基于差分干预响应模型的干预用户筛选方法及装置

摘要

本申请公开了一种基于差分干预响应模型的干预用户筛选方法及装置，涉及人工智能领域，主要目的在于改善现有仅依据用户的转化概率筛选目标干预客户时，将自然转化用户判定为目标干预用户并进行干预，导致干预成本增加的问题。包括：获取多组待干预用户的特征信息；基于已完成模型训练的差分干预响应模型对多组的所述特征信息进行预测处理，得到多组的干预增益分值，所述差分干预响应模型为基于多任务学习神经网络模型构建的，并利用基于倾向性评分匹配重采样算法得到的训练样本完成模型训练的；将多组的所述干预增益分值进行排序处理，选取预设数量的所述干预增益分值所对应的待干预用户作为目标干预用户，并对所述目标干预用户执行干预操作。