一种获取深度学习平台用户活跃度的计算机装置及方法

本发明公开了一种获取深度学习平台用户活跃度的计算机装置及方法。本发明中，采用随机森林算法构建用户活跃度预测模型，增强了模型的预测性能和鲁棒性。随机森林通过多棵决策树的组合学习，能够捕捉到复杂非线性关系，有效应对高维数据和噪声干扰。同时，通过参数调整和优化，模型在保持较高预测准确性的同时，也具备了良好的泛化能力。这种强大的预测能力使得平台能够提前识别活跃度变化趋势，及时采取干预措施，如个性化推荐、激励活动等，从而有效提升用户粘性，促进平台的持续健康发展。综上所述，本方法在提升用户活跃度评估质量、优化用户管理策略以及推动平台可持续发展方面具有显著的有益效果。