CN116227894B - 一种人机交互运行质量监管系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种人机交互运行质量监管系统，属于交互数据管理技术领域；通过从时间方面对人机交互目标的交互过程进行统计以及数据分析和判断，可以对人机交互目标每次的交互过程进行判断和分类；通过将不同人机交互的单次跳转分析数据进行整合获取交互流畅系数，根据交互流畅系数可以对对应人机交互目标的整体流畅度进行分析和分类，以及可以对不同人机交互目标的流畅运行实施动态维护；本发明用于解决现有方案中没有对监测统计的人机交互运行数据进行挖掘和拓展来从不同的维度对人机交互运行实施质量监测和分析，不能根据分析结果对不同人机交互目标的维护和管理进行动态实施，导致人机交互运行质量监管的整体效果不佳的技术问题。

Description

一种人机交互运行质量监管系统
技术领域
本发明涉及交互数据管理技术领域，具体涉及一种人机交互运行质量监管系统。
背景技术
人机交互界面通常是指用户可见的部分，用户通过人机交互界面与系统进行交流以及操作；人机交互方式主要分为三种：文本交互、图形化界面交互和语音交互。
现有的人机交互运行质量监管方案在实施时存在一定的缺陷，大多数只是停留在人机交互运行数据监测统计以及展示上，没有对监测统计的人机交互运行数据进行挖掘和拓展来从不同的维度对人机交互运行实施质量监测和分析，不能根据分析结果对不同人机交互目标的维护和管理进行动态实施，导致人机交互运行质量监管的整体效果不佳。
发明内容
本发明的目的在于提供一种人机交互运行质量监管系统，用于解决现有方案中没有对监测统计的人机交互运行数据进行挖掘和拓展来从不同的维度对人机交互运行实施质量监测和分析，不能根据分析结果对不同人机交互目标的维护和管理进行动态实施，导致人机交互运行质量监管的整体效果不佳的技术问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种人机交互运行质量监管系统，包括人机交互运行监测分析模块，用于对人机交互目标的单次人机交互状态进行监测以及数据统计和分析，得到人机交互目标对应的局部交互监测信息；包括：
当人机交互目标的显示主页面被点击时生成交互监测指令，根据交互监测指令将显示主页面被点击时的时间点标记为开始时间点，以及对开始时间点后续的人机交互情况进行监测；
监测人机交互目标的显示主页面被点击跳转后显示副页面完全显示后的时间点并将其标记为结束时间点，根据结束时间点和开始时间点获取人机交互目标显示主页面的交互变化时长；
根据交互变化时长对人机交互目标显示主页面的跳转状态进行分析分类时，将交互变化时长与对应的交互变化时长阈值进行比对，得到包含跳转正常标签、跳转轻度异常标签或者跳转重度异常标签的局部交互监测信息并上传至云平台；
人机交互运行流畅评估模块，用于在监测基础评估时段内将所有局部交互监测信息进行整合并对人机交互实施的整体运行状态进行流畅度评估，得到所有人机交互目标对应的流畅评估数据；
人机交互运行流畅管控模块，用于根据流畅评估数据对不同人机交互目标的流畅运行实施动态维护；包括：
获取流畅评估数据并进行遍历，根据遍历获取的交互流畅轻度异常信号或者交互流畅重度异常信号分别对对应的二类流畅目标或者三类流畅目标通过一类流畅维护时段或者二类流畅维护时段来动态实施流畅维护处理和后续的监测；二类流畅维护时段的时长小于一类流畅维护时段的时长，一类流畅维护时段的时长小于监测基础评估时段的时长。
优选地，将交互变化时长与对应的交互变化时长阈值进行比对时，若交互变化时长小于交互变化时长阈值，则生成跳转正常标签；若交互变化时长不小于交互变化时长阈值且不大于交互变化时长阈值的J%，则生成跳转轻度异常标签；J为大于一百的实数；若交互变化时长大于交互变化时长阈值的J%，则生成跳转重度异常标签。
优选地，对人机交互实施的整体运行状态进行流畅度评估时，对监测基础评估时段内所有局部交互监测信息进行遍历，统计遍历获取的跳转正常标签、跳转轻度异常标签和跳转重度异常标签的总数并分别标记；以及，获取跳转正常标签、跳转轻度异常标签和跳转重度异常标签对应的正常标签权重、轻度异常标签权重和重度异常标签权重并分别进行标记；
