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2025年1月
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为了落实国家税务总局的工作要求，充分发挥大数据分析优势，围绕提高最终用户体验的目标，进一步促进提升税务网站群的综合服务能力及服务水平，网站监测大数据分析平台解决方案帮助客户进行网站的常态化监测并利用大数据技术进行实时分析，不断提升网站服务水平和互联网影响力，推动网站发展实现智慧化、科学化转型。
依托总局权威的税收法规库，利用大数据分析技术，构建用户兴趣模型，实现个性化推送
从用户角度出发，通过用户关注、用户访问等数据的分析，展现税收与行业发展的关联关系
充分运用新技术、新手段进行科学的评估，实现从粗放的人工评判向系统评判的转变
为满足系统处理能力要求，确保系统运行稳定、可靠，网站常态化监测与大数据分析系统应采用分布式数据处理架构，利用页面标签采集基础数据，系统的技术构架采用大数据技术进行构造。
技术架构示意图
方案特点：
数据源层：采集网站、Wap网站、App、应用系统等原始数据。
数据处理层：利用数据仓库、数据挖掘、数据流处理、数据实时处理等大数据技术进行数据运算、存储。
数据应用层：提供数据统计分析等功能。
在互联网环境与业务专网环境各部署一套网站大数据分析系统，分别采集分析互联网网站与业务专网网站的用户访问行为数据，按照税务行业信息系统安全保护要求，两套系统采用物理隔离。
网站用户行为数据的采集方法采用国际主流的网站数据采集技术，即页面标签采集法。通过在网站页面嵌入通用的JS代码，实现相关数据的采集，采集类型包括PC网站、Wap网站、App（Android、IOS）。
用户兴趣模型构建和个性化推送是基于用户画像获取的用户特征，实现个性化内容推荐。
用户画像是基于用户属性信息与用户行为信息共同描绘出用户总体轮廓，随着用户属性信息的丰富及用户行为数据的积累，用户属性信息库与用户行为信息库不断迭代更新，使用户画像逐步完善、清晰。
个性化推送可针对用户的实时访问进行内容推送。个性化推送应不依赖于CMS系统，网站、WAP站点、APP可通过直接调用数据接口获取推送内容。
坚持需求为导向，进行数据分析、处理，提供精细、便捷的定制查询服务；同时，依托大数据分析功能，自动学习用户行为记录，提供更加多元化的查询服务。
使用数据驱动业务，用数据来说话，通过人工智能建模实现业务流程的数字化转变。通过兴趣模进行数据筛查，形成个性化的信息，再推送给用户阅读。
利用行业已形成的数据标准及分析方法，融合现阶段业务主流的分析理论，在统一方法论的指导下，形成完整的数据应用建设的生态圈，保证数据应用的可持续建设与优化。
整合各类数据资产，形成一个完整的数据主题。数据资产整合以数据的智能应用及持续的自我优化为前提，实现数据资源的持续积累，可循环、可复用的活的数据闭环。
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