本发明涉及信息咨询，尤其涉及一种基于大数据的信息咨询服务系统。
背景技术：
1、在当今数字化时代，信息技术的快速发展使得数据量急剧增加，企业和个人都面临着如何从大规模数据中提取有价值信息的挑战，尽管现有的信息咨询服务系统在处理和分析数据方面取得了一定的进展，但这些系统往往无法有效应对实时数据流的需求，特别是在数据采集、处理及时性以及数据整合方面存在明显不足，这限制了企业在快速变化的市场环境中做出及时反应的能力。
2、此外，传统信息咨询服务在用户行为分析和市场趋势洞察方面也显得力不从心，它们主要关注表面的用户活动，如点击和浏览历史，而忽略了深层次的行为动机和复杂的用户偏好分析，这导致服务难以真正满足用户个性化的需求，同时，这些系统在整合和解读市场数据，尤其是在预测市场趋势和动向方面的能力也较为有限，无法为企业提供支持决策的深入市场洞察。
技术实现思路
1、基于上述目的，本发明提供了一种基于大数据的信息咨询服务系统。
2、一种基于大数据的信息咨询服务系统，包括数据采集模块、数据处理模块、用户行为分析模块、情境感知模块、市场趋势分析模块以及个性化推荐模块，其中；
3、所述数据采集模块用于从不同类型的数据源收集实时数据，实时数据包括用户数据和环境数据；
4、所述数据处理模块用于对实时数据进行数据清洗、初步分析以及数据整合；
5、所述用户行为分析模块用于分析用户的历史行为和偏好，形成用户画像，利用从数据采集模块获取的实数数据来理解用户行为的驱动因素；
6、所述情境感知模块利用上下文信息(如用户的地理位置、使用设备的类型和时间等)来调整和优化信息服务输出，情境感知模块通过实时分析用户的当前情境，动态调整服务输出；
7、所述市场趋势分析模块用于分析市场数据，识别市场趋势和影响因素；
8、所述个性化推荐模块基于用户画像和市场趋势数据生成个性化的信息咨询和建议，个性化推荐模块整合用户行为和市场趋势的分析结果，提供信息服务。
9、进一步的，所述数据采集模块包括：
10、数据源和接口配置：数据采集模块设有多个接口单元，每个接口单元连接不同类型的数据源，不同类型的数据源包括在线社交平台、物联网设备、移动应用程序以及环境监测设备；
11、实时数据的收集：实时收集来自不同类型的数据源的用户数据和环境数据，用户数据包括用户的在线行为、地理位置信息、设备使用信息以及交互记录，环境数据包括气温、湿度、空气质量以及噪音水平。
12、进一步的，所述数据处理模块包括：
13、数据清洗：通过数据清洗去除收集过程中产生的无效数据、重复数据和错误数据，包括识别和修正数据中的异常值、填补缺失值以及标准化数据格式和类型；
14、初步数据分析：数据处理模块对清洗后的实时数据执行初步分析，初步分析包括计算统计指标以及进行相关性分析和趋势分析，统计指标包括均值、中位数、标准差；
15、数据整合：将来自不同类型的数据源的数据合并为统一的数据集，包括对各种数据进行关联和映射。
16、进一步的，所述用户行为分析模块包括：
17、历史行为数据收集：从数据采集模块接收用户的历史行为数据，历史行为数据包括用户的浏览历史、购买记录、搜索查询、应用使用情况和社交媒体活动；
18、用户画像构建：基于收集到的历史行为数据，通过潜在类别分析(lca)模型识别用户的行为模式和偏好，进而构建用户画像，用户画像包括用户的兴趣点、活动频率以及偏好内容类型；
19、行为驱动因素分析：分析从数据采集模块获取的实时数据，通过自适应行为影响网络(abin)算法以识别影响用户行为的驱动因素。
20、进一步的，所述潜在类别分析(lca)模型包括：
21、定义潜在类别和特征参数：设有k个潜在类别，每个用户u由概率向量πu描述，则πuk表示用户u属于潜在类别k的概率，每个潜在类别对应一组参数θk，计算公式为：
22、
23、其中，γuk是用户u属于潜在类别k的对数几率，k是潜在类别的总数，γuj是用户u属于潜在类别j的对数几率；
24、模型的概率定义：用户u在内容类别c上的行为xuc，根据所属的潜在类别有不同的概率分布，计算公式为：
