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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利一种基于因果倾向得分的用户行为预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120494210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510920118.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于因果倾向得分的用户行为预测方法是由覃丽嘉;毛红梅;徐思瑶;唐威龙设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于因果倾向得分的用户行为预测方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种基于因果倾向得分的用户行为预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因果倾向得分的用户行为预测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：从历史数据库中采集用户的历史行为信息； 采集的数据涵盖以下几类：交易行为信息：对于涉及交易的平台，采集用户的购买行为数据，包括购买的商品或服务名称、规格、价格、购买时间、购买数量、支付方式、配送地址、退货记录、购物车信息、优惠券使用情况； 步骤S2：对历史行为信息进行行为特征提取，并对提取的行为特征进行归一化处理，输出规范化特征矩阵； 步骤S3：基于规范化特征矩阵，建立行为预测模型；通过反向传播算法和优化器调整行为预测模型参数，输出预测误差结果； 步骤S4：根据所述历史行为信息，分析所述行为特征之间的因果关系，并计算因果倾向得分； 步骤S5：根据因果倾向得分，分析行为预测模型产生预测误差结果的原因；当某些因果关系未被行为预测模型捕捉，则调整对应的行为特征；根据调整后的行为特征对行为预测模型进行更新，得到优化行为预测模型； 步骤S6：使用优化行为预测模型进行用户行为预测，并根据因果倾向得分揭示的因果关系制定优化策略； 步骤S2的具体过程为： 步骤S2.1：对所述历史行为信息进行结构化解析，提取基础行为特征集合； 步骤S2.2：根据所述基础行为特征集合，采用滑动窗口技术构建行为序列样本； 步骤S2.3：根据所述行为序列样本，结合所述历史行为信息，构建多维度关联特征； 步骤S2.4：对所述多维度关联特征进行非线性特征转换，输出高阶特征集合； 步骤S2.5：对所述高阶特征集合进行归一化处理，得到规范化特征矩阵； 步骤S2.5的具体过程为： 步骤S2.51：采用卡方检验、互信息法筛选出高阶特征集合中与目标行为相关的强相关特征； 步骤S2.52：基于随机森林特征重要性排序所述强相关特征； 步骤S2.53：对所述强相关特征进行连续特征缩放，对类别特征进行独热编码，输出规范化特征矩阵；类别特征的获取方式包括：从用户的历史行为信息中直接提取已定义的类别特征，即商品类目编码、页面板块ID、操作终端类型，这类特征以字符串或整数标签形式存在；将用户的历史行为信息根据预先设定的规则，转化为类别特征；具体的，将“点击商品详情页→加入购物车→支付成功”序列映射为“转化漏斗阶段”；转化漏斗阶段是用户从初始行为到目标行为的路径分解，用于量化分析关键流程中的转化效率；将用户连续行为序列划分为若干关键节点阶段，每个阶段代表用户向最终目标即支付成功的步骤；每个阶段需有明确的行为日志标记； 步骤S4的具体过程为： 步骤S4.1：基于历史行为信息，梳理各对应的行为特征的具体表现及发生时序，将具有时间先后顺序和逻辑关联的行为特征进行节点映射，构建特征关联网络； 步骤S4.2：基于特征关联网络，依据因果推断的基本准则，从所有行为特征的节点对中筛选出存在因果关系的候选对； 步骤S4.3：采用因果推断算法，对所述候选对进行因果关系强度量化，得到标准化因果效应值； 步骤S4.4：将标准化因果效应值转化为设定区间内的因果倾向得分； 步骤S6的具体过程为：对高倾向得分用户，制定精准营销策略；对因果路径断裂的用户，通过AB测试验证干预效果；结合因果效应分解，预测用户生命周期价值，优先资源分配给高潜力用户；将优化策略执行结果即用户响应率实时反馈至步骤S1。

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