TG 机器人源码怎么添加用户活跃度预测功能？

你的需求是想通过一些用户行为数据来判断TA以后会不会频繁地和你的TG机器人互动。

首先，你可以收集一些基础数据，比如用户最后一次互动时间、发消息频率、常用功能模块、是否设置了别名、是否添加了好友等。

然后，你就可以用Python中的sklearn、LightGBM等库训练模型，将用户分为“活跃”和“非活跃”两类。前期可以用逻辑回归试试手。

代码改动上，你可以在每次用户触发命令的时候记录数据，然后定期跑一次预测，将结果缓存下来，后续交互时就可以做个性化处理了。

记得数据脱敏，不要泄露隐私。模型上线前建议自己先测试几轮，看下准确率是否达标。