用户画像一词具有很重的场景因素，不同企业对于用户画像有着不同对理解和需求。举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。...每个行业都有一套适合自己行业的用户画像方法，但是其核心都是为客户服务，为业务场景服务。 用户画像本质就是从业务角度出发对用户进行分析，了解用户需求，寻找目标客户。...3、消费特征：用于描述客户主要消费习惯和消费偏好，用于寻找高频和高价值客户。帮助企业依据客户消费特点推荐相关金融产品和服务，转化率将非常高。...在中国，移动大数据的商业应用刚刚开始，在房地产业、零售行业、金融行业、市场分析等领域取得了一些效果。移动大数据中的位置信息代表了用户轨迹，商业应用较早。...线上的欺诈行为具有较高的隐蔽性，很难识别和侦测。P2P贷款用户很大一部分来源于线上，因此恶意欺诈事件发生在线上的风险远远大于线下。
用户画像一词具有很重的场景因素，不同企业对于用户画像有着不同对理解和需求。举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。...每个行业都有一套适合自己行业的用户画像方法，但是其核心都是为客户服务，为业务场景服务。 用户画像本质就是从业务角度出发对用户进行分析，了解用户需求，寻找目标客户。...3、消费特征： 用于描述客户主要消费习惯和消费偏好，用于寻找高频和高价值客户。帮助企业依据客户消费特点推荐相关金融产品和服务，转化率将非常高。...在中国，移动大数据的商业应用刚刚开始，在房地产业、零售行业、金融行业、市场分析等领域取得了一些效果。移动大数据中的位置信息代表了用户轨迹，商业应用较早。...线上的欺诈行为具有较高的隐蔽性，很难识别和侦测。P2P贷款用户很大一部分来源于线上，因此恶意欺诈事件发生在线上的风险远远大于线下。
于是，“用户画像”的概念也就应运而生。...用户画像（UserProfile），作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。...交互设计之父AlanCooper最早提出了用户画像（persona）的概念，认为“用户画像是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型”。...通过对客户多方面的信息的了解，将多种信息集合在一起并形成在一定类型上的独特的特征与气质，这就形成了用户的独特的”画像”。 那么你知道用户画像的方法、实践与行业应用有哪些吗？...用户画像的方法、实践与行业应用 ? ?
今天我来给大家讲讲人脸识别的一些小事，希望您能有些收获，谢谢！ n 主要内容 卷积神经网络（CNN）已广泛地用于计算机视觉领域，显著地提高了先进的方法。...为了增强深度学习特征的判别力，提出一种新的监督信号，称为中心损失，用于人脸识别任务。中心损失同时学习每一类深度特征的中心，并惩罚深度特征和它们相对应类别中心之间的距离。...； Ø 做了广泛的实验，在基准数据集LFW，YTF和MegaFace上进行实验（其中MegaFace是最大的公共领域人脸数据库，有100万人脸去识别）。...但是对于人脸识别任务，深度学习特征不仅需要可分离还需要判别性。因为它是不切实际的预收集所有可能的测试身份去训练，在CNN中的标签预测并不总是适用。...通过结合中心损失和softmax损失去联合监督CNNs的学习，深度学习特征的判别力可以被很大的增强用于鲁棒的人脸识别。大量的实验在一些大规模的人脸基准进行，并证明了所提方法的有效性。
---- 今天我来给大家讲讲人脸识别的一些小事，希望您能有些收获，谢谢！ n 主要内容 卷积神经网络（CNN）已广泛地用于计算机视觉领域，显著地提高了先进的方法。...为了增强深度学习特征的判别力，提出一种新的监督信号，称为中心损失，用于人脸识别任务。中心损失同时学习每一类深度特征的中心，并惩罚深度特征和它们相对应类别中心之间的距离。...做了广泛的实验，在基准数据集LFW，YTF和MegaFace上进行实验（其中MegaFace是最大的公共领域人脸数据库，有100万人脸去识别）。...但是对于人脸识别任务，深度学习特征不仅需要可分离还需要判别性。因为它是不切实际的预收集所有可能的测试身份去训练，在CNN中的标签预测并不总是适用。...通过结合中心损失和softmax损失去联合监督CNNs的学习，深度学习特征的判别力可以被很大的增强用于鲁棒的人脸识别。大量的实验在一些大规模的人脸基准进行，并证明了所提方法的有效性。
人脸识别不是什么新技术，比如中国的本土创新公司美图，它的每一款产品都与美有关，都是在对人脸照片进行处理，可以说是人脸识别技术最成熟和最普及的应用，没有之一。...在此之前，蚂蚁金服等应用使用的人脸识别技术需要用户摇头、微笑甚至吐舌头来证明自己是大活人，而且用户一旦变胖了、戴了眼镜或者化了妆，就无法识别了，这种体验还不如输入密码或者录入指纹方便。...FaceID的3D结构光等技术，让手机具备更强大的了解用户面容的能力，这是美图等与人脸识别技术有关的公司的利好。...未来，你的脸就是你的身份，因此面容识别不只是用于支付，还可用于社会身份管理。海关过关、机场打印登机牌、运营商实名制、酒店登记入住等等需要身份证的地方都可以直接刷脸。...FaceID彻底改变了我们与手机的交互体验，还将继续改变支付、零售、日常生活乃至社会管理方式。
