用户点击终端实现某个功能的操作数据。
为了进一步实施上述技术方案，大数据算法模型收集服务端采集到的所有客户端的用户指标、第一行为数据和第二行为数据，并根据所有的用户指标、第一行为数据和第二行为数据进行不断训练和更新。
为了进一步实施上述技术方案，在S1中，采集当前客户端的用户标签至服务端，服务端对用户标签数据进行处理后通过大数据算法模型计算当前客户端的用户画像。
为了进一步实施上述技术方案，在S3中，第一行为数据传输至服务端，服务端对第一行为数据进行数据处理后再通过大数据算法模型匹配出当前客户端的专属配置并生成当前客户端的专属功能及布局式样。
为了进一步实施上述技术方案，在S4中，第二行为数据传输至服务端，服务端对第二行为数据进行数据处理后再通过大数据算法模型实时判断产生第二行为数据过程中的行为是否存在风险。
为了进一步实施上述技术方案，S5的具体内容包括：
当客户端所获取到的反馈结果为用户行为存在风险，则向用户发出风险提示以供用户自行判断是否进行下一步操作，或直接拦截用户行为；
若不存在风险，则继续执行操作，并对操作过程的数据继续进行监测。
需要说明的是：
本实施例中所用到的大数据算法模型均不相同，S1中的大数据算法模型主要用于对用户画像的计算，S3中的大数据算法模型主要为推荐算法，根据用户的第一行为数据进行相应的推荐，以综合用户使用习惯，快速获取相应的专属功能及布局式样，S4中的大数据算法模型主要用于判断用户的行为是否存在风险，例如判断所要连接的wifi是否安全，所要跳转的页面是否包含不安全信息等，以保证用户设备的安全性。
在实施该方案的过程中根据不同的需求应用不同的算法进行数据处理。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (6)
1.一种基于大数据的智能设备管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.采集当前客户端的用户标签至服务端，通过大数据算法模型计算当前客户端的用户画像；
S2.根据当前客户端的用户画像向当前客户端提供初步整合功能，并进一步采集当前客户端运用初步整合功能过程中所产生的第一行为数据；
S3.将当前客户端的第一行为数据传输至服务端，通过大数据算法模型匹配出当前客户端的专属配置并生成当前客户端的专属功能及布局式样；
S4.实时获取当前客户端在运用专属功能及布局式样的过程中所产生的第二行为数据并实时同步至服务端，通过大数据算法模型实时判断产生第二行为数据过程中的行为是否存在风险，并将风险判断结果反馈至当前客户端；
S5.根据客户端所获取到的反馈结果判断是否给用户提示或进行行为优化。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能设备管理方法，其特征在于，大数据算法模型收集服务端采集到的所有客户端的用户指标、第一行为数据和第二行为数据，并根据所有的用户指标、第一行为数据和第二行为数据进行不断训练和更新。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能设备管理方法，其特征在于，在S1中，采集当前客户端的用户标签至服务端，服务端对用户标签数据进行处理后通过大数据算法模型计算当前客户端的用户画像。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能设备管理方法，其特征在于，在S3中，第一行为数据传输至服务端，服务端对第一行为数据进行数据处理后再通过大数据算法模型匹配出当前客户端的专属配置并生成当前客户端的专属功能及布局式样。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能设备管理方法，其特征在于，在S4中，第二行为数据传输至服务端，服务端对第二行为数据进行数据处理后再通过大数据算法模型实时判断产生第二行为数据过程中的行为是否存在风险。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能设备管理方法，其特征在于，S5的具体内容包括：
当客户端所获取到的反馈结果为用户行为存在风险，则向用户发出风险提示以供用户自行判断是否进行下一步操作，或直接拦截用户行为；
若不存在风险，则继续执行操作，并对操作过程的数据继续进行监测。
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