[发明专利]用于实现事件归因的方法、装置、介质和电子设备

权利要求书

1.一种用于实现事件归因的方法，包括：

获取多个用户的第一特征信息；其中一个用户的第一特征信息包括多个特征元素；

根据所述多个用户的第一特征信息，预测所述多个用户分别获得事件的第一概率；

针对由所述多个特征元素中的至少一个特征元素形成的一归因特征组，交换所述多个用户的归因特征组，获得所述多个用户的第二特征信息；

根据所述多个用户的第二特征信息，预测所述多个用户分别获得事件的第二概率；

根据所述第一概率和第二概率，确定所述归因特征组中的特征元素对用户获得事件的贡献；

其中，所述交换所述多个用户的归因特征组包括：

针对所述多个用户中的任一用户的一归因特征组，将该用户的该归因特征组中的各特征元素的取值，设置为所述多个用户中除该用户之外的其他用户的该归因特征组中的各特征元素的取值。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述多个用户的第一特征信息，预测所述多个用户分别获得事件的第一概率，包括：

将所述多个用户的第一特征信息分别提供给预测模型，经由所述预测模型对所述多个用户的第一特征信息分别进行概率预测处理；

根据所述预测模型的输出，获得所述多个用户分别获得事件的第一概率；

其中，所述预测模型包括：由决策树和逻辑回归形成的预测模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

根据所述多个特征元素之间的相似度，确定属于同一归因特征组的特征元素。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述多个特征元素之间的相似度，确定属于同一归因特征组的特征元素，包括：

计算所述多个特征元素中的两两特征元素之间的相似度；

将相似度满足预定相似度要求的两个特征元素作为一个归因特征组；

合并包含有相同特征元素的不同归因特征组。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述计算所述多个特征元素中的两两特征元素之间的相似度，包括：

在两个特征元素为一连续型特征元素和一离散型特征元素的情况下，将所述连续型特征元素转换为离散型特征元素；

确定两个离散型特征元素的信息增益率；

其中，所述信息增益率被作为所述连续型特征元素和离散型特征元素之间的相似度。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述计算所述多个特征元素中的两两特征元素之间的相似度，包括：

在两个特征元素为两个离散型特征元素的情况下，确定所述两个离散型特征元素的信息增益率；

其中，所述信息增益率被作为所述两个离散型特征元素之间的相似度。

7.根据权利要求4所述的方法，其中，所述计算所述多个特征元素中的两两特征元素之间的相似度，包括：

针对所述多个特征元素中的所有连续型特征元素，确定所述所有连续型特征元素的皮尔逊相关系数矩阵；

其中，所述皮尔逊相关系数矩阵中的矩阵元素被作为相应两个连续型特征元素之间的相似度。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，所述根据所述多个用户的第二特征信息，预测所述多个用户分别获得事件的第二概率，包括：

将所述多个用户的第二特征信息分别提供给预设预测模型，经由所述预测模型对所述多个用户的第二特征信息分别进行概率预测处理；

根据所述预测模型的输出，获得所述多个用户分别获得事件的第二概率；

其中，所述预测模型包括：由决策树和逻辑回归形成的预测模型。