25、p(xuc＝x|zu＝k,θ)＝f(x；θkc)；
26、其中，zu表示用户u属于的潜在类别，θ是潜在类别分析模型的所有参数的集合，f(x；θkc)是概率密度函数；
27、期望最大化em算法应用：
28、e步骤：计算每个用户属于每个潜在类别的期望概率(后验概率)，计算公式为：
29、
30、其中，xu是用户u的所有行为数据，p(zu＝k|xu,θ)是给定用户行为数据xu和潜在类别分析模型参数θ，用户u属于潜在类别k的后验概率；
31、m步骤：更新参数π和θ以最大化数据的对数似然，计算公式为：
32、
33、
34、其中，和θold分别是在em算法中使用的新计算出的参数值和旧参数值，n是用户总数。
35、进一步的，所述自适应行为影响网络(abin)算法包括：
36、数据输入和预处理：实时收集的用户行为数据，用户行为数据包括点击、浏览、购买，并对用户行为数据进行格式化；
37、网络初始化：每个用户行为类型初始化为一个节点，并基于历史数据估计用户行为之间的初步影响关系，并设置边的权重，边权重的计算公式为：
38、
39、其中，wij是边权重，ii,t表示时间t时用户进行行为i的指示函数，ij,t+δt表示时间t+δt时用户进行行为j的指示函数，δt是时间间隔，t是总的观测时间周期；
40、实时更新机制：随着新的用户行为数据的到来，实时更新网络的节点和边，应用在线梯度下降法，根据新的行为数据动态调整边的权重，计算公式为：
41、
42、其中，是更新后的边权重，是更新前的边权重，η是学习率；
43、行为影响分析：应用图神经网络(gnn)分析节点间的关系，识别行为驱动因素，并基于图神经网络的结果预测用户未来行为。
44、进一步的，所述图神经网络(gnn)包括：
45、构建图结构：定义每个用户行为或行为类型作为图中的一个节点，定义行为之间的关系(例如顺序、相似度或其他逻辑关联)作为边；
46、节点特征初始化：初始化节点特征向量
47、信息聚合和节点更新：对于图中的每个节点，聚合来自邻居节点的信息并更新状态；
48、所述信息聚合的计算公式：
49、其中，是节点v在第l层从邻居节点聚合得到的信息，n(v)是节点v的邻居节点集合，是邻居节点在第l层的特征表示；
50、所述节点更新的计算公式为：
51、其中，w(l)和b(l)分别是第l层的权重矩阵和偏置向量，φ是激活函数，‖表示连接操作；
52、读出图全局信息：使用所有节点的更新后的特征进行最终任务的预测，计算公式为：
53、其中，是，预测结果，表示图中所有节点在最后一层的特征。
54、进一步的，所述情境感知模块包括：
55、情境数据收集：收集情境数据，情境数据包括用户的地理位置、使用设备的类型、当前时间以及环境相关的上下文信息，情境数据通过与用户的设备进行实时通信获得或从设备的信息中直接提取；
56、上下文信息分析：基于收集到的情境数据，应用上下文感知算法分析用户当前的情境，包括识别用户所处的物理环境(如在家、在工作、在户外等)、设备使用情况(如使用手机还是台式机)以及用户活动的时间(如早晨、午夜)；
57、服务输出动态调整：根据上下文信息分析的结果，动态调整信息服务的输出，包括根据用户的地理位置推送相关的天气预报或本地新闻、根据使用的设备类型调整内容的展示格式以适应不同的屏幕尺寸和操作设备以及根据用户活动的时间推送日程提醒或活动建议。
58、进一步的，所述上下文感知算法包括：
59、情境数据初步处理：将所有收集到的情境数据标准化到统一的范围或格式；
60、特征提取与编码：基于收集的情境数据构建特征，并使用独热编码分类特征，计算公式为：
61、one-hot encoding:xencoded＝one_hot(xcategory)；
62、其中，xencoded是经过独热编码后的数据，xcategory是分类数据中的特征；
63、情境模型构建：根据提取的特征，使用逻辑回归模型来预测用户的需求或行为，逻辑回归模型表示为：
64、y＝ψ(w·x+b)；
65、其中，y是预测结果，x是输入数据，w和b是逻辑回归模型参数，ψ是sigmoid函数。
