# UBA-X

**Repository Path**: FoleyZhao/uba-x

## Basic Information

- **Project Name**: UBA-X
- **Description**: 🚀 UBA-X：基于 Java & Spring Boot 构建的下一代开源用户行为分析平台。具备 AI 驱动的实时异常检测、模式挖掘与 ChatBI 功能。由 Flink, ClickHouse 及 Spring Cloud 驱动。
- **Primary Language**: Java
- **License**: AGPL-3.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-03-10
- **Last Updated**: 2026-03-10

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# UBA-X (优析 X) 🚀

> **Decode Behavior. Define Future.**  
> **见微知著，智析无限**

[![License: AGPL-3.0](https://img.shields.io/badge/License-AGPL-v3-blue.svg)](LICENSE)
[![Build Status](https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/uba-x-labs/uba-x/ci.yml?branch=main)](../../actions)
[![Docker Pulls](https://img.shields.io/docker/pulls/uba-x/core)](https://hub.docker.com/r/uba-x/core)
[![Stars](https://img.shields.io/github/stars/uba-x-labs/uba-x?style=social)](../../stargazers)
[![Discord](https://img.shields.io/discord/123456789?label=Discord&logo=discord)](https://discord.gg/ubax)

**UBA-X** 是下一代开源的**用户行为分析与异常检测平台** (User Behavior Analytics Platform)。它不仅仅是一个统计工具，更是一个由 **AI 驱动的行为智能引擎**。

通过融合实时流计算、序列建模与图神经网络，UBA-X 帮助企业在海量数据中**挖掘隐性模式**、**实时识别异常**（欺诈/刷单/体验断点），并生成**可执行的业务洞察**。

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## 🌟 核心特性 (Key Features)

### 🔍 深度模式挖掘 (Pattern Mining)
- **自动路径发现**：无需预定义漏斗，自动识别高频转化路径与流失断点。
- **隐性用户分群**：基于无监督聚类，自动发现“深夜比价党”、“冲动型新客”等动态细分人群。
- **全链路归因**：基于 Shapley Value 的多触点归因分析，科学评估渠道价值。

### ⚡ 实时异常检测 (Real-time Anomaly Detection)
- **AI 反欺诈**：利用孤立森林 (Isolation Forest) 与 AutoEncoder 实时识别刷单、薅羊毛、账号盗用。
- **体验监控**：捕捉非报错类的体验异常（如：页面加载正常但用户瞬间退出）。
- **动态基线**：自动学习业务周期性，告别静态阈值误报。

### 🧠 智能洞察助手 (AI Copilot)
- **ChatBI**：内置 LLM 代理，支持自然语言提问（例：“上周转化率下降的根本原因是什么？”）。
- **自动报告**：每日生成自然语言版经营分析报告，推送至钉钉/飞书/Slack。
- **预测性分析**：基于 SASRec 模型预测用户流失概率与下一步最佳行动 (Next Best Action)。

### 🛡️ 隐私与合规 (Privacy First)
- **GDPR/个保法原生支持**：内置数据自动脱敏、匿名化与“被遗忘权”执行引擎。
- **私有化部署**：数据完全掌控在您自己的基础设施中，无云端泄露风险。

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## 🏗️ 技术架构 (Architecture)

UBA-X 采用云原生微服务架构，专为高并发与低延迟设计：

```mermaid
graph LR
    A[SDK / Logs] -->|Kafka/Pulsar| B(Flink Stream Engine)
    B -->|Real-time Agg| C[(ClickHouse)]
    B -->|Feature Vector| D{AI Brain}
    D -->|Anomaly Score| E[Alert System]
    D -->|User Embedding| F[(Milvus Vector DB)]
    C --> G[Insight UI / ChatBI]
    F --> G
    H[LLM Gateway] --> G