原文:繪制用戶畫像——根據用戶行為計算標簽權重介紹及實現

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程度,常用於計算標簽的重要程度,一個標簽的重要程度隨着它在一篇文章出現的次數成正比,隨着它在整個文檔集中出現的次 ...

2020-02-05 18:03 0 2873 推薦指數:

查看詳情

利用行為標簽構建用戶畫像

問題導讀:1、用戶畫像的核心工作是什么?2、開發用戶畫像流程有哪些?3、標簽類別和標簽內容有哪些?4、如何構建用戶畫像系統?用戶畫像將產品設計的焦點放在目標用戶的動機和行為上,從而避免產品設計人員草率地代表用戶。產品設計人員經常不自覺的把自己當作用戶代表,根據自己的需求設計產品,導致無法抓住實際 ...

Thu May 28 01:28:00 CST 2020 0 1878
用戶畫像——“打標簽

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 ...

Sun Feb 02 01:58:00 CST 2020 0 2351
用戶畫像特征及標簽存儲

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 ...

Wed Oct 14 23:39:00 CST 2020 0 1850
用戶網絡行為畫像》讀書筆記(一)

推薦就是發掘用戶集合和對象集合的語義關系,為用戶提供語義最相關的 TOP-N 對象集合。 語義關系就是能讀懂用戶偏好興趣的核心。 推薦系統是面向具體業務的交叉研究,無業務講推薦系統,感覺言之無物;從技術來講,不同的數據、不同的場景就會有不同的結果; 用戶畫像粒度如何控制? 是給一群人打上 ...

Thu Apr 19 20:36:00 CST 2018 0 1181
用戶畫像(3)用戶畫像的建模方法-事實標簽

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 ...

Wed Mar 29 22:42:00 CST 2017 0 6528
用戶畫像標簽體系——從零開始搭建實時用戶畫像(三)

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 ...

Thu May 28 19:04:00 CST 2020 0 8711
用戶畫像

在產品的起始階段,保證你的產品是被客戶強烈需要的,那么你就邁向了產品成功的第一步,如何能准確地定位到目標顧客以及他們最強烈的痛點呢?今天我們介紹一下這一階段的最佳實踐之一:用戶畫像。 首先,我們看下面這個例子: 每年的微信生活白皮書中,微信官方都會公布典型用戶的一天:工作日每天 7 點起 ...

Wed Sep 01 00:40:00 CST 2021 0 156
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM