【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及用户价值预测方法，尤其是一种用户价值的预测方法、装置以及存储介质。
技术介绍
1、在数字化时代，用户数据呈爆炸式增长，企业和平台越来越重视用户价值的预测。用户价值预测是企业制定精准营销策略、优化资源配置、提升用户体验的重要依据；
2、在当前的用户价值预测领域，尽管基于机器学习和深度学习的方法在一定程度上能够处理复杂的数据模式，但这些方法大多侧重于对数据的相关性分析，难以明确区分用户行为与价值变化之间的因果关系。例如，传统的协同过滤算法基于用户的历史行为数据进行相似性匹配和预测，只能发现用户行为模式的关联，却无法确定某一行为是否真正导致了用户价值的改变。
技术实现思路
1、针对现有用户价值预测领域，尽管基于机器学习和深度学习的方法在一定程度上能够处理复杂的数据模式，但这些方法大多侧重于对数据的相关性分析，难以明确区分用户行为与价值变化之间的因果关系的技术问题，本专利技术提供一种用户价值的预测方法、装置以及存储介质。
2、本专利技术所采用的技术方案是：一种...
【技术保护点】
1.一种用户价值的预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用户价值的预测方法，其特征在于，步骤1中，对于文本数据，首先进行分词处理，使用自然语言处理中的分词工具将文本划分为词语序列；然后进行停用词过滤，最后，通过词向量模型将词语转换为向量表示；
3.根据权利要求1所述的一种用户价值的预测方法，其特征在于，步骤2中，采用基于约束的因果发现算法，通过构建变量之间的条件独立关系来推断因果结构；
4.根据权利要求1所述的一种用户价值的预测方法，其特征在于，步骤3中，设时间步为t,在每个时间步t,节点集合包括用户...
【技术特征摘要】
1.一种用户价值的预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用户价值的预测方法，其特征在于，步骤1中，对于文本数据，首先进行分词处理，使用自然语言处理中的分词工具将文本划分为词语序列；然后进行停用词过滤，最后，通过词向量模型将词语转换为向量表示；
3.根据权利要求1所述的一种用户价值的预测方法，其特征在于，步骤2中，采用基于约束的因果发现算法，通过构建变量之间的条件独立关系来推断因果结构；
4.根据权利要求1所述的一种用户价值的预测方法，其特征在于，步骤3中，设时间步为t,在每个时间步t,节点集合包括用户特征节点和用户价值节点yt；
5.根据权利要求1所述的一种用户价值的预测方法，其特征在于，步骤4中，设观测到的数据集为其中n为样本数量；对于条件概率分布和其参数θ的最大似然估计为：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：田利斌，
申请(专利权)人：北京起创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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