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 ...
一 标签计算 数据 处理过程分析 第一步:筛选出extInfoList不为空的记录,并去除values中的标签值 获取到的记录形式 第二步:分离标签 获取到的记录形式 第三步:统计标签 获取到的记录形式 JSON解析代码 Spark统计代码 二 用户画像 用户画像介绍 根据用户的信息和行为动作,用标签将用户的特征描绘出来,用于描绘的标签就是用户画像。这些标签都是根据一些行为来推算出来。构建用户画像 ...
2019-11-19 10:33 0 458 推荐指数:
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 ...
用户画像是根据用户社会属性、生活习惯、兴趣爱好和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型,简而言之,就是给用户“打标签”。通过获取用户的信息,并对其进行分析,绘制用户画像。 用户信息可以分为两个维度,静态信息和动态信息,静态信息则指用户的固有属性,如性别,年龄,消费水平等,动态信息则是 ...
hive 存储 : 存储数据相关标签表、人群计算表的表结构设计以及ID-Mapping的一种实现方式 建立用户画像首先需要建立数据仓库,用于存储用户标签数据。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,依赖于HDFS存储数据,提供的SQL语言可以查询存储在HDFS中的数据。开发时一般使用 ...
如何根据用户行为,构建模型产出标签、权重。 一个事件模型包括:时间、地点、人物三个要素。 每一次用户行为本质上是一次随机事件,可以详细描述为:什么用户,在什么时间,什么地点,做了什么事。 1、什么用户?who 用户标识的目的是为了区分用户、单点 ...
用户画像标签体系 用户画像的核心在于给用户“打标签”,每一个标签通常是人为规定的特征标识,用高度精炼的特征描述一类人,例如年龄、性别、兴趣偏好等,不同的标签通过结构化的数据体系整合,就可与组合出不同的用户画像。 梳理标签体系是实现用户画像过程中最基础、也是最核心的工作,后续的建模 ...
一、用户画像 1、概念描述 用户画像,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。用户画像最初是在电商领域得到应用的,尤其在数字化营销范畴之内,核心的依赖依据就是描述用户画像的丰富标签。 在大数据时代背景下,用户信息充斥在网络中,将用户的每个 ...
“以用户为核心”的概念在互联网时代深入人心,然而要真正了解用户懂得用户,就不得不提到“用户画像”。 随着大数据技术的深入研究与应用,借助用户画像,企业或APP可以深入挖掘用户需求,从而实现精细化运营以及为精准营销打下坚实基础。本文将重点介绍何为用户画像,用户画像的构建流程以及应用 ...
导读:本文详细介绍用户标签体系的构成及应用场景。 作者:赵宏田来源:大数据DT(ID:hzdashuju) 互联网相关企业在建立用户画像时一般除了基于用户维度(userid)建立一套用户标签体系外,还会基于用户使用设备维度(cookieid)建立相应的标签体系 ...