一种多维数据驱动的订阅服务用户流失风险与价值联合预测方法

本发明涉及数据处理与预测技术领域，具体的说是一种多维数据驱动的订阅服务用户流失风险与价值联合预测方法，旨在解决现有订阅服务用户流失风险与价值联合预测中存在的数据稀疏性与高维特征冲突、多任务目标干扰的问题。该方法通过采集订阅服务用户的多维数据并进行预处理，构建融合联邦学习与动态知识图谱的特征提取模型，以处理数据稀疏性与高维特征冲突问题；构建结合因果推理与强化学习动态权重机制的联合预测模型，以解决多任务目标干扰问题；利用构建的模型进行训练与预测，输出用户流失风险与价值的预测结果。本发明提升了订阅服务用户流失风险与价值联合预测的准确性和可靠性，为订阅服务提供商的运营决策提供有力支持。