文章目录1.英文文献1.1 User Profile Extraction from Twitter for Personalized News Recommendation(2014)1.2 A Framework for Interaction-driven User Modeling of Mobile 1.英文文献1.1 User Profile Extraction from Twit
上篇博客说到绘制用户画像时根据用户行为计算标签权重很重要，计算标签权重最常用的算法是TF-IDF标签权重算法，但是如何计算并没有详细介绍，那么这篇博客咱们就来详细说说基于TF-IDF算法计算用户标签权重。 TF-IDF算法用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度，常用于计算标签的重要程度，一个标签的重要程度随着它在一篇文章出现的次数成正比，随着它在整个文档集中出现
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2023-09-02 22:09:45
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在越来越火的大数据和机器学习的浪潮中，准确的定位用户的行为和用户未来的习惯预测，才是真正的产品研发方向。并非市场和运营导向。消费者越来越个性化，多元化，如何细分用户群体？首先产品经理要明白产品要服务的对象是谁，然后观察他们的日常行为、消费习惯、上网习惯、，以此来确定产品和服务的开发方向。一个活跃用户的价值是僵尸粉的百倍，千倍，必须要明确的认识到产品服务的目标群体才能准确的提高产品的质量。采集用户数
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2024-07-04 13:10:39
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基于用户画像进行个性化推荐，从数据的角度出发的各类思考
之前开的坑一直没有完成，有要开新的坑了，最近在做关于个性化推荐的项目，所以想对目前的工作有个总结。现阶段的话，仍然处于熟悉数据的过程中，还没有正式的走到算法这一层。主要的原因有两点，第一：数据不是很全，关于用户、item的信
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2024-03-11 22:01:11
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本文摘自赵宏田老师的：“用户画像：方法论与工程化解决方案”。搭建一套用户画像系统，整体的方案需要考虑8个模块的建设。 用户画像主要模块
用户画像基础： 需要了解、明确用户画像是什么、包含那些模块、数据仓库架构是什么样子、开发流程、表结构设计、ETL设计等。这些都是系统框架、系统规划。只有明确了方向和计划，后续才能做好项目排气和人员投入预算。这些规划对于评估每个开发阶段的重要指标和关键产出也
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2024-06-07 14:17:44
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用户画像是个体系性比较强的内容模块，分一两次博客也写不完，我争取分多次博客把各个模块都搭建起来。上次把用户画像方面的内容开了一个头，讲了关于标签权重的计算方法，这次就聊聊标签聚类的方法。其实聚类不限于方法和形式，只要能将同类物品 / 内容进行准确聚类的，都是好的方法。好啦，开篇结束啦，下面让我们进入正题吧：一、应用背景：继上一篇中提到的用户标签表，存储了用户在平台上每次操作（来自日志数据）、购买（
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2024-07-18 23:08:08
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最近一段时间都在学习深度学习，想着在用户画像标签模型中看能不能用上，终于，用了一个多月的时间，结合实际的场景和数据，搭建了一套“孕妇标签”的深度学习模型。这篇文章重点介绍了在用户画像标签模型中运用深度学习建模的过程中，我们遇到的一些问题，以及其中的一些体会和思考，对于深度学习的一些基础概念和模型，文章没有过多的介绍。另外，自己也属于深度学习的入门阶段，若有理解有误的地方，欢迎大家指正。什么是用户
使用 Python+PySpark 做用户画像！越来越觉得互联网无隐私了！一、数据准备本文主要是作为一个PySpark的入手实例来做，数据来源网络。 主要用到两个数据文件： action.txt ， document.txt 。 下表为 action.txt ，数据格式： userid~docid~behai
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2023-11-08 20:18:33
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在越来越火的大数据和机器学习的浪潮中，准确的定位用户的行为和用户未来的习惯预测，才是真正的产品研发方向。并非市场和运营导向。消费者越来越个性化，多元化，如何细分用户群体？首先产品经理要明白产品要服务的对象是谁，然后观察他们的日常行为、消费习惯、上网习惯、，以此来确定产品和服务的开发方向。一个活跃用户的价值是僵尸粉的百倍，千倍，必须要明确的认识到产品服务的目标群体才能准确的提高产品的质量。采集用户数
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2024-04-02 10:36:05
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用户画像-案例基于用户搜索关键词数据为用户打上标签（年龄，性别，学历）整体流程（一）数据预处理编码方式转换对数据搜索内容进行分词词性过滤数据检查（二）特征选择建立word2vec词向量模型对所有搜索数据求平均向量（三）建模预测不同机器学习模型对比堆叠模型将原始数据转换成utf-8编码，防止后续出现各种编码问题由于原始数据比较大，在分词与过滤阶段会比较慢，这里我们选择了原始数据中的1W个import