获取人机交互目标对应的人机交互权重并标记；提取标记的各项数据的数值并联立计算获取人机交互目标对应的交互流畅系数。
优选地，根据交互流畅系数对人机交互目标在监测基础评估时段内的流畅度进行评估时，将交互流畅系数与对应的交互流畅阈值进行比对，得到包含交互流畅正常信号和一类流畅目标、交互流畅轻度异常信号和二类流畅目标或者交互流畅重度异常信号和三类流畅目标的流畅评估数据并上传至云平台。
优选地，还包括人机交互运行异常监测模块，用于在监测基础评估时段内对人机交互目标被反馈异常和维护发现异常的数据进行监测统计，得到异常监测统计数据。
优选地，异常监测统计数据的获取步骤包括：统计人机交互目标对应的每次被反馈异常类型和每次维护发现异常类型；根据每次被反馈异常类型和每次维护发现异常类型获取对应的异常权重；统计被反馈异常类型对应的被反馈总数和维护发现异常类型对应的维护发现总数；
每次被反馈异常类型对应的异常权重和被反馈总数、每次维护发现异常类型对应的异常权重和维护发现总数构成异常监测统计数据并上传至云平台。
优选地，人机交互运行异常评估模块，用于在监测基础评估时段内对异常监测统计数据进行数据处理，并对处理后的数据实施计算和分析判断对应人机交互目标对应的运行稳定状态，得到人机交互目标对应的隐患评估数据。
优选地，对异常监测统计数据进行数据处理时，获取异常监测统计数据中的每次被反馈异常类型对应的异常权重和被反馈总数以及每次维护发现异常类型对应的异常权重和维护发现总数；
对每次被反馈异常类型对应的异常权重进行标记，以及对被反馈总数进行标记；并对每次维护反向异常类型对应的异常权重进行标记，以及对维护发现总数进行标记；提取标记的各项数据的数值并联立计算获取人机交互目标对应的交互隐患系数；
根据交互隐患系数对对应人机交互目标的运行稳定状态进行评估时，将交互隐患系数与对应的交互隐患范围进行比对，得到包含第一隐患信号、第二隐患信号或者第三隐患信号的隐患评估数据并上传至云平台。
优选地，人机交互运行隐患管控模块，用于根据隐患评估数据对不同人机交互目标运行的异常隐患维护进行动态管控。
优选地，人机交互运行隐患管控模块的工作步骤包括：对隐患评估数据进行遍历，并根据遍历获取的第一隐患信号、第二隐患信号或者第三隐患信号分别对对应的一类隐患目标、二类隐患目标或者三类隐患目标实施一类维护方案、二类维护方案或者三类维护方案；一类维护方案、二类维护方案和三类维护方案对应的维护频次依次递增。
相比于现有方案，本发明实现的有益效果：
本发明公开的一方面，通过从时间方面对人机交互目标的交互过程进行统计以及数据分析和判断，可以对人机交互目标每次的交互过程进行判断和分类，既可以对人机交互目标每次交互过程的跳转状态进行直观高效的展示，又可以为后续人机交互实施的整体运行流畅状态分析提供精准可靠的数据支持，有效提高了人机交互运行流畅方面的局部监测分析效果。
本发明公开的另一方面，通过将不同人机交互的单次跳转分析数据进行整合获取交互流畅系数，根据交互流畅系数可以对对应人机交互目标的整体流畅度进行分析和分类，以及可以对不同人机交互目标的流畅运行实施动态维护，可以实现人机交互运行流畅方面的质量管理，可以有效提高人机交互运行流畅质量方面的监测效果和管理效果。
本发明公开的其它方面，通过从不同的维度对人机交互目标的运行异常进行监测统计，可以为后续人机交互目标的运行稳定质量分析提供不同维度的数据支持，可以有效提高人机交互目标的运行稳定质量分析的准确性；根据隐患评估数据对不同人机交互目标运行的异常隐患维护进行动态管控，实现了不同人机交互目标运行稳定质量方面的差异化监管，可以有效提高不同运行稳定状态的人机交互目标的整体维护管理效果，相比于现有方案中通过固定时间的定期巡检，以及凭借人工经验进行的不定期巡检，本发明可以实现更高效、更全面的人机交互运行质量监管效果。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明一种人机交互运行质量监管系统的模块框图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1所示，本发明为一种人机交互运行质量监管系统，包括人机交互运行监测分析模块、人机交互运行流畅评估模块和云平台；
