上篇博客說到繪制用戶畫像時根據用戶行為計算標簽權重很重要,計算標簽權重最常用的算法是TF-IDF標簽權重算法,但是如何計算並沒有詳細介紹,那么這篇博客咱們就來詳細說說基於TF-IDF算法計算用戶標簽權重。 TF-IDF算法用以評估一個字詞對於一個文件集或一個語料庫中的其中一份文件的重要 ...
一 標簽計算 數據 處理過程分析 第一步:篩選出extInfoList不為空的記錄,並去除values中的標簽值 獲取到的記錄形式 第二步:分離標簽 獲取到的記錄形式 第三步:統計標簽 獲取到的記錄形式 JSON解析代碼 Spark統計代碼 二 用戶畫像 用戶畫像介紹 根據用戶的信息和行為動作,用標簽將用戶的特征描繪出來,用於描繪的標簽就是用戶畫像。這些標簽都是根據一些行為來推算出來。構建用戶畫像 ...
2019-11-19 10:33 0 458 推薦指數:
上篇博客說到繪制用戶畫像時根據用戶行為計算標簽權重很重要,計算標簽權重最常用的算法是TF-IDF標簽權重算法,但是如何計算並沒有詳細介紹,那么這篇博客咱們就來詳細說說基於TF-IDF算法計算用戶標簽權重。 TF-IDF算法用以評估一個字詞對於一個文件集或一個語料庫中的其中一份文件的重要 ...
用戶畫像是根據用戶社會屬性、生活習慣、興趣愛好和消費行為等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型,簡而言之,就是給用戶“打標簽”。通過獲取用戶的信息,並對其進行分析,繪制用戶畫像。 用戶信息可以分為兩個維度,靜態信息和動態信息,靜態信息則指用戶的固有屬性,如性別,年齡,消費水平等,動態信息則是 ...
hive 存儲 : 存儲數據相關標簽表、人群計算表的表結構設計以及ID-Mapping的一種實現方式 建立用戶畫像首先需要建立數據倉庫,用於存儲用戶標簽數據。Hive是基於Hadoop的數據倉庫工具,依賴於HDFS存儲數據,提供的SQL語言可以查詢存儲在HDFS中的數據。開發時一般使用 ...
如何根據用戶行為,構建模型產出標簽、權重。 一個事件模型包括:時間、地點、人物三個要素。 每一次用戶行為本質上是一次隨機事件,可以詳細描述為:什么用戶,在什么時間,什么地點,做了什么事。 1、什么用戶?who 用戶標識的目的是為了區分用戶、單點 ...
用戶畫像標簽體系 用戶畫像的核心在於給用戶“打標簽”,每一個標簽通常是人為規定的特征標識,用高度精煉的特征描述一類人,例如年齡、性別、興趣偏好等,不同的標簽通過結構化的數據體系整合,就可與組合出不同的用戶畫像。 梳理標簽體系是實現用戶畫像過程中最基礎、也是最核心的工作,后續的建模 ...
一、用戶畫像 1、概念描述 用戶畫像,作為一種勾畫目標用戶、聯系用戶訴求與設計方向的有效工具,用戶畫像在各領域得到了廣泛的應用。用戶畫像最初是在電商領域得到應用的,尤其在數字化營銷范疇之內,核心的依賴依據就是描述用戶畫像的豐富標簽。 在大數據時代背景下,用戶信息充斥在網絡中,將用戶的每個 ...
“以用戶為核心”的概念在互聯網時代深入人心,然而要真正了解用戶懂得用戶,就不得不提到“用戶畫像”。 隨着大數據技術的深入研究與應用,借助用戶畫像,企業或APP可以深入挖掘用戶需求,從而實現精細化運營以及為精准營銷打下堅實基礎。本文將重點介紹何為用戶畫像,用戶畫像的構建流程以及應用 ...
導讀:本文詳細介紹用戶標簽體系的構成及應用場景。 作者:趙宏田來源:大數據DT(ID:hzdashuju) 互聯網相關企業在建立用戶畫像時一般除了基於用戶維度(userid)建立一套用戶標簽體系外,還會基於用戶使用設備維度(cookieid)建立相應的標簽體系 ...