TG 机器人源码怎么添加用户活跃度预测功能？

想给TG机器人加个用户活跃度预测功能，其实不难。

第一步，采集用户行为数据。比如发言频率、点击链接次数、消息查看时间间隔等。数据越丰富越好。

第二步，选模型。Python的LightGBM或XGBoost都是不错的选择，轻量高效，新手也容易上手。

第三步，训练模型。用历史用户数据打上标签（活跃/不活跃），然后喂给模型。Scikit-learn可以帮你做数据预处理和交叉验证。

第四步，嵌入机器人代码。用户每次触发机器人时，实时计算活跃度概率。这个值可以决定是否推送内容或调整交互策略。

别忘了定期更新模型，用新数据重新训练。这样才能保证预测准确。

用户活跃度预测的核心是数据，你需要收集用户聊天频率、点击按钮、发送消息、访问时间等行为数据，然后用机器学习模型训练出预测模型。

建议使用 Python 的 Scikit-learn 或 TensorFlow，用数据库记录用户行为日志，然后喂给模型训练，也可以使用 Telegram Bot API 获取用户互动数据，作为输入特征。

如果刚入门这个方向，建议使用逻辑回归模型，然后慢慢优化。不要一开始就上复杂的算法，先验证思路的可行性。

想给TG机器人加上用户活跃度预测，可以参考这几个点。

第一，收集用户行为数据。聊天频率、触发命令次数、访问时间这些基础指标都得记录下来。

第二，用简单算法做分类。可以试试逻辑回归、随机森林这些机器学习模型，门槛不高，效果也不差。

第三，用现成工具降低开发难度。Python的scikit-learn库就不错，训练个轻量级模型不难。

第四，把预测结果接入机器人。用户活跃度低，就发个提醒消息；活跃度高，就推送个性化内容。

别想着一蹴而就，先从收集数据开始练手，慢慢迭代功能。