人机交互运行监测分析模块，用于对人机交互目标的单次人机交互状态进行监测以及数据统计和分析，得到人机交互目标对应的局部交互监测信息；包括：
当人机交互目标的显示主页面被点击时生成交互监测指令，根据交互监测指令将显示主页面被点击时的时间点标记为开始时间点，以及对开始时间点后续的人机交互情况进行监测；
其中，人机交互目标可以为自动贩卖机，显示主页面是指自动贩卖机表面设置的触摸屏显示页面，用于通过点击该触摸屏来实现与自动贩卖机的人机交互来进行自助下单和自助结算，开始时间点的单位精确到秒；
监测人机交互目标的显示主页面被点击跳转后显示副页面完全显示后的时间点并将其标记为结束时间点，根据结束时间点和开始时间点获取人机交互目标显示主页面的交互变化时长；
其中，显示副页面是指显示主页面被点击跳转后商品的结算页面，结算页面包括但不小于商品数量调整选项、确认支付选项和返回主页面选项；结束时间点的单位也精确到秒；交互变化时长的单位为秒；显示主页面被点击跳转后显示副页面的完全显示的判断可以根据网络数据的变化来进行监测和统计；
根据交互变化时长对人机交互目标显示主页面的跳转状态进行分析分类时，将交互变化时长与对应的交互变化时长阈值进行比对；交互变化时长阈值可以根据人机交互目标的历史交互大数据来获取，此外，这里的比对通过提取交互变化时长的数值和交互变化时长阈值的数值来实现的；
若交互变化时长小于交互变化时长阈值，则判定对应人机交互目标显示主页面的跳转状态正常并生成跳转正常标签；
若交互变化时长不小于交互变化时长阈值且不大于交互变化时长阈值的J%，则判定对应人机交互目标显示主页面的跳转状态轻度异常并生成跳转轻度异常标签；J为大于一百的实数；
若交互变化时长大于交互变化时长阈值的J%，则判定对应人机交互目标显示主页面的跳转状态重度异常并生成跳转重度异常标签；
跳转正常标签、跳转轻度异常标签或者跳转重度异常标签构成人机交互对应的局部交互监测信息并上传至云平台。
本发明实施例中，通过从时间方面对人机交互目标的交互过程进行统计以及数据分析和判断，可以对人机交互目标每次的交互过程进行判断和分类，既可以对人机交互目标每次交互过程的跳转状态进行直观高效的展示，又可以为后续人机交互实施的整体运行流畅状态分析提供精准可靠的数据支持，有效提高了人机交互运行流畅方面的局部监测分析效果。
人机交互运行流畅评估模块，用于在监测基础评估时段内将所有局部交互监测信息进行整合并对人机交互实施的整体运行状态进行流畅度评估，得到所有人机交互目标对应的流畅评估数据；包括：
对人机交互实施的整体运行状态进行流畅度评估时，对监测基础评估时段内所有局部交互监测信息进行遍历，监测基础评估时段的单位为天，具体的可以为30天，同时获取跳转正常标签、跳转轻度异常标签和跳转重度异常标签对应的正常标签权重、轻度异常标签权重和重度异常标签权重并分别标记为CZ、QZ和ZZ；
其中，跳转正常标签、跳转轻度异常标签和跳转重度异常标签对应的正常标签权重、轻度异常标签权重和重度异常标签权重可以根据人机交互运行的历史大数据来获取，也可以根据运营维护人员的经验进行自定义；
正常标签权重、轻度异常标签权重和重度异常标签权重用于对不同的标签进行数字化、差异化表示，可以为后续人机交互流畅度的整体分析提供单次人机交互方面的局部数据支持；
以及，统计跳转正常标签、跳转轻度异常标签和跳转重度异常标签出现的总数并分别标记为CZ0、QZ0和ZZ0；
获取人机交互目标对应的人机交互权重并标记为JQ；
其中，人机交互权重可以根据人机交互目标对应的盈利总额来获取，也可以根据人机交互目标对应的交易总次数来获取，人机交互权重的数值越大，表示对应人机交互目标的重要性越大，人机交互权重可以对不同的人机交互目标进行数字化、差异化的表示，可以有效提高后续不同人机交互目标流畅度分析以及管控的准确性；
提取标记的各项数据的数值并联立计算，通过公式计算获取人机交互目标对应的交互流畅系数；交互流畅系数的计算公式为：式中，/>为交互流畅系数；j1、j2均为大于零的常量系数且2*j1=j2；j1可以取值为1.306，j2可以取值为2.612；
