数据采集层是 TSAI-SPR 系统的第一层基础架构，主要负责收集用户行为数据、设备信息、流量来源及用户反馈，并对数据进行清洗与标签化处理，为后续 概率递推引擎、推荐系统和知识图谱构建提供高质量数据。
系统结构：
User Behavior Collection Module
功能：
采集用户在平台上的行为数据。
采集行为包括：
浏览（Page View）
点击（Click）
搜索（Search Query）
停留时间（Dwell Time）
加入购物车（Add to Cart）
购买行为（Purchase）
记录字段：
作用：
为 AI 推荐系统提供用户兴趣与行为数据。
Device Identification Module
功能：
识别用户访问设备类型并建立跨设备行为模型。
识别设备包括：
Desktop
Mobile
Tablet
Smart Device
采集数据：
作用：
实现 跨设备用户行为分析（Cross-Device Behavior Modeling）。
Traffic Source Identification Module
功能：
识别用户访问来源并分析流量结构。
主要流量来源：
搜索引擎（Search Engine）
社交媒体（Social Media）
广告流量（Paid Ads）
外部链接（Referral）
直接访问（Direct Traffic）
记录数据：
作用：
分析 流量来源与用户意图关系。
Data Cleaning Module
功能：
对采集数据进行质量处理。
清洗内容包括：
过滤机器人访问（Bot Filtering）
识别异常流量
删除重复数据
去除无效行为
常用方法：
IP过滤
User-Agent识别
异常行为检测
作用：
提高 AI 数据训练质量。
Multi-Segment Feedback Collection Module
功能：
主动采集不同人群层次的反馈与需求。
采集方式：
用户问卷
AI对话
用户评价
使用反馈
采集对象：
普通消费者
行业采购用户
专业用户
高价值用户
作用：
获得 用户真实需求与偏好信息。
AI User Tagging Module
功能：
利用 AI 自动为用户生成标签。
标签类型：
身份标签
消费者
批发采购
行业用户
兴趣标签
品牌偏好
产品类型偏好
行为标签
高频浏览
价格敏感
高转化用户
标签结构示例：
作用：
为 个性化推荐与概率模型提供特征数据。
输出数据：
这些数据进入：
数据采集层解决三个关键问题：
1️⃣ 获取真实用户行为数据
2️⃣ 识别用户群体特征与设备环境
3️⃣ 构建 AI 用户标签体系
最终为系统提供：
AI推荐系统训练数据 + 知识图谱用户节点数据
