1.一种用于信息技术咨询的智能识别系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据分析模块、交互性能评估模块及智能优化模块；

所述数据采集模块用于预先定义信息技术咨询场景中的数据流动范围，并采集相关数据输入输出流程及接口调用信息，以建立交互依赖关系数据集；

所述数据分析模块用于基于交互依赖关系数据集，通过机器学习算法对输入输出流程、第i个接口调用性能特征及数据依赖关系进行特征提取，建立数据流模型并训练，以计算获取：第i个接口的数据采集频率动态调整系数dttzi、第i个接口的输入信号抖动值ddzi及第i个接口错误重试率cwli；

所述交互性能评估模块用于采集第i个接口第p条路径传输的数据流路径跳数和第i个接口第p条路径的延迟，并关联第i个接口的数据采集频率动态调整系数dttzi、第i个接口的输入信号抖动值ddzi及第i个接口错误重试率cwli，以构建交互性能综合指数Zhi；同时预设性能阈值Cp，用于生成交互性能综合指数Zhi和性能阈值Cp的对比分级结果；

所述智能优化模块用于根据对比分级结果，动态调整数据采集频率、优化接口调用机制或重新分配数据流路径，包括调整高峰期接口调用堆积率和优化边缘数据处理率，以提高信息技术咨询场景中的交互效率。

2.根据权利要求1所述的一种用于信息技术咨询的智能识别系统，其特征在于，所述数据采集模块包括输入数据采集单元、输出数据采集单元和调用关系采集单元；

所述输入数据采集单元用于采集用户交互行为，记录操作路径和输入数据，并拦截和解析第三方服务返回的数据包；

所述输出数据采集单元用于采集外部接口传输内容和数据状态；

所述调用关系采集单元用于采集相关数据输入输出流程及接口调用信息，相关数据输入输出流程包括：数据跨模块的流动路径及中间节点信息、数据流动过程中的丢失率、数据流动过程中的变更次数、数据流动过程中的校验次数；

接口调用信息包括：模块A调用模块B的接口路径记录、接口名、调用顺序、依赖关系链条、调用频率以及调用数据流量；

将输入数据采集单元、输出数据采集单元和调用关系采集单元采集的数据进行汇总，建立交互依赖关系数据集。

3.根据权利要求1所述的一种用于信息技术咨询的智能识别系统，其特征在于，所述数据分析模块包括预处理单元、模型训练单元和特征提取单元；

所述预处理单元用于对交互依赖关系数据集进行去除无关数据、异常值、重复数据以及归一化处理后，使其适应机器学习模型的需求后，通过所述模型训练单元采用机器学习算法对交互依赖关系数据集进行训练，建立数据流模型，并通过所述特征提取单元提取第i个接口的输入信号特征、输出数据特征、数据流动特征以及调用性能特征，以分析计算获取：第i个接口的数据采集频率动态调整系数dttzi、第i个接口的输入信号抖动值ddzi及第i个接口错误重试率cwli；

调用性能特征包括采集频率、CPU占比值以及错误次数。

4.根据权利要求3所述的一种用于信息技术咨询的智能识别系统，其特征在于，所述第i个接口的数据采集频率动态调整系数dttzi通过以下公式计算获取：；

其中，表示第i个接口在当前时间段的采集频率减去上一时间段的采集频率的频率变化值，表示第i个接口的平均采集频率，表示第i个接口的CPU占比值，表示第i个接口的CPU平均占比值，表示第i个接口的错误次数，表示第i个接口的最大容忍错误次数，根据服务级别协议预定的容错标准获得；、和表示权重值；

