一种商业网站运维数据基于AI的智能运营检测和运维的方法和系统

摘要

一种商业网站运维数据基于AI的智能运营检测和运维的方法，1)根据网站流量数据点击量和供应商收到买家询盘量这两个特征数据用长短期记忆人工神经网络模型LSTM去和询盘量进行学习拟合；2)使用python工具包sklearn里的MinMaxScaler对数据进行归一化；3)将数据作为训练集去训练整个LSTM模型，用一年至二年时间的数据用作为测试集验证模型的表现性；4)使用Keras框架去建立整个深度神经网络模型，使用人工智能算法深度学习模型去拟合走势。主要通过模型学习网站流量和咨询数之间的关系并通过训练好的模型去预测咨询数变化趋势，以及在此基础上的预警模型，提供能在咨询量发生大幅变化前就发出报警的系统。