摘要
本发明提供了一种基于机器学习的低代码开发平台智能优化系统，属于低代码开发技术领域。包括：数据收集和预处理模块、机器学习模型模块、推荐系统模块、实时交互和反馈模块、数据增强和生成模块、模型可解释性模块。通过收集和分析用户行为数据，结合多种机器学习模型，如随机森林、深度学习、自然语言处理和强化学习，自动生成个性化的优化建议，以提升开发效率。系统包含数据收集和预处理、机器学习模型、推荐系统、实时交互和反馈、数据增强和生成、模型可解释性等多个模块，确保优化的系统性和高效性。通过数据挖掘和机器学习技术，系统能够深入理解用户需求和行为模式，实现持续的自适应优化，提升用户满意度和开发效率。