所述第i个接口的输入信号抖动值ddzi的获取方式具体为：

S11、采集第i个接口的输入信号时间序列数据，表达式为：；n表示输入信号特征的总点数；

S12、计算第i个接口输入信号特征的标准差，以获取信号变化幅度值：；

；

其中，表示第i个接口在第j个时刻的输入信号特征，表示第i个接口输入信号特征的均值；

S13、依据第i个接口输入信号特征的均值和信号变化幅度值，通过以下公式计算获取第i个接口的输入信号抖动值ddzi：；

所述第i个接口错误重试率cwli通过以下公式计算获取：

；

其中，m表示错误类别数量，包括网络错误、接口超时和服务器响应失败类别；

表示每种错误类型的权重，表示第i个接口在第k类错误类型上的重试次数，表示第i个接口在第k类错误类型上的总失败次数。

5.根据权利要求1所述的一种用于信息技术咨询的智能识别系统，其特征在于，所述交互性能评估模块包括路径跳数计算单元和每条路径延迟计算单元；

所述路径跳数计算单元用于采集第i个接口第p条路径传输过程中的路径中间节点数，通过以下公式计算获取第i个接口第p条路径传输的数据流路径跳数：；

其中，是第p条路径传输在传输过程中的中间节点总数，表示节点g是路径p上的中转节点，否则，如果第p条路径是直连，即无中间节点，则；

所述每条路径延迟计算单元用于计算第i个接口第p条路径的延迟：

；

其中，是路径上第g个节点的队列延迟，是节点g和节点g+1之间链路的传输延迟。

6.根据权利要求1所述的一种用于信息技术咨询的智能识别系统，其特征在于，所述交互性能评估模块还包括相关联单元和评估单元；

所述相关联单元用于将第i个接口第p条路径传输的数据流路径跳数、第i个接口第p条路径的延迟、第i个接口的数据采集频率动态调整系数dttzi、第i个接口的输入信号抖动值ddzi及第i个接口错误重试率cwli，无量纲处理后，通过以下公式计算获取第i个接口的交互性能综合指数Zhi：；

其中，、、、和分别表示第i个接口第p条路径传输的数据流路径跳数、第i个接口第p条路径的延迟、第i个接口的数据采集频率动态调整系数dttzi、第i个接口的输入信号抖动值ddzi及第i个接口错误重试率cwli的权重值，且。

7.根据权利要求6所述的一种用于信息技术咨询的智能识别系统，其特征在于，所述评估单元用于预设性能阈值Cp，用于生成第i个接口的交互性能综合指数Zhi和性能阈值Cp的对比分级结果，包括：当第i个接口的交互性能综合指数Zhi＞性能阈值Cp时，表示第i个接口交互性能合格，生成第一端口合格群；

当性能阈值Cp×80%≤第i个接口的交互性能综合指数Zhi≤性能阈值Cp时，表示第i个接口交互性能不合格，生成第二端口异常群；

当第i个接口的交互性能综合指数Zhi＜性能阈值Cp×80%时，表示第i个接口交互性能不合格，生成第三端口异常群。

8.根据权利要求7所述的一种用于信息技术咨询的智能识别系统，其特征在于，所述智能优化模块包括第一优化单元、第二优化单元和第三优化单元；

所述第一优化单元用于识别第一端口合格群后，触发第一策略，包括：对于第i个端口，增加当前数据采集频率的5%-10%、提升接口调用堆积率控制机制的10%-15%；提高提升当前边缘数据处理率5%-10%；保持现有路径，无需调整数据流路径跳数。

9.根据权利要求8所述的一种用于信息技术咨询的智能识别系统，其特征在于，所述第二优化单元用于识别第二端口异常群后，触发第二策略，包括：对于第i个端口，减少当前数据采集频率的5%-10%、降低接口调用堆积率控制机制的10%-15%；提升边缘数据处理率5%-10%；调整减少数据流路径跳数的10%-15%。

10.根据权利要求8所述的一种用于信息技术咨询的智能识别系统，其特征在于，所述第三优化单元用于识别第三端口异常群后，触发第三策略，包括：对于第i个端口，减少当前数据采集频率的20%-30%、降低接口调用堆积率控制机制的16%-30%；提升边缘数据处理率11%-20%；调整减少数据流路径跳数的16%-30%，优化错误重试率控制机制20%-30%。