需要说明的是，交互流畅系数是用于将不同人机交互的单次跳转分析数据进行整合来对其整体流畅度进行评估的数值；交互流畅系数越小，表示对应人机交互的流畅度越正常、反应越迅速；
根据交互流畅系数对人机交互目标在监测基础评估时段内的流畅度进行评估时，将交互流畅系数与对应的交互流畅阈值进行比对；交互流畅阈值根据人机交互目标的历史交互大数据来获取；
若交互流畅系数小于交互流畅阈值，则判定人机交互目标的流畅度正常并生成交互流畅正常信号，根据交互流畅正常信号将对应的人机交互目标标记为一类流畅目标；
若交互流畅系数不小于交互流畅阈值且出现的总次数小于N，则判定人机交互目标的流畅度轻度异常并生成交互流畅轻度异常信号，根据交互流畅轻度异常信号将对应的人机交互目标标记为二类流畅目标；N为正整数；
若交互流畅系数不小于交互流畅阈值且出现的总次数不小于N，则判定人机交互目标的流畅度重度异常并生成交互流畅重度异常信号，根据交互流畅重度异常信号将对应的人机交互目标标记为三类流畅目标；
交互流畅系数以及对应的交互流畅正常信号和一类流畅目标、交互流畅轻度异常信号和二类流畅目标或者交互流畅重度异常信号和三类流畅目标构成流畅评估数据并上传至云平台。
本发明实施例中，通过将不同人机交互的单次跳转分析数据进行整合获取交互流畅系数，根据交互流畅系数可以对对应人机交互目标的整体流畅度进行分析和分类，可以有效提高人机交互运行的监管效果，还可以为后续人机交互运行的质量管理提供运行流畅方面的数据支持。
实施例二
在实施例一的基础上，还包括：
人机交互运行流畅管控模块，用于根据流畅评估数据对不同人机交互目标的流畅运行实施动态维护；包括：
获取流畅评估数据并进行遍历，根据遍历获取的交互流畅轻度异常信号或者交互流畅重度异常信号分别对对应的二类流畅目标或者三类流畅目标通过一类流畅维护时段或者二类流畅维护时段来动态实施流畅维护处理和后续的监测；
其中，二类流畅维护时段的时长小于一类流畅维护时段的时长，一类流畅维护时段的时长小于监测基础评估时段的时长。
本发明实施例中，根据流畅评估数据对不同人机交互目标的流畅运行实施动态维护，可以实现人机交互运行流畅方面的质量管理，可以有效提高人机交互运行流畅质量方面的监测效果和管理效果。
实施例三
在实施例一的基础上，还包括：
人机交互运行异常监测模块，用于在监测基础评估时段内对人机交互目标被反馈异常和维护发现异常的数据进行监测统计，得到异常监测统计数据；包括：
统计人机交互目标对应的每次被反馈异常类型和每次维护发现异常类型；设定不同的异常类型均对应一个不同的异常权重，将获取的每次被反馈异常类型和每次维护发现异常类型分别与数据库中预存储的所有异常类型进行比对获取对应的异常权重；
其中，被反馈指的是用户方提交的异常反馈，维护发现指的是人机交互目标在现有的运维方案中通过运营维护人员主动维护检查发现的异常；异常类型包括但不限于触控不灵敏、触控没反应、显示屏黑屏、网络异常等等；
异常权重用于对不同的被反馈异常类型和维护发现异常类型进行数字化表示，可以有效提高不同方面异常监测统计以及后续数据分析的整体效果；
统计被反馈异常类型对应的被反馈总数和维护发现异常类型对应的维护发现总数；
每次被反馈异常类型对应的异常权重和被反馈总数、每次维护发现异常类型对应的异常权重和维护发现总数构成异常监测统计数据并上传至云平台。
本发明实施例中，通过从不同的维度对人机交互目标的运行异常进行监测统计，可以为后续人机交互目标的运行稳定质量分析提供不同维度的数据支持，可以有效提高人机交互目标的运行稳定质量分析的准确性。
人机交互运行异常评估模块，用于在监测基础评估时段内对异常监测统计数据进行数据处理，并对处理后的数据实施计算和分析判断对应人机交互目标对应的运行稳定状态，得到人机交互目标对应的隐患评估数据；包括：
对异常监测统计数据进行数据处理时，获取异常监测统计数据中的每次被反馈异常类型对应的异常权重和被反馈总数以及每次维护发现异常类型对应的异常权重和维护发现总数；
将每次被反馈异常类型对应的异常权重标记为BQ，以及将被反馈总数标记为BZ；并将每次维护反向异常类型对应的异常权重标记为WQ，以及将维护发现总数标记为WZ；
