【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于信息采集處理，具體涉及一種小程序信息自動采集的方法、智能終端及存儲介質。
技術介紹
1、隨著網絡的發展，很多行業都在用信息化手段來提升效率和服務質量。比如，教育、交通、醫療、新聞和政務等領域都在進行數字化改造，這導致了各種新的應用小程序的出現。這些應用小程序為用戶提供了豐富的服務和功能，成為移動互聯網應用的重要組成部分。
2、這些應用小程序在使用過程中生成了大量的數據，為了從這些數據中提取有用的信息，以根據這些數據優化用戶體驗、進行性能監控等，及時發現應用存在的潛在的問題以及滿足用戶的偏好。
3、現有的小程序，尤其是商品購物小程序平臺，在用戶打開時，會無規律地推送大量商品，還需要用戶額外自主抓取關鍵信息進行查找，很是繁瑣。且針對使用過程中生成的大量數據，通過實時進行數據采集，導致采集到的信息數據庫龐大且雜亂，導致無法及時提取有效信息，信息采集效率低，無法及時根據用戶的需要主動針對性地推送商品信息，準確性不高。
技術實現思路
1、本專利技術的目的就在于為了解決上述問題而提供一種結構簡單，設計合理的小程序信息自動采集的方法、智能終端及存儲介質。
2、本專利技術通過以下技術方案來實現上述目的：
3、一種小程序信息自動采集的方法，包括：
4、基于歷史數據預測小程序在未來目標日期下的事件數據；
5、基于預測的事件數據信息向用戶推送相關商品信息，并獲取小程序運行時用戶的操作信息；
6、判斷分析用戶
7、對采集到的目標數據進行數據處理，獲得有效信息；
8、將獲得的有效信息發送至遠程服務器，進行有效信息的存儲。
9、作為本專利技術的進一步優化方案，所述未來目標日期為用戶在小程序日歷中設定的未來事件日期，包括生日、節假日、紀念日。
10、作為本專利技術的進一步優化方案，基于歷史數據預測小程序在未來目標日期下的事件數據的預測模型為多元線性回歸模型，多元線性回歸模型的形式為：
11、y＝β0+β1x1+β2x2+…+βkxk+ε
12、其中，y表示因變量，x1、x2、…、xk表示自變量，β0、β2、…、βk表示回歸系數，ε表示誤差項。
13、作為本專利技術的進一步優化方案，所述多元線性回歸模型的自變量包括如下數據：未來事件日期所處的季節性因素、商品歷史購買頻率、商品價格范圍、商品送予對象的年齡、性別、消費能力。
14、作為本專利技術的進一步優化方案，所述多元線性回歸模型的因變量為商品的購買概率，向用戶推送的相關商品信息按照購買概率由大到小的順序依次推送。
15、作為本專利技術的進一步優化方案，所述用戶的操作信息包括關鍵詞搜索次數、點擊查看次數、滑動頻率。
16、作為本專利技術的進一步優化方案，所述數據采集機制為閾值觸發算法模型，判斷分析用戶的操作信息是否觸發數據采集機制的步驟包括：
17、用戶的關鍵詞搜索次數x(a)＞a時，則判斷得出如下分析結果：該關鍵詞為用戶的目標喜好關鍵詞，并觸發數據采集機制，其中，a為預設的關鍵詞搜索次數值，且a≥2；
18、或，用戶查看商品鏈接的點擊查看次數x(b)＞b時，則判斷得出如下分析結果：該查看的商品為用戶的目標喜好商品，并觸發數據采集機制，其中，b為預設的商品點擊查看次數，且b≥2；
19、或，用戶在查看商品時頁面的滑動頻率x(c)＞c時，則判斷得出如下分析結果：該查看的商品為用戶的目標喜好商品，并觸發數據采集機制，其中，c為預設的商品頁面滑動頻率，且c≥3。
20、作為本專利技術的進一步優化方案，對采集到的目標數據進行數據處理的步驟，包括：
21、緩存獲取采集到的目標數據；
22、查詢歷史數據中是否存在對應的目標數據，若沒有，則重新緩存沒有的那一部分的目標數據，并將其作為有效信息輸出。
23、本專利技術還提供了一種小程序信息自動采集的智能終端，包括：
24、存儲器，所述存儲器用于存儲有數據采集程序；
25、處理器，所述處理器用于執行所述數據采集程序，其中所述數據采集程序被所述處理器執行時，實現上述的小程序信息自動采集的方法的各個步驟。
