本申请属于大数据处理，尤其涉及一种目标用户确定方法、装置、设备、介质及产品。
背景技术：
1、目前，对于业务活动的推广或投放范围通常为用户群的全部用户，由于很多用户并不是对某个业务活动具有个性化需求的特定目标用户，导致部分用户体验较差，并且导致不必要的推广或投放成本。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种目标用户确定方法、装置、设备、介质及产品，能够实现确定与历史业务活动的同类型活动的目标用户。
2、第一方面，本申请实施例提供一种目标用户确定方法，包括：
3、根据历史业务活动数据，确定参与历史业务活动的全部用户的用户信息和行为数据，所述用户信息包括多个类别；
4、针对每个类别的用户信息，对所述用户信息进行维度划分，得到多个维度的用户标签特征；
5、根据所述用户标签特征和所述行为数据，构建因果关系图谱；
6、根据所述因果关系图谱，确定所述因果关系图谱对应的多个因果关系序列以及各个因果关系序列之间的因果系数；
7、将因果系数最大的两个因果关系序列对应的用户标签特征，确定为目标标签特征；
8、根据每个类别的用户信息分别对应的目标标签特征，确定目标业务活动的目标用户，所述目标业务活动与所述历史业务活动为同类型活动。
9、第二方面，本申请实施例提供了一种目标用户确定装置，所述装置包括：
10、第一确定模块，用于根据历史业务活动数据，确定参与历史业务活动的全部用户的用户信息和行为数据，所述用户信息包括多个类别；
11、划分模块，用于针对每个类别的用户信息，对所述用户信息进行维度划分，得到多个维度的用户标签特征；
12、构建模块，用于根据所述用户标签特征和所述行为数据，构建因果关系图谱；
13、第二确定模块，用于根据所述因果关系图谱，确定所述因果关系图谱对应的多个因果关系序列以及各个因果关系序列之间的因果系数；
14、第三确定模块，用于将因果系数最大的两个因果关系序列对应的用户标签特征，确定为目标标签特征；
15、第四确定模块，用于根据每个类别的用户信息分别对应的目标标签特征，确定目标业务活动的目标用户，所述目标业务活动与所述历史业务活动为同类型活动。
16、第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；处理器执行所述计算机程序指令时实现如第一方面的任一项实施例中所述的目标用户确定方法的步骤。
17、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面的任一项实施例中所述的目标用户确定方法的步骤。
18、第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，所述程序产品被存储在存储介质中，所述程序产品被至少一个处理器执行以实现如本申请实施例第一方面提供的目标用户确定方法的步骤。
19、本申请实施例的目标用户确定方法、装置、设备、介质及产品，对历史业务活动对应的用户特征细化分组，并建立细分后的用户特征对应的因果关系图谱，然后确定因果关系图谱对应的各个因果关系序列之间的因果系数，从而根据因果系数确定目标标签，以根据目标标签实现对于与历史业务活动的同类型活动的目标用户的确定，进而能够实现仅针对目标用户进行活动推广或投放，能够降低成本，并且能够提升用户体验。
1.一种目标用户确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户标签特征和所述行为数据，构建因果关系图谱，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述前置事件和所述后置事件，构建因果关系图谱，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述因果关系图谱，确定所述因果关系图谱对应的多个因果关系序列以及各个因果关系序列之间的因果系数，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各个预处理后的因果关系序列分别对应的特征矩阵，确定各个因果关系序列之间的因果系数，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各个预处理后的因果关系序列分别对应的特征矩阵，确定各个因果关系序列的特征矩阵之间的信息流的最大似然估计值，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述显著性检验结果，确定因果系数，包括：
8.一种目标用户确定装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；所述处理器调用所述计算机程序指令时实现如权利要求1-7中任意一项所述的目标用户确定方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器调用时实现如权利要求1-7中任意一项所述的目标用户确定方法。
11.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-7中任意一项所述的目标用户确定方法。
