第一部分：推荐系统之内容理解与画像构建Week1：机器学习基础逻辑回归模型梯度下降法神经网络模型过拟合与正则常用的评价指标常用的优化算法向量、矩阵基础Week2：推荐系统基础推荐系统概述、架构设计推荐系统后台数据流设计常用的技术栈推荐系统中的评价指标简单的用户协同环境搭建Week3：内容画像的构建以及NLP技术内容画像的搭建基础关键词提取技术tf-idf, textRankLSTM与注意
目录前言7.1 用户画像7.2 标签系统7.2.1 标签分类方式7.2.2 多渠道获取标签（1）事实类（2）规则类（3）模型类7.2.3 标签体系框架7.3 用户画像数据特征7.3.1 常见的数据形式7.3.2 文本挖掘算法LSAPLSALDA7.3.3 神奇的嵌入表示word2VecDeepWalk7.3.4 相似度计算欧式距离余弦相似度jaccard相似度。。。7.4 用户画像的应用7.4.1
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2023-11-14 18:39:05
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机器学习算法进行用户画像构建是一项复杂却又充满挑战的任务。在当今数字化的世界中，便捷获取用户需求和行为模式，对于提升产品体验和增加市场竞争力至关重要。用户画像，通过分析用户的历史行为、偏好和特征，将每个用户转化为可操作的数据，以便更好地满足他们的需求。
### 背景描述
在构建用户画像的过程中，首先需要明确数据来源和处理流程。下面是用户画像构建的基本流程图：
```mermaid
flowc
概述概念：勾画用户（用户背景、特征、性格标签、行为场景等）和联系用户需求与产品设计的，旨在通过从海量用户行为数据中炼银挖金，尽可能全面细致地抽出一个用户的信息全貌目标：将定性和定量方法结合在一起
定性化的方法：通过对用户的生活情境、使用场景、用户心智进行分析来对用户的性质和特征做出抽象与概括定量化：对特征做精细的统计分析与计算，获得对于用户较为精准的认识，便于在数值排序的基础上实现核心用户的
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2024-01-26 07:31:00
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什么是用户画像用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性，能代表产品的主要受众和目标群体。用户画像的七要素做产品怎么做用户画像，用
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2023-10-09 08:13:11
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# 机器学习 商品画像 用户画像实现流程
## 1. 确定数据源
首先，我们需要准备好数据源，包括商品数据和用户数据。商品数据包括商品属性、销量、价格等信息；用户数据包括用户行为、偏好、购买记录等信息。
## 2. 数据预处理
对数据进行清洗、缺失值处理、特征抽取等预处理操作，以便后续的机器学习模型可以更好地学习和理解数据。
```python
# 代码示例
import pandas as
原创
2024-04-30 07:42:25
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# 用户画像与机器学习实现指南
在现代应用程序中，用户画像是一个非常重要的概念，它帮助我们理解用户的行为、偏好和需求，从而提供个性化的服务。在这一篇文章中，我们将深入探讨如何使用机器学习来创建用户画像的过程。我们会通过表格和代码示例，帮助你一步一步实现这一目标。
## 流程概述
在开始具体的代码实现之前，让我们先明确一下整个流程。以下是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --
作为一枚产品汪，用户画像这个词你一定不陌生，那用户画像到底是什么呢？我们又该如何结合业务场景创建可用的用户画像呢？用户画像有什么作用呢？大家可以先思考一下上面三个问题~首先，我们来聊聊什么是用户画像。一、什么是用户画像？用户画像是通过对用户各类特征进行标识，通过标识给用户贴上各类标签，再通过标签把用户分为不同的群体，以便对不同的群体分别进行产品/运营运作。二、标签都有哪些？这里呢我们把标签分为四大
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2024-03-12 18:07:32
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用户画像方法：关联规则，聚类用户定性画像：用户维度+产品维度 用户维度：用户特征，用户行为，用户兴趣偏好 产品维度：用户下单的产品类别，下单次数，下单的平台用户画像相似度 定量相似度计算W(k)表示第k个标签的权重 用户画像中不同标签需要进行归一化处理；具体某个标签相似度计算方法有：欧式距离，余弦相似度，jaccard系数等；对于标量标签，通常采用欧式距离，曼哈顿距离和余弦相似度等。 定性
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2023-10-10 09:49:28
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基于dlib进行人脸检测Dlib是一个深度学习开源工具，基于C++开发，也支持Python开发接口。由于Dlib对于人脸特征提取支持很好，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以Dlib人脸识别开发很适合做人脸项目开发。官网地址：http://dlib.net
Github 源码库：https://github.com/davisking/dlibHOG 方向梯度直方图（Histogram
