本发明提供一种用户流失预测方法及装置。该方法包括：获取待预测用户的关联关系数据、历史交互数据及个人目标数据；将关联关系数据、历史交互数据及个人目标数据输入到用户流失预测模型中，得到用户流失预测模型输出的未来目标时间段对应的用户流失预测结果；用户流失预测模型是基于样本用户数据、样本用户数据对应的用户流失预测结果及标签用户流失数据训练得到的；用户流失预测模型包含用于提取用户自身流失倾向表征向量的残差深度交叉网络子模型、用于提取用户社交影响表征向量的图神经网络子模型及用于生成反事实数据的反事实数据预测子模型。采用本发明方法，基于反事实推理建模架构引入用户间相互关系因素，提高了用户流失预测的准确度。