【编程开发】某风网 大数据推荐系统算法工程师 项目实战1 用户画像用户画像是对现实世界中用户的数学建模。2 构建用户画像系统 标签：表示用户特征、多个维度、之间相互关联。 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。3 用户画像系统流程 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
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2024-01-02 14:18:18
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聚类（Clustering），顾名思义就是“物以类聚，人以群分”，其主要思想是按照特定标准把数据集聚合成不同的簇，使同一簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时，使不在同一簇内的数据对象的差异性尽可能大。通俗地说，就是把相似的对象分到同一组。聚类算法通常不使用训练数据，只要计算对象间的相似度即可应用算法。这在机器学习领域中被称为无监督学习。 某大型保险企业拥有海量投保客户数据，由于大数据技术
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2024-01-31 09:00:24
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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
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2024-08-03 19:06:01
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用户画像是当下很多企业都会提及的概念，多数情况下会和大数据以及营销挂钩。本文将对用户画像的相关知识进行进行简单的介绍，并利用Python去实现一个简单的用户画像系统。
1.什么是用户画像用户画像可以理解成是海量数据的标签，根据用户的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述，形成一个人物原型 。用户画像 = 自我介绍
原创
2021-12-16 13:45:37
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用户画像是当下很多企业都会提及的概念，多数情况下会和大数据以及营销挂钩。本文将对用户画像的相关知识进行进行简单的介绍，并利用Python去实现一个简单的用户画像系统。1.什么是用户画像用户画像可以理解成是海量数据的标签，根据用户的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征
原创
2022-02-24 17:56:04
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如何用 Python 进行用户画像
在当今数据驱动的世界中，用户画像是理解用户行为和需求的重要工具。用户画像不仅帮助企业针对不同用户群体提供个性化服务，还能提升整体用户体验。本文将详细介绍如何使用 Python 进行用户画像的过程，涵盖问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化。
## 问题背景
用户画像的生成一般依赖于大量用户数据的收集与分析。在某个电商平台中，我们需要分
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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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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作者：罗志恒在日常商业活动中，有各种各样的职能划分：增长、内容、活动、产品，虽然具体工作和最终目标不一样，但其实都是围绕着“用户”去做，可以说都是在做“用户运营”。如今伴随着流量红利的结束、获客成本的不断提高，我们进入了一个用户精细化运营阶段。在这个阶段中，我们不得不使用一个工具——用户“画像”标签体系。今天我们就来说说用户画像。本文重点：1.用户画像在数据分析中的应用；2.如何构建用户画像。一、
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2024-01-20 12:55:12
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在大数据时代，机器要学会从比特流中解读用户，构建用户画像就变得尤其重要。本文介绍了用户画像的理论和实践，以及在实际中的应用。如何根据用户画像进行精准营销？将用户画像应用于个性化推荐？一起来寻找答案吧~首先看一下大数据与应用画像的关系，现在大数据是炙手可热，相信大家对大数据的四个V都非常了解，大数据应该说是 信息技术的自然延伸，意味着无所不在的数据。我们先看下数据地位发生转变的历史，在传统的IT时代
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2024-01-12 18:54:30
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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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文章目录1 前言2 用户画像分析概述2.1 用户画像构建的相关技术2.2 标签体系2.3 标签优先级3 实站 - 百货商场用户画像描述与价值分析3.1 数据格式3.2 数据预处理3.3 会员年龄构成3.4 订单占比 消费画像3.5 季度偏好画像3.6 会员用户画像与特征3.6.1 构建会员用户业务特征标签3.6.2 会员用户词云分析4 最后 1 前言? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章
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2024-01-22 09:22:02
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一 用户画像简介• 用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度数据，进而对用户或者产品特征属性的刻画，并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息，从而抽象出一个用户的信息全貌；• 可看做是企业应用大数据的根基，是定向广告投放与个性化推荐的前置条件，为数据驱动运营奠定了基础。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息已经愈发重要。二 用户画像的主要模块以用户端的表单填写、消费、
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2023-07-04 00:40:18
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管理学大师德鲁克曾说过：“如果你不能衡量它,那么你就不能有效增长它。”所以为了推进业务的发展，我们必须对我们的用户有清晰的认识。本文通过Python分析拍拍贷互联网金融数据训练营中提供的数据集，构建用户画像。一.提出问题根据给定的数据构建包含性别，学历，是否首标，年龄分布的用户画像。二.数据处理将数据导入后，依次进行重复值，缺失值以及异常值的检查。import pandas as pd
impor
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2023-09-06 11:31:41
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一、是什么？导读：“大数据时代，不少企业都将用户画像作为经营战略的首要调整目标。”移动互联网时代，人们在互联网上每天都会产生相关行为，很多行为都包括了用户的浏览信息或是丰富的用户信息，这些可能是用户的姓名、地域、性别、也可能是他的兴趣爱好等。这些标签对所构成的就是用户画像，其实，用户画像本身就是一个描述用户的名词，用来刻画用户个体或者用户群体全方位的特征，为运营分析人员提供用户的偏好、行为等信息进
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2023-09-08 10:12:00
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1. 用户画像是什么？在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来
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2023-10-11 11:24:33
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# 如何利用Hadoop分析用户画像
## 项目背景
在大数据时代，用户画像（User Profile）成为企业进行精准营销和产品推荐的重要工具。通过分析用户行为数据，我们可以获取用户的兴趣、习惯和偏好，进而优化营销策略。Hadoop作为一种广泛应用的分布式计算框架，能够处理海量数据，因此非常适合用于用户画像的分析。
## 项目目标
本项目旨在利用Hadoop及其生态系统，分析用户在平台上
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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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推荐布局被推到了前台。用户意图识别的优劣取决于对用户实时需求的了解程度，此事古来难。AI团队率先做的尝试是在一些特定场景下猜测用户意图，进行意图相关推荐，如住酒店用户，地铁上用户等，这是
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2023-08-22 15:50:40
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今天来聊一聊2B产品用户画像。和2C一样，2B也是有用户画像的......看下图 上图是小米手机用户的画像，用户年龄16-25岁占据26.9%。26-35占据57.0%，兴趣爱好以直播聊天、运动、动漫为主，社交风格二次元、文艺小清新、知识青年，性别方面男性70.2%，女性29.8%，这和小米的品牌定位是分不开的~上面是典型的2C用户画像。我们再来看看2B的用户画像是什么样的....下图
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2023-12-29 22:19:40
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