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摘要：本申请涉及数据处理技术领域，提供了一种用户流失概率的预测方法、装置及电子设备。该方法获取目标用户在目标终端上刷新推荐页面的各当前刷新时刻和在历史时间段内对目标终端上推荐页面的历史行为记录；对历史时间段内发生的线性类行为的行为特征进行分析，得到目标用户在当前刷新时刻的第一活跃度分值；对非线性类行为的行为特征进行处理，得到目标用户在历史时间段内的第二活跃度分值；基于各当前刷新时刻的第一活跃度分值与相应的第二活跃度分值，确定目标用户的天级别活跃度序列；基于时序大语言模型，对天级别活跃度序列进行预测，得到目标用户在预设未来时间段内的用户流失概率。该方法提高了预测用户流失概率的实时性和准确性。
主权项：1.一种用户流失概率的预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标用户在目标终端上刷新推荐页面的各当前刷新时刻和目标用户在历史时间段内对目标终端上推荐页面的历史行为记录；所述历史行为记录包括随时间线性变化的线性类行为和不随时间线性变化的非线性类行为；各历史时间段是与相应当前刷新时刻相邻的历史时间段；针对任一当前刷新时刻，对历史时间段内发生的线性类行为的行为特征进行分析，得到目标用户在当前刷新时刻的第一活跃度分值；对所述非线性类行为的行为特征进行处理，得到目标用户在历史时间段内的第二活跃度分值；基于各当前刷新时刻的第一活跃度分值与相应的第二活跃度分值，确定所述目标用户的天级别活跃度序列，所述天级别活跃度序列包括按照时间顺序排列的各自然日与相应目标活跃度分值的对应关系；基于时序大语言模型，对所述天级别活跃度序列进行预测，得到所述目标用户在预设未来时间段内的用户流失概率，所述预设未来时间段为各当前刷新时刻中以最后当前刷新时刻为起始时刻的时间段。
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百度查询： 智者四海(北京)技术有限公司 一种用户流失概率的预测方法、装置及电子设备
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