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2023-12-12 19:14:13
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# 基于用户画像和标签的商品推荐系统实现指南
作为一名新入行的开发者，构建一个基于用户画像和标签的商品推荐系统可能看起来有些复杂。为了帮助你理解这一过程，我将分步骤为您详细讲解，并提供相关的代码示例。我们将通过一个流程表和状态图来明确每个步骤的目的和内容。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------------
原创
2024-09-06 05:33:50
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本文内容为【友盟+】首席数据架构师&数据委员会会长张金做客「极客公开课·Live 」演讲内容。文章内容包含：用户画像的核心价值，用户画像是如何生成的？常用的标签体系包括哪些？应用在哪？以及数据应用的建议和总结等。友萌君精心整理了文字＋PPT版本，建议你先收藏再仔细阅读，真的是干货满满！ 什么是用户画像？ 用户画像也叫用户标签， 是基于用户行为分析获得的对用户的
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2023-10-15 17:37:19
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1. Spark ML简单介绍 Spark ML面向DataFrame编程。Spark的核心开发是基于RDD(弹性分布式数据集)，但是RDD的处理并不灵活，如果做结构化处理，需将RDD转换成DataFrame，DataFrame实际上就是行对象的RDD+schema，类似于原本的文本数据，加上schema，做一下结构的转换就变成数据库里面的表，表是有元数据的，有字段有类型。所以Data
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2023-08-26 10:32:42
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本文摘自赵宏田老师的：“用户画像：方法论与工程化解决方案”。用户画像项目建设流程，主要分为以下几个阶段：第一阶段：目标解读在建立用户画像之前，首先需要明确的是，用户画像服务于企业的对象，再根据业务方需求，明确未来产品建设目标和用户画像分析之后的预期效果。一般而言，用户画像的服务对象，包括运营人员和数据分析人员。不同的业务方，对用户画像的需求侧重点也不一样。就运营分析人员来说，他们需要分析用户特征、
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2024-01-11 07:24:26
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1、何为用户画像用户画像是指根据用户的属性、偏好、行为、生活习惯、等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗讲就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度提炼的特征标识通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理用户画像是对现实世界中用户的建模，用户画像应该包含目标、方式、组织】标准、验证这些方面目标：指定是描述人，认识人，了解人，
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2024-01-09 22:51:38
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最近在学习用户画像，翻看了“彭友会”的七十多份资料、翻看了经过点书籍、及网友的各种文章。这里做个总结。
原创
2021-12-14 11:43:21
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RFM 用户价值模型1 需求假设我是一个市场营销者, 在做一次活动之
原创
2023-05-30 00:51:28
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1 前言最近在学习用户画像，翻看了“彭友会”的七十多份资料，简单过了一遍赵宏田老师的书，最近又看了许多微信公众号里的文章。整体感受就是，资料太杂、内容太乱、重复的太多、相互间也会有些冲突。...
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2021-08-19 14:36:56
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用户画像基础1.1 用户画像简介用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。一般企业中，数据应用体系的层级划分为：基础平台建设、报表与可视化、产品运营与分析、精细化运营工具以及战略决策。1.2 用户标签类型统计类标签：最基础的标签，如性别、年龄、城市
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2024-05-17 22:21:58
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一、用户画像的准则Step1、统一标识 用户唯一标识是整个用户画像的核心Step2、给用户打标签 用户标签的4个维度Step3、基于标签指导业务 业务赋能的3个阶段二、用户标签都有哪些维度八字原则：用户消费行为分析用户标签：性别、年龄、地域、收入、学历、职业等消费标签：消费习惯、购买意向、是否对促销敏感行为标签：时间段、频次、时长、收藏、点击、喜欢、评分 （U
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2023-11-12 13:10:28
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