在移动互联网时代，精细化运营成为企业重要的竞争力，此时，“用户画像”的概念也应运而生。用户画像是指，在大数据时代，我们通过对海量数字信息进行清洗、聚类、分析，从而将数据抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。在下文中，我们将以个推用户画像产品为例，为你详解“用户画像”的技术特点和使用价值。个推用户画像产品依托个推多年积累的海量数据及强大的数据分析能力，可为 APP
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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# Python基于用户画像推荐在线课程
随着在线教育的蓬勃发展，越来越多的学习者希望能够找到适合自己的课程。建立一个基于用户画像的课程推荐系统是一个有效的方法。本文将通过Python代码示例，阐述如何构建一个简单的推荐系统，并使用Mermaid语言提供序列图以帮助理解推荐流程。
## 什么是用户画像？
用户画像是对用户特征的描述，通常包括用户的基本信息、学习偏好、历史行为等。通过分析这些特
原创
2024-08-30 05:39:00
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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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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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近期，由于项目需求，需要构建一套消费者的用户画像。这是一套偏大数据处理和实时数仓领域的解决方案，因为之前对这个领域并不熟悉，因此做了下前期的方案调研和初步的解决方案设计，本文将这个过程做个记录总结，希望能够对同样第一次接触这个领域，需要入门的同学有所帮助。一. 用户画像构建方法调研在方案调研前期，主要是调研业界现有的主流用户画像构建方案。通过网上的搜索和学习，发现用户画像的构建方案大都大同小异，其
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2023-12-29 14:48:36
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♚
作者：KingShine，现居北京，程序猿一枚。主要方向为数据分析、自然语言处理，大数据。希望结交到志同道合的朋友，共同进步。
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
actio
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2023-10-08 14:45:55
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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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导读本文主要包括两部分内容，第一部分会对零零散散进行了两个多月的用户画像评测做个简要回顾和总结，第二部分会对测试中用到的python大数据处理神器pandas做个整体介绍。Part1 用户画像评测回顾与总结1、为什么做用户画像评测？将时钟拨回到2018年初，大家迫切想打破以往资讯推荐无章可循的局面，而今日的推荐算法也似乎演成了神话，用户意图这个词在WiFi管家团队被一再提及，继而AI推荐布局被推到
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2023-10-01 10:41:17
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前言这个月做的事情还是蛮多的。上线了一个百台规模的ES集群，还设计开发了一套实时推荐系统。 标题有点长，其实是为了突出该推荐系统的三个亮点，一个是实时，一个是基于用户画像去做的，一个是异步化。*** 实时主要体现在三个层面：***用户画像中的的短期兴趣模型实时构建。也就是你看完一个视频，这个视频几秒内就影响了你的短
原创
2023-04-30 06:40:23
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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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0x00 前言最近又遇到了很多小伙伴在群里问画像数据的存储问题，这里分享一下之前写的一篇文章，给大家参考现在的用户画像，动不动就是几千几万个标签，标签一多就出现了一些需要克服的难题，比如下面两个：如何解决频繁新增和删除标签的场景如何解决不同标签更新时间和频率不同的问题0x01 数据模型设计从个人角度来讲，在大数据领域接触比较多的的存储引擎有这几个：Hive(Hdfs)、Hbase、ES。这也会是我
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2023-10-10 14:05:33
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# 基于 Python 的用户画像
## 引言
用户画像是对用户进行全面分析的一种手段，可以帮助企业更好地了解用户的需求、行为模式和特征。基于 Python 的用户画像，我们可以利用数据科学的技术和工具，从各类数据中提取有价值的信息。本文将介绍用户画像的基本概念，并通过代码示例演示如何在 Python 中实现用户画像的构建。
## 用户画像的基本概念
用户画像通常包括用户的基本信息（如年龄
作者简介：杨思义，男，26岁，2015年6月毕业于山东大学齐鲁软件学院，工程硕士学位。2014年6月至今工作于北京亚信智慧数据科技有限公司 BDX大数据事业部，从2014年9月开始从事项目spark相关应用开发。这里讲解下用户画像的技术架构和整体实现，那么就从数据整理、数据平台、面向应用三个方面来讨论一个架构的实现(个人见解)。数据整理：1、数据指标的的梳理来源于各个系统日常积累的日志记录系统，通
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2024-05-02 16:13:35
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推荐系统听上去是高大上的东西，在互联网多个场景中有广泛应用 场景1：你在google或百度的广告后台，输入一个关键词提交竞价，那么系统就会推荐很多认为你可能需要的关键词。场景2：你在小游戏网站玩一款小游戏，旁边会提示你可能喜欢玩的其他小游戏。场景3：你在电子商务网站下订单完成购物，底下有一栏推荐你购买的其他产品。类似场景是不是很熟悉？ 现在推荐系统也被定义为大数据的一种典型应用
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Python大数据的用户画像分析系统
在数字化时代，用户数据的分析已经成为指导决策的关键工具。用户画像分析系统能够帮助企业更好地理解用户行为、需求及其特征，从而优化产品和服务。本文将介绍如何基于Python构建一个用户画像分析系统，并给出相关代码示例。
## 什么是用户画像？
用户画像是对用户特征、需求和行为的全面描述。通过收集和分析用户数据，企业可以将用户分成不同的群体，从而投放更
# 基于Spark实现用户画像系统
用户画像系统是现代数据分析中的重要组成部分，它通过分析用户的数据，帮助企业更好地理解用户需求，从而提供个性化服务。Apache Spark作为一种强大的大数据处理框架，因其分布式计算能力和丰富的库支持，成为实施用户画像系统的理想选择。本文将介绍如何使用Spark构建用户画像系统，并提供相关代码示例。
## 1. 什么是用户画像
用户画像是对用户行为、喜好和
# Python搭建用户画像系统
用户画像系统是一种分析用户行为、特征和兴趣的工具，广泛应用于个性化推荐、精准营销等领域。本文将介绍如何使用Python搭建一个简单的用户画像系统，包括数据收集、特征提取和可视化等步骤。
## 一、系统架构
用户画像系统的基本架构可以概括为以下几个部分：
1. 数据收集
2. 数据清洗与处理
3. 特征提取
4. 用户画像生成
5. 可视化展示
下面我们通过
