用户画像：从海量的用户数据中，建模抽象出每个用户的属性标签体系，这些属性通常需要有一定的商业价值。
用户图像数据挖掘：
1.数据收集
公司自有数据、互联网抓取的公开数据、第三方数据等
2.特征计算
特征爬虫：给出数据样本后，自动扫描结构化的数据表，根据相关性指标找到和样本标签强相关的数据列，处理后加入特征库作为后续建模使用。
3.特征库维护
统一管理特征，方便新特征的生成和老特征的下线，保证特征质量，检测特征波动情况，有质量风险的时候提出预警。
4.机器学习模型
使用算法建模。
注意为了方便统一预测，会采用预测模型标记语言做模型表达，减少模型预测时大量的适配工作。
预测模型标记语言(Predictive Model Markup Language,PMML)：是一种可以呈现预测分析模型的事实标准语言。标准东西的好处就是，各种开发语言都可以使用相应的包，把模型文件转成这种中间格式，而另外一种开发语言，可以使用相应的包导入该文件做线上预测。不过，当训练和预测使用同一种开发语言的时候，PMML 就没有必要使用了，因为任何中间格式都会牺牲掉独有的优化。
5.应用接口
标签的收录管理。
数据使用的两种模式：给定用户ID查询用户属性标签，给定用户属性组合(交并等)后圈定符合条件的一批用户。
6.画像应用
将用户画像标签应用到业务线
用户标识：userID、deviceID
自然人（NPI）:一个用户会有多个ID（如userID，deviceID，qq，wechat等），但是ID之间相互关联，有关联的ID一起构成一个实际的用户，也就是自然人。来自同一用户的所有ID统一对应到一个唯一编号NPI。
通常的识别方法为：将数据表示为分布式的图，求解最大连通子图，每个连通子图表示一个自然人，给每一个自然人一个唯一的编号自然人ID。
如果一个参数化模型可以分解为的形式，则未标记样本实例的价值就体现在，它们能够更好的地估计模型参数从而提高模型性能。
推导过程：
假设所有数据服从于某个由个高斯分布混合而成的分布，即
其中，为混合系数，
为参数。这样标记就可以视为一个由选定的混合成分
和特征向量
以概率
决定的随机变量。
根据最大后验概率假设，最优分类公式如下:其中
表示最终分类结果，
表示类别，
这两项的第一项与类别标记有关，第二项并不依赖示例的标记，因此如果有大量未标记实例可用，则意味着能够用于估计第二项的示例显著增多，让第二项的估计更加准确从而让整体更加准确。
【待解决】（之前在实习中用到全自动automl算子时，readme的要求也是希望能够将无label的测试集和有label的训练集同时输入模型去训练，保证不会因为测试集数据的分布影响模型效果，是否是同一个道理之后去查一下）
