【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及權限推薦，具體涉及一種基于ai分析的智能權限推薦方法、裝置、設備和介質。
技術介紹
1、在傳統的權限管理系統中，權限的分配和管理通常是由管理員手動完成的。這種方法不僅耗時費力，而且容易出錯。隨著系統規模和復雜性的增加，權限管理變得越來越困難。同時，傳統方法難以適應快速變化的業務需求，缺乏靈活性和智能化。
2、現有的一些解決方案嘗試引入自動化和智能化，但大多依賴于靜態規則和預定義的策略，難以根據實時反饋和業務變化進行動態調整，進而實時響應用戶需求，導致推薦結果不夠精準和有效。
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術提供了一種基于ai分析的智能權限推薦方法、裝置、設備和介質，以解決或部分解決現有推薦方法不能對推薦方案進行動態調整，導致推薦結果不夠精確的技術問題。
2、第一方面，本專利技術提供了一種基于ai分析的智能權限推薦方法，包括：獲取用戶行為數據和歷史權限數據；基于ai分析，根據所述用戶行為數據識別用戶行為模式；根據所述用戶行為模式和歷史權限數據生成目標推薦方案；獲取用戶對所述目標推薦方案的反饋信息，利用強化學習算法，基于所述反饋信息對所述目標推薦方案進行動態調整。
3、本專利技術的一種基于ai分析的智能權限推薦方法，通過獲取用戶行為數據和歷史權限數據，基于ai分析，根據所述用戶行為數據識別用戶行為模式，根據所述用戶行為模式和歷史權限數據生成目標推薦方案，獲取用戶對所述目標推薦方案的反饋信息，利用強化學習算法，基于所述反饋信息對所述
4、可選地，基于ai分析，根據所述用戶行為數據識別用戶行為模式，包括：基于ai分析，根據所述用戶行為數據提取用戶行為特征；利用聚類算法對所述用戶行為特征進行聚類，識別用戶行為模式。
5、在該方式中，通過提取用戶行為特征并使用聚類算法，可以更準確地識別用戶的行為模式。
6、可選地，根據所述用戶行為模式和歷史權限數據生成目標推薦方案，包括：基于所述用戶行為模式，利用協同過濾算法或內容推薦算法，生成若干初始推薦方案；對所述初始推薦方案進行優化，得到目標推薦方案。
7、在該方式中，結合協同過濾算法和內容推薦算法生成初始推薦方案，可以提高推薦的多樣性和覆蓋面，通過優化過程，可以篩選出更符合用戶需求的推薦方案。
8、可選地，對所述初始推薦方案進行優化，得到目標推薦方案，包括：將若干所述初始推薦方案作為遺傳算法的初始種群；利用適應度函數評估每個所述初始推薦方案的適應度；選擇適應度高于預設值的所述初始推薦方案進行交叉和變異生成新的推薦方案并重復迭代，在迭代終止后輸出目標推薦方案。
9、在該方式中，使用遺傳算法對初始推薦方案進行迭代優化，可以模擬自然選擇過程，通過適應度函數評估，確保只有高質量的推薦方案被保留和進一步優化，找到更優的推薦方案。
10、可選地，獲取用戶對所述目標推薦方案的反饋信息，利用強化學習算法，基于所述反饋信息對所述目標推薦方案進行動態調整，包括：獲取用戶對所述目標推薦方案的反饋信息并判斷所述反饋信息的類型；若所述反饋信息的類型為接受推薦，則利用強化學習算法分析所述反饋信息中的接受反饋數據并基于分析結果調整所述目標推薦方案。
11、在該方式中，通過分析用戶接受的推薦，可以強化推薦系統中有效的推薦策略，持續提升推薦系統的性能。
12、可選地，在獲取用戶對所述目標推薦方案的反饋信息并判斷所述反饋信息的類型之后，還包括：若所述反饋信息的類型為拒絕推薦，則利用強化學習算法分析所述反饋信息中的拒絕反饋數據并基于分析結果調整所述目標推薦方案。
13、在該方式中，分析用戶拒絕的推薦，可以識別并避免不受歡迎的推薦策略，通過調整推薦方案以減少用戶拒絕的推薦，可以提高用戶的整體滿意度。