提取标记的各项数据的数值并联立计算，通过公式计算获取人机交互目标对应的交互隐患系数；交互隐患系数的计算公式为：式中，/>为交互隐患系数，y1、y2均为大于零的常量系数且y1＜y2，y1可以取值为0.813，y2可以取值为1.625；
需要说明的是，交互隐患系数是用于将人机交互目标不同方面的异常数据进行整合来对其整体运行稳定状态进行评估的数值；交互隐患系数越大，表示对应人机交互目标的运行稳定状态越不佳；
根据交互隐患系数对对应人机交互目标的运行稳定状态进行评估时，将交互隐患系数与对应的交互隐患范围进行比对；
若交互隐患系数小于交互隐患范围的最小值，则判定人机交互目标对应的运行稳定状态处于正常状态并生成第一隐患信号，根据第一隐患信号将对应人机交互目标标记为一类隐患目标；
若交互隐患系数不小于交互隐患范围的最小值且不大于交互隐患范围的最大值，则判定人机交互目标对应的运行稳定状态处于轻度异常状态并生成第二隐患信号，根据第二隐患信号将对应人机交互目标标记为二类隐患目标；
若交互隐患系数大于交互隐患范围的最大值，则判定人机交互目标对应的运行稳定状态处于重度异常状态并生成第三隐患信号，根据第三隐患信号将对应人机交互目标标记为三类隐患目标；
交互隐患系数以及对应的第一隐患信号和一类隐患目标、第二隐患信号和二类隐患目标或者第三隐患信号和三类隐患目标构成人机交互目标对应的隐患评估数据并上传至云平台。
本发明实施例中，通过将人机交互目标出现异常的被反馈方面和维护主动发现方面进行统计以及实施数据计算和分析分类，既可以直观高效的获取到不同人机交互目标对应的运行稳定状态，又可以为后续人机交互目标异常隐患维护的动态管控提供可靠的数据支持。
实施例四
在实施例三的基础上，还包括：
人机交互运行隐患管控模块，用于根据隐患评估数据对不同人机交互目标运行的异常隐患维护进行动态管控；包括：
对隐患评估数据进行遍历，并根据遍历获取的第一隐患信号、第二隐患信号或者第三隐患信号分别对对应的一类隐患目标、二类隐患目标或者三类隐患目标实施一类维护方案、二类维护方案或者三类维护方案；
其中，一类维护方案、二类维护方案和三类维护方案对应的维护频次依次递增，不同维护方案对应的具体维护频次可以根据现有的维护方案数据来获取。
本发明实施例中，根据隐患评估数据对不同人机交互目标运行的异常隐患维护进行动态管控，实现了不同人机交互目标运行稳定质量方面的差异化监管，可以有效提高不同运行稳定状态的人机交互目标的整体维护管理效果，相比于现有方案中通过固定时间的定期巡检，以及凭借人工经验进行的不定期巡检，本发明实施例可以实现更高效、更全面的人机交互运行质量监管效果；
此外，上述中涉及的公式均是去除量纲取其数值计算，是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的比例系数以及分析过程中各个预设的阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的发明实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种人机交互运行质量监管系统，其特征在于，包括人机交互运行监测分析模块，用于对人机交互目标的单次人机交互状态进行监测以及数据统计和分析，得到人机交互目标对应的局部交互监测信息；包括：
当人机交互目标的显示主页面被点击时生成交互监测指令，根据交互监测指令将显示主页面被点击时的时间点标记为开始时间点，以及对开始时间点后续的人机交互情况进行监测；
监测人机交互目标的显示主页面被点击跳转后显示副页面完全显示后的时间点并将其标记为结束时间点，根据结束时间点和开始时间点获取人机交互目标显示主页面的交互变化时长；
根据交互变化时长对人机交互目标显示主页面的跳转状态进行分析分类时，将交互变化时长与对应的交互变化时长阈值进行比对，得到包含跳转正常标签、跳转轻度异常标签或者跳转重度异常标签的局部交互监测信息并上传至云平台；
其中，将交互变化时长与对应的交互变化时长阈值进行比对时，若交互变化时长小于交互变化时长阈值，则生成跳转正常标签；若交互变化时长不小于交互变化时长阈值且不大于交互变化时长阈值的J%，则生成跳转轻度异常标签；J为大于一百的实数；若交互变化时长大于交互变化时长阈值的J%，则生成跳转重度异常标签；
人机交互运行流畅评估模块，用于在监测基础评估时段内将所有局部交互监测信息进行整合并对人机交互实施的整体运行状态进行流畅度评估，得到所有人机交互目标对应的流畅评估数据；
人机交互运行流畅管控模块，用于根据流畅评估数据对不同人机交互目标的流畅运行实施动态维护；包括：
获取流畅评估数据并进行遍历，根据遍历获取的交互流畅轻度异常信号或者交互流畅重度异常信号分别对对应的二类流畅目标或者三类流畅目标通过一类流畅维护时段或者二类流畅维护时段来动态实施流畅维护处理和后续的监测；二类流畅维护时段的时长小于一类流畅维护时段的时长，一类流畅维护时段的时长小于监测基础评估时段的时长。
2.根据权利要求1所述的一种人机交互运行质量监管系统，其特征在于，对人机交互实施的整体运行状态进行流畅度评估时，对监测基础评估时段内所有局部交互监测信息进行遍历，统计遍历获取的跳转正常标签、跳转轻度异常标签和跳转重度异常标签的总数并分别标记；以及，获取跳转正常标签、跳转轻度异常标签和跳转重度异常标签对应的正常标签权重、轻度异常标签权重和重度异常标签权重并分别进行标记；
获取人机交互目标对应的人机交互权重并标记；提取标记的各项数据的数值并联立计算获取人机交互目标对应的交互流畅系数。
3.根据权利要求2所述的一种人机交互运行质量监管系统，其特征在于，根据交互流畅系数对人机交互目标在监测基础评估时段内的流畅度进行评估时，将交互流畅系数与对应的交互流畅阈值进行比对，得到包含交互流畅正常信号和一类流畅目标、交互流畅轻度异常信号和二类流畅目标或者交互流畅重度异常信号和三类流畅目标的流畅评估数据并上传至云平台。
4.根据权利要求1所述的一种人机交互运行质量监管系统，其特征在于，还包括人机交互运行异常监测模块，用于在监测基础评估时段内对人机交互目标被反馈异常和维护发现异常的数据进行监测统计，得到异常监测统计数据。
5.根据权利要求4所述的一种人机交互运行质量监管系统，其特征在于，异常监测统计数据的获取步骤包括：统计人机交互目标对应的每次被反馈异常类型和每次维护发现异常类型；根据每次被反馈异常类型和每次维护发现异常类型获取对应的异常权重；统计被反馈异常类型对应的被反馈总数和维护发现异常类型对应的维护发现总数；
每次被反馈异常类型对应的异常权重和被反馈总数、每次维护发现异常类型对应的异常权重和维护发现总数构成异常监测统计数据并上传至云平台。
6.根据权利要求5所述的一种人机交互运行质量监管系统，其特征在于，人机交互运行异常评估模块，用于在监测基础评估时段内对异常监测统计数据进行数据处理，并对处理后的数据实施计算和分析判断对应人机交互目标对应的运行稳定状态，得到人机交互目标对应的隐患评估数据。
7.根据权利要求6所述的一种人机交互运行质量监管系统，其特征在于，对异常监测统计数据进行数据处理时，获取异常监测统计数据中的每次被反馈异常类型对应的异常权重和被反馈总数以及每次维护发现异常类型对应的异常权重和维护发现总数；
对每次被反馈异常类型对应的异常权重进行标记，以及对被反馈总数进行标记；并对每次维护反向异常类型对应的异常权重进行标记，以及对维护发现总数进行标记；提取标记的各项数据的数值并联立计算获取人机交互目标对应的交互隐患系数；
根据交互隐患系数对对应人机交互目标的运行稳定状态进行评估时，将交互隐患系数与对应的交互隐患范围进行比对，得到包含第一隐患信号、第二隐患信号或者第三隐患信号的隐患评估数据并上传至云平台。
8.根据权利要求7所述的一种人机交互运行质量监管系统，其特征在于，人机交互运行隐患管控模块，用于根据隐患评估数据对不同人机交互目标运行的异常隐患维护进行动态管控。
9.根据权利要求8所述的一种人机交互运行质量监管系统，其特征在于，人机交互运行隐患管控模块的工作步骤包括：对隐患评估数据进行遍历，并根据遍历获取的第一隐患信号、第二隐患信号或者第三隐患信号分别对对应的一类隐患目标、二类隐患目标或者三类隐患目标实施一类维护方案、二类维护方案或者三类维护方案；一类维护方案、二类维护方案和三类维护方案对应的维护频次依次递增。
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