66、进一步的，所述市场趋势分析模块包括：
67、市场数据收集：收集各类市场相关数据，相关数据包括销售数据、市场份额、消费者行为数据、经济指标以及竞争对手活动；
68、市场数据处理：对收集到的相关数据进行清洗、格式化和标准化处理；
69、趋势识别与分析：使用时间序列分析arima模型分析销售和市场数据的时间趋势，时间序列分析arima模型表示为：
70、
71、其中，xt是时刻t的数据点，β和δ是模型参数，ζ是误差项，p和q是模型的阶数，c是常数项；
72、影响因素分析：使用回归分析模型分析各影响因素(如价格变动、促销活动、季节性变化等)对市场动态的影响；
73、市场预测：基于识别的趋势和影响因素通过随机森林模型预测未来市场动向和用户需求的变化。
74、本发明的有益效果：
75、本发明，通过其数据采集模块和数据处理模块，能够从广泛的数据源实时收集并快速处理大规模数据，数据采集模块覆盖了从社交平台到物联网设备的多种数据源，确保了信息的多样性和全面性，数据处理模块通过先进的数据清洗和初步分析技术，不仅提高了数据的质量和可用性，而且保证了信息服务的时效性和精确性，这种实时数据的高效采集与处理为后续的深度分析提供了坚实的数据基础，使得系统能够对用户行为和市场动态进行即时而准确的反应。
76、本发明，通过整合用户行为分析模块和市场趋势分析模块，提供了深入的用户和市场洞察，用户行为分析模块利用历史行为数据和实时数据构建详尽的用户画像，有效预测用户行为的驱动因素和未来趋势，市场趋势分析模块通过对市场数据进行深入分析，识别关键的市场趋势和影响因素，为企业提供关于市场动向的宝贵洞察，这种结合用户和市场两个维度的分析能力，不仅增强了信息服务的针对性和效果，还为企业的策略调整和决策制定提供了数据支持。
77、本发明，通过综合用户画像和市场趋势数据，生成高度个性化的信息咨询和建议，情境感知模块则通过实时分析用户的当前情境，动态调整服务输出，提高服务的个性化程度和实用性，这种动态的和高度定制的服务输出不仅提升了用户体验，还增强了服务的相关性和实际效用，在激烈的市场竞争中，通过这种精细化的服务调整机制，帮助企业在正确的时间、以适当的方式与用户互动，大大提高了用户满意度和企业的市场竞争力。
1.一种基于大数据的信息咨询服务系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据处理模块、用户行为分析模块、情境感知模块、市场趋势分析模块以及个性化推荐模块，其中；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的信息咨询服务系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的信息咨询服务系统，其特征在于，所述数据处理模块包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的信息咨询服务系统，其特征在于，所述用户行为分析模块包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的信息咨询服务系统，其特征在于，所述潜在类别分析模型包括：
6.根据权利要求4所述的一种基于大数据的信息咨询服务系统，其特征在于，所述自适应行为影响网络算法包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的信息咨询服务系统，其特征在于，所述图神经网络包括：
8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的信息咨询服务系统，其特征在于，所述情境感知模块包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的信息咨询服务系统，其特征在于，所述上下文感知算法包括：
10.根据权利要求1所述的一种基于大数据的信息咨询服务系统，其特征在于，所述市场趋势分析模块包括：
