本工具是一款专业的 民航软件数字画像分析工具, 融合了 CBB架构分析 与 K-Means聚类算法。 能够针对 离港系统 票务系统 等复杂民航软件进行多维度的特征提取与用户行为建模, 自动生成可视化的 数字画像报告,助力软件架构优化与精准服务升级。
识别系统中的公共基础组件(CBB),分析其复用率与依赖关系,评估架构的合理性。
基于用户操作日志和功能调用频次,利用 K-Means 算法将用户或模块划分为不同的特征群组。
建议提供至少 50 字以上的详细功能描述或关键日志片段,以获得更精准的聚类分析。
包含功能标签云、CBB组件依赖图谱以及基于 K-Means 的用户行为模式分类。