决策树1、决策树，是一种分类算法和回归算法（这里只介绍分类算法）2、决策树算法的构建分为3个部分：特征的选择，决策树的生成，决策树的剪枝；（主要参考李航的《统计学习方法》第五章） a、特征的选择—-选择使信息增益最大的特征；即选择一个分类特征必须是分类确定性更高，此特征才是更好的； b、决策树的生成—ID3，C4.5算法，此时用迭代的方式构建决策
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2023-08-04 17:02:28
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最近，下班后，结合我自己的理解和论坛上的一些帖子，用户画像的算法有哪些，我编辑了一篇关于用户肖像的文章。我个人认为这篇文章以宏观的方式描述了用户肖像的主要内容。(文章中的图片来自不同的帖子，应该分享和删除)。首先，什么是用户肖像，用户画像智能匹配是什么，用户肖像指的是从诸如用户属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息中提取的标记用户模型。一般来说，是对用户进行标注，而标注是通过分析用户信息获得的高
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2024-01-30 08:11:05
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# 机器学习开发用户画像教程
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现“机器学习开发用户画像”。这个过程需要一系列步骤，包括数据收集、数据清洗、特征工程、模型选择和评估等。让我们一起开始吧！
## 流程步骤
下面是整个过程的流程步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|------------|-
原创
2024-04-22 04:14:13
66阅读
用户画像要注意的地方： （1） 距离现在时间越近发现的一些物质应该和久远时间发现的物质区别对待。 （2）体现与众不同的特点。 （3） 数字化等级标注。没办法做到数字化的东西是不能计算也不能比较的。那么用户画像要如何快速入门：大家可能经常会听到用户画像这个词，但是具体在做的时候又会觉得无从下手，或者认为只是常规的标签统计，这往往是一个误区。本人在某互联网企业从事了
原创
2022-12-03 08:54:20
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# 交通用户画像机器学习
交通用户画像是指通过分析交通工具的使用者，并根据他们的特征建立用户画像，以便更好地了解用户需求、优化出行体验和提供个性化服务。机器学习是一种通过数据分析和模式识别来实现自动化学习的方法，可以应用于交通用户画像的建立中。本文将介绍交通用户画像的概念、机器学习在交通用户画像中的应用，并提供一个简单的代码示例。
## 什么是交通用户画像？
交通用户画像是指通过分析用户的属
原创
2024-02-07 08:16:33
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人工智能正值发展热头，为了开发和部署人工智能应用程序，涌现出了很多机器学习框架。这些框架直接跨越开发、测试、优化和生产等流程，为开发人员提供了一个很好的研发捷径。有的框架注重自身的可用性，有的框架侧重于生产部署和参数优化，它们都有各自的优缺点，这也增加了研发人员选择的难度。目前，处于...
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2018-08-18 10:59:38
256阅读
特征选择为什么要进行特征选择我们在现实任务中经常会遇到维数灾难的问题，这是由于属性过多而造成的，若能从中选择出重要的
原创
2023-03-03 01:33:45
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LLVM 与 Clang 介绍LLVM 是 Low Level Virtual Machine 的简称，这个库提供了与编译器相关的支持，能够进行程序语言的编译期优化、链接优化、在线编译优化、代码生成。简而言之，可以作为多种语言编译器的后台来使用。如果这样还比较抽象的话，介绍下 Clang 就知道了：Clang 是一个 C++ 编写、基于 LLVM、发布于 LLVM BSD 许可证下的
1 用户画像 用户画像是对现实世界中用户的数学建模。挑战： 1.记录和存储亿级数据用户的画像； 2.支持和扩展不断增加的维度和偏好； 3.毫秒级更新； 4.支撑个性化，广告投放和精细化营销等产品。 前三个可以用hadoop来解决，3可以用spark二、用户画像系统三、用户画像处理流程 1、明确问题和了解数据 追求数据和需求的匹配 明确需求：分类、聚类、推荐、。。。 数据的规模、重要特征的覆盖度2、
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2023-10-24 10:56:45
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构建用户画像是一个定性和定量研究循环穿插的过程。实际执行中，可以根据时间的跨度、用户画像的精细度和用户覆盖度来决定，先做定性研究，定量研究，还是定性定量研究结合进行。这里，我们先从定性研究开始。第一步：定性研究定性研究从用户访谈开始。访谈的步骤不再赘述，需要注意的是，对于定性研究中的用户访谈，一般会覆盖以下几方面的内容：产品的使用情况：接触渠道和方式、接触原因、第一印象、使用产品的关注因素、使用频
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2023-11-23 23:31:27
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