摘要
本发明公开了一种基于因果倾向得分的用户行为预测方法,包括:从历史数据库中采集待测用户的历史行为信息;进行行为特征提取,并对行为特征进行归一化处理;建立行为预测模型;并通过反向传播算法和优化器调整模型参数;分析行为特征之间的因果关系;分析行为预测模型产生预测误差结果的原因;使用已优化行为预测模型进行用户行为预测,并依据倾向得分揭示的因果关系制定优化策略。本发明通过构建特征关联网络、筛选因果候选对、量化因果效应并计算因果倾向得分,实现了对用户行为背后因果关系的深度挖掘与量化评估,这不仅有助于揭示行为预测误差的根本原因,还显著提升了模型的可解释性与决策支持能力。
技术关键词
预测误差
矩阵
效应
多层感知机
逻辑回归模型
传播算法
优化器
关联规则挖掘算法
参数
评估预测模型
变量
滑动窗口技术
序列
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