【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种基于因果推断的敏感度模型生成方法、装置、电子设备、计算机可读介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、在信贷、销售等领域中，当产品价格调整(提价或降价)时，不同用户对价格变化的反应存在显著差异。价格敏感用户(对价格变化较为关注的用户)通常会对价格波动表现出较强的反应，可能选择放弃购买、减少消费频率，甚至转向竞争产品或替代平台。而价格不敏感用户则对价格变化相对宽容，往往会继续购买或使用产品，即使价格有所上调。这种用户行为差异给企业的定价策略和营销决策带来了挑战。
2、现有的智能监控平台在对大数据分析识别判断过程中，尤其是关于用户的数据分析和细分处理大多基于统计特征和关联分析，如历史购买行为、消费金额、产品偏好等。这些方法无法准确捕捉用户对动态业务要求的变化的真实反应比如购物时的价格、产品尺码、材料、色彩等变化，尤其是在外部环境变化或市场竞争加剧时，传统分析方法容易受到噪声和异常数据的影响。
3、此外，传统分析难以区分因果关系和相关关系。例如，某些用户流失可能并非由于价格调...
【技术保护点】
1.一种基于因果推断的敏感度模型生成方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，生成实验组用户特征数据和对照组用户特征数据，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将用户分为实验组用户和对照组用户，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，设定因果变量和其对应的因果变量参数的取值范围，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过实验组用户特征数据、对照组用户特征数据和因果变量参数共同训练生成因果操作模型，所述操作模型用于预测用户进行目标操作的概率，包括：
6.如权利...
【技术特征摘要】
1.一种基于因果推断的敏感度模型生成方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，生成实验组用户特征数据和对照组用户特征数据，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将用户分为实验组用户和对照组用户，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，设定因果变量和其对应的因果变量参数的取值范围，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过实验组用户特征数据、对照组用户特征数据和因果变量参数共同训练生成因果操作模型，所述操作模型用于预测用户进行目标操作的概率，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，为所述实验组用户训练数据和所述对照组用户训练数据分别设置训练标签，包括：
7.如权利要求1所述的方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐永峰，丁楠，苏绥绥，郑彦，
申请(专利权)人：上海淇玥信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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