一种基于机器学习的私域用户行为大数据分层与精细运营方法

本发明涉及大数据技术领域，公开了一种基于机器学习的私域用户行为大数据分层与精细运营方法，包括以下步骤：S1:多源私域数据融合采集：通过埋点SDK、API接口及日志服务器，实时采集用户在私域生态内的全链路行为数据，S2：高维行为特征工程，S3：动态用户分层模型构建，S4：分层策略智能匹配，S5：自动化运营执行与反馈。本发明通过构建“数据融合‑动态分层‑策略优化‑闭环反馈”的全链路技术框架，在用户价值挖掘精度、运营效率及系统资源消耗实现突破性提升，策略知识图谱实现运营动作的精准量化，在隐私合规与效能平衡上，差分隐私技术使敏感数据处理满足GDPR要求的同时，特征信息熵损失从传统方案的40%压缩至8.5%，系统资源消耗显著降低。