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本发明公开了一种基于扩散模型的互联网保险用户特征筛选方法及装置，涉及数据处理领域，包括：采用结构因果模型将用户的特征数据的集合中的若干个特征数据建模成结构因果图，并初始化因果列表；对扩散模型进行的训练过程进行改进，引入马尔可夫转移概率矩阵描述离散型变量的加噪过程，得到经训练的扩散模型；将扩散模型与结构因果图结合，对经训练的扩散模型进行迭代更新，并计算得到落叶分数，根据落叶分数确定去除已经确定为叶子节点后的特征数据为叶子节点并加入因果列表中进行拓扑排序，更新掩码；在用户的特征数据的集合中遮盖掉掩码，重复上一步骤，最终得到特征数据筛选的结果，解决难以捕捉到互联网保险用户的异质性等问题。