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人群圈选算法

人群圈选算法是一种广告投放策略，它根据用户的兴趣、行为和人口统计信息来选择潜在的目标受众。这种算法可以帮助广告主更有效地投放广告，提高广告的转化率和投资回报率。

人群圈选算法的优势在于它可以帮助广告主更精确地投放广告，从而提高广告的转化率和投资回报率。它可以根据用户的兴趣、行为和人口统计信息来选择潜在的目标受众，从而提高广告的投放效果。

人群圈选算法的应用场景包括广告投放、个性化推荐、社交媒体营销等。例如，在广告投放方面，人群圈选算法可以帮助广告主更精确地投放广告，从而提高广告的转化率和投资回报率。在个性化推荐方面，人群圈选算法可以帮助企业更好地了解用户的需求和兴趣，从而提供更加个性化的服务和产品。在社交媒体营销方面，人群圈选算法可以帮助企业更精确地投放广告，从而提高广告的投放效果和投资回报率。

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腾讯云社交广告：https://cloud.tencent.com/product/socialAds
腾讯云个性化推荐：https://cloud.tencent.com/product/recommend
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这些产品都可以帮助企业更好地使用人群圈选算法来提高广告的投放效果和投资回报率。

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1、人群创建人群创建即找到满足条件的用户并构建人群，根据圈选方式的不同可以分为规则、导入、组合、行为明细圈选等多种方式。...规则人群圈选是一种最常见、简单且易理解的人群圈选方式，图2-6展示了规则人群圈选的功能示意图，可以基于已有属性和用户行为数据进行人群创建。...基于行为明细的人群圈选：行为圈选是基于用户的行为明细数据进行圈选，其数据粒度较细且与时间紧密相关，基于这一特点，可以实现行为次数统计和行为序列圈选。...上面是几种常见的人群圈选方式，但是不同场景下对于人群圈选方式的要求不同，下面再介绍两种特殊场景下的人群圈选方式。人群LookALike：人群LookALike是借助算法能力实现人群的放大与缩小。...同理也可以借助算法能力进行种子人群缩小，找出其中最满足条件的用户。以上就是常见的一些人群圈选方式，更多圈选方式以及实现方案会在后续章节做详细介绍。 2.

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朋友圈选美大赛

但是昨晚逛朋友圈看到该课程的一个学生在他的公众号：《医学僧的科研日记》，写了一个笔记：突变特征(Mutational signatures)，让我很感动，就翻了翻他的朋友圈，发现一个超级有意思的图及配文《朋友圈选美大赛

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自如用户画像平台建设实践与营销应用

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搜推广遇上用户画像：Lookalike相似人群拓展算法

图片引用来自参考资料1 具体来讲，相似人群拓展（Lookalike）是基于种子用户，通过用户画像、算法模型等找到与种子用户更多拥有潜在关联性的拓展技术。...Lookalike算法是计算广告中的术语，不是单指某一种算法，而是一类方法的统称，这类方法综合运用多种技术，其目的就是为了实现人群包扩充。...同时，我们需要注意到的问题是，随着流量不断增大，相似人群的聚焦性也必然逐步降低，寻找目标人群的难度加大，致使非目标人群（无效人群，对转化没有帮助，但是会增加投放成本）的比例也随着流量的增加而增加。...腾讯广告算法大赛2018年的赛题，题目如下：相似人群拓展（Lookalike）基于广告主提供的一个种子人群（又称为种子包），自动计算出与之相似的人群（称为扩展人群）。...训练集中标定了人群中属于种子包的用户与不属于种子包的用户（即正负样本）。测试集将检测参赛选手的算法能否准确标定测试集中的用户是否属于相应的种子包。训练集和测试集所对应的种子包完全一致。

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画像平台人群创建方式-规则人群创建

规则圈选是按照指定条件从画像数据中找到满足要求的用户并沉淀为人群的一种常见的人群创建方式。所谓的规则就是条件的组合，比如北京市男性用户，最近一周平均在线时长介于2到10分钟之间的中老年用户。...人群创建引擎读取到规则人群配置信息后，首先判断是否适合通过BitMap实现人群圈选，如果适合，可以获取标签的BitMap在内存中进行交、并、差操作；不适合BitMap实现的可以兜底通过ClickHouse...画像宽表进行人群筛选，其实现逻辑是将人群圈选条件转变为SQL语句，借助ClickHouse引擎查询出所有满足条件的UserId并构建人群；当ClickHouse执行异常时会再次兜底从Hive表中筛选用户...，同理，人群圈选条件最终转换为Hive SQL语句并最终将执行结果构建为人群。...基于BitMap进行人群圈选主要分为两步，第一步是从ClickHouse中读取标签BitMap，第二步是在内存中进行BitMap的交并差运算，其实现语句如下所示。

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借助画像数据对种子人群进行特征分析并找出其主要标签特征，比如种子人群标签特征趋向于：性别男、年龄30至40岁、兴趣爱好－军事，那么可以把非种子人群中的所有30-40岁之间爱好军事的男性用户圈选出来作为目标人群...图片基于分类算法计算相似人群。把种子人群当作正样本，其他非种子人群（或者其他人群）当作负样本，通过训练分类模型计算出满足条件的用户并构建目标人群。...规则人群是通过“条条框框”的筛选条件找出满足要求的用户，而挖掘人群通过算法更好地拟合用户特点，以业务的优化目标为导向更精确地找到目标用户。...以上示例都有具体的挖掘人群的优化目标：游戏下载量、充值金额、关注用户数，算法工程师根据该目标选择合适的模型进行人群挖掘。...LookALike人群相似，可以通过用户间向量距离、提取种子人群关键特征、通过分类算法等方式计算出目标人群。

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画像平台人群创建方式-导入人群创建

导入人群是将外部数据导入画像平台构建人群，主要有3种实现方式：文件导入、Hive表导入和SQL导入。...Hive导入和SQL导入方式创建的人群数据直接存储到Hive表中，后续需要通过HiveToBitmap将人群数据写入BitMap并存储在OSS中。...与Hive导入人群方式不同，文件导入优先生成人群BitMap，之后再通过BitMapToHive过程写入到人群结果Hive表中。...导入人群是画像平台最常用的人群创建方式之一，其实现了将各类数据源沉淀为人群的功能，支持更灵活的人群创建方式，拓展了画像平台数据范围。...比如运营人员将某次活动中表现良好的用户导入画像平台并构建成人群，后续可以进行广告投放或者人群分析；数据分析师离线统计出了一批高价值用户，导入平台构建人群后可以直接提供给业务使用。

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