26、本專利技術還提供了一種存儲介質，所述存儲介質上存儲有數據采集程序，其中所述數據采集程序被處理器執行時，實現上述的小程序信息自動采集的方法的各個步驟。
27、本專利技術至少存在以下有益效果：本專利技術提供了一種小程序信息自動采集的方法、智能終端及存儲介質，在小程序信息自動采集的方法中，通過基于歷史數據預測小程序在未來目標日期下的事件數據，從而縮小對用戶推送的商品信息范圍，提高商品推送準確性，避免信息錯綜雜亂，有效減少后續對數據的采集量，并且根據用戶的操作信息，在觸發數據采集機制的情況下進行數據采集，并根據對數據的處理，獲得有效信息，從而保證信息采集的高效率、高準確性，也減少了采集的數據占用的空間，實現數據的有效采集和存儲。
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1.一種小程序信息自動采集的方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種小程序信息自動采集的方法，其特征在于，所述未來目標日期為用戶在小程序日歷中設定的未來事件日期，包括生日、節假日、紀念日。
3.根據權利要求2所述的一種小程序信息自動采集的方法，其特征在于，基于歷史數據預測小程序在未來目標日期下的事件數據的預測模型為多元線性回歸模型，多元線性回歸模型的形式為：
4.根據權利要求3所述的一種小程序信息自動采集的方法，其特征在于，所述多元線性回歸模型的自變量包括如下數據：未來事件日期所處的季節性因素、商品歷史購買頻率、商品價格范圍、商品送予對象的年齡、性別、消費能力。
5.根據權利要求4所述的一種小程序信息自動采集的方法，其特征在于，所述多元線性回歸模型的因變量為商品的購買概率，向用戶推送的相關商品信息按照購買概率由大到小的順序依次推送。
6.根據權利要求5所述的一種小程序信息自動采集的方法，其特征在于，所述用戶的操作信息包括關鍵詞搜索次數、點擊查看次數、滑動頻率。
7.根據權利要求6所述的一種小程序
8.根據權利要求7所述的一種小程序信息自動采集的方法，其特征在于，對采集到的目標數據進行數據處理的步驟，包括：
9.一種小程序信息自動采集的智能終端，其特征在于，包括：
10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質上存儲有數據采集程序，其中所述數據采集程序被處理器執行時，實現如權利要求1至8中任一項所述的小程序信息自動采集的方法的各個步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種小程序信息自動采集的方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種小程序信息自動采集的方法，其特征在于，所述未來目標日期為用戶在小程序日歷中設定的未來事件日期，包括生日、節假日、紀念日。
3.根據權利要求2所述的一種小程序信息自動采集的方法，其特征在于，基于歷史數據預測小程序在未來目標日期下的事件數據的預測模型為多元線性回歸模型，多元線性回歸模型的形式為：
4.根據權利要求3所述的一種小程序信息自動采集的方法，其特征在于，所述多元線性回歸模型的自變量包括如下數據：未來事件日期所處的季節性因素、商品歷史購買頻率、商品價格范圍、商品送予對象的年齡、性別、消費能力。
5.根據權利要求4所述的一種小程序信息自動采集的方法，其特征在于，所述多元線性回歸模型的因變量為商品的購買概率，向用...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳濱，梁曉斌，蘭偉，
申請(專利權)人：廈門嘉佑安科信息技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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