14、第二方面，本專利技術提供了一種基于ai分析的智能權限推薦裝置，包括：數據收集模塊，用于獲取用戶行為數據和歷史權限數據；ai分析模塊，用于基于ai分析，根據所述用戶行為數據識別用戶行為模式；智能推薦模塊，用于根據所述用戶行為模式和歷史權限數據生成目標推薦方案；動態調整模塊，用于獲取用戶對所述目標推薦方案的反饋信息，利用強化學習算法，基于所述反饋信息對所述目標推薦方案進行動態調整。
15、第三方面，本專利技術提供了一種計算機設備，包括：存儲器和處理器，存儲器和處理器之間互相通信連接，存儲器中存儲有計算機指令，處理器通過執行計算機指令，從而執行上述第一方面或其對應的任一實施方式的基于ai分析的智能權限推薦方法。
16、第四方面，本專利技術提供了一種計算機可讀存儲介質，該計算機可讀存儲介質上存儲有計算機指令，計算機指令用于使計算機執行上述第一方面或其對應的任一實施方式的基于ai分析的智能權限推薦方法。
17、第五方面，本專利技術提供了一種計算機程序產品，包括計算機指令，所述計算機指令用于使計算機執行如第一方面或其對應的任一實施方式的基于ai分析的智能權限推薦方法。
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1.一種基于AI分析的智能權限推薦方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于AI分析的智能權限推薦方法，其特征在于，基于AI分析，根據所述用戶行為數據識別用戶行為模式，包括：
3.根據權利要求1所述的基于AI分析的智能權限推薦方法，其特征在于，根據所述用戶行為模式和歷史權限數據生成目標推薦方案，包括：
4.根據權利要求3所述的基于AI分析的智能權限推薦方法，其特征在于，對所述初始推薦方案進行優化，得到目標推薦方案，包括：
5.根據權利要求1所述的基于AI分析的智能權限推薦方法，其特征在于，獲取用戶對所述目標推薦方案的反饋信息，利用強化學習算法，基于所述反饋信息對所述目標推薦方案進行動態調整，包括：
6.根據權利要求5所述的基于AI分析的智能權限推薦方法，其特征在于，在獲取用戶對所述目標推薦方案的反饋信息并判斷所述反饋信息的類型之后，還包括：
7.一種基于AI分析的智能權限推薦裝置，其特征在于，包括：
8.一種計算機設備，其特征在于，包括：存儲器和處理器，所述存儲器和所述處理器之間互相通
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機指令，所述計算機指令用于使計算機執行權利要求1至6中任一項所述的基于AI分析的智能權限推薦方法。
10.一種計算機程序產品，其特征在于，包括計算機指令，所述計算機指令用于使計算機執行如權利要求1至6中任一項所述的基于AI分析的智能權限推薦方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于ai分析的智能權限推薦方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于ai分析的智能權限推薦方法，其特征在于，基于ai分析，根據所述用戶行為數據識別用戶行為模式，包括：
3.根據權利要求1所述的基于ai分析的智能權限推薦方法，其特征在于，根據所述用戶行為模式和歷史權限數據生成目標推薦方案，包括：
4.根據權利要求3所述的基于ai分析的智能權限推薦方法，其特征在于，對所述初始推薦方案進行優化，得到目標推薦方案，包括：
5.根據權利要求1所述的基于ai分析的智能權限推薦方法，其特征在于，獲取用戶對所述目標推薦方案的反饋信息，利用強化學習算法，基于所述反饋信息對所述目標推薦方案進行動態調整，包括：
6.根據權利要求5所述的基于ai分析的智能權限推薦方法，其特征...
【專利技術屬性】
技術研發人員：石強，
申請(專利權)人：北京白駒易行科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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