END. 来源：sas中文论坛
4.用户画像工作坚持的原则 ? 市场上用户画像的方法很多，许多企业也提供用户画像服务，将用户画像提升到很有逼格一件事。...金融企业是最早开始用户画像的行业，由于拥有丰富的数据，金融企业在进行用户画像时，对众多纬度的数据无从下手，总是认为用户画像数据纬度越多越好，画像数据越丰富越好，某些输入的数据还设定了权重甚至建立了模型，...例如在其他条件相同的前提下，35岁左右人的平均工资高于平均年龄为30岁的人，计算机专业毕业的学生平均工资高于哲学专业学生，从事金融行业工作的平均工资高于从事纺织行业的平均工资，上海的平均工资超过海南省平均工资...大数据管理平台DMP过去主要应用在广告行业，在金融行业应用不多，未来会成为数据商业应用的主要平台。...金融行业用户画像实践 6.1 银行用户画像实践介绍 银行具有丰富的交易数据、个人属性数据、消费数据、信用数据和客户数据，用户画像的需求较大。但是缺少社交信息和兴趣爱好信息。
作为腾讯技术的输出口，在此次微信公开课上，腾讯云聚焦“智慧零售”带来关于零售行业的应用指南和生态思路。腾讯云智慧零售产品总监喻帅发表了名为“智慧零售解决方案”主题演讲。 ?...例如通过打通7亿网民的线下路径，多商圈对比评估，分析出竞争指数、客群消费指数等对门店运营有利的数据；用户将人脸识别与支付功能绑定之后，系统自动将用户的兴趣喜好标识出来，从而定制更贴合用户真实偏好的营销内容...，为用户提供更周到的服务；在这些基础上，通过与会员系统打通，在门店现场实现VIP识别，为会员提供更周到的服务等。...人脸识别系统、用户画像描述、用户动线分析等场景技术也在演讲中多次被提及，喻帅表示，腾讯云与腾讯优图联合打造的优Mall真正为零售业带来“智慧”，结合优Mall以及腾讯集团强大的LBS能力，能够清晰的展现周边客流情况...，客群画像与商圈画像分析，广告信息有效的推送给潜在客户等变化。
书店、超市、服装店、便利店等零售场景，随着信息科技化的进步逐步的改变管理方式，转型升级，向信息化、智慧化转变，引入人脸识别系统终端应用。那么，在零售场景，人脸识别系统终端设备应用有哪些体现？...零售场景精准营销 在零售场景引入人脸识别系统终端应用，系统可记录分析顾客的消费行为，商品购买的种类、喜好等相关因素，便于商家精准把握经营数据，建立用户画像。可通过微信公众号实现个性化、精准营销推送。...零售场景“刷脸”互动 人脸识别在零售场景应用，可实现“刷脸”互动，比如说在美妆店应用智能试妆设备，通过人脸识别技术识别面部特征，进行数据分析给顾客提供智能化体验，推荐合适的商品。...或是双屏互动小游戏与人脸识别结合，让用户通过“刷脸”的方式参与游戏，借助科技提升线下互动体验，拉近商家与顾客之间的距离。 人脸识别在零售场景应用，可通过智能技术助力传统行业升级转型，向智慧化场景转变。...随着人工智能技术的进步，人脸识别系统在零售场景将会有更多的应用。
今日，微信支付、腾讯社交广告与绫致时装集团达成合作，全国首次推出人脸智慧时尚店。微信支付智慧零售行业解决方案通过人脸识别AI技术及精准推荐算法，赋能时尚行业，将智慧零售概念再次进行能力升级。...人脸识别+精准推荐 会员购物“无需手机” 全新的智慧门店时尚购物体验模式是这样的：用户进入人脸智慧时尚店后，可在智慧试衣间屏幕前进行“刷脸”，并通过专属小程序绑定绫致会员并开通微信支付，成为人脸识别会员...当会员再次站在智慧试衣间前“刷脸”时，微信支付团队和腾讯社交广告团队将以用户画像及腾讯精准推荐算法为技术核心，结合绫致商品库，向会员展示个性化的时尚服饰搭配推荐。...通过微信支付团队和腾讯社交广告团队的精准推荐算法、腾讯优图团队的人脸识别算法，以及小程序打通品牌的微信CRM会员体系，将售前，售中和售后环节进行了全面更新，不仅给用户新鲜且流畅的购物体验，同时也提高了时尚行业的服务质量与转化能力...微信支付团队表示：此次人脸智慧时尚店的推出，是一次对智慧零售的全面升级。我们希望联合腾讯以及业界更多的同伴，通过高科技更好地完善方案，与行业伙伴共同进步，让智慧零售真正走进人们的生活。
12月25日，微信支付、腾讯社交广告与绫致时装集团达成合作，推出人脸智慧时尚店。微信支付智慧零售行业解决方案通过人脸识别AI技术及精准推荐算法，赋能时尚行业，将智慧零售概念再次进行能力升级。...新店开业伊始，微信支付团队便展示了全新的智慧门店时尚购物体验模式： 智能化的服装导购 用户进入人脸智慧时尚店后，可在智慧试衣间屏幕前进行“刷脸”，并通过专属小程序绑定绫致会员并开通微信支付，成为人脸识别会员...当会员再次站在智慧试衣间前“刷脸”时，智能试衣间将以用户画像及大数据精准推荐算法为技术核心，结合服装店商品库，向顾客展示个性化的时尚服饰搭配推荐。...结账时，会员用户可在人脸识别会员收银台上，再次进行刷脸认证身份，并进行微信支付。用户甚至无需拿出手机，仅需面部识别认证即可支付并享受会员权益，享受快速便捷的“无感”购物体验。...在购买环节，可通过人脸识别技术与算法进行会员识别，以及店家商品的精准推荐，让顾客享受个性化推荐。在售后环节，通过小程序服务通知、公众号模板消息等功能为会员继续服务，更好地实现二次转化与用户召回。
通过人脸识别 AI 技术及精准推荐算法，微信率先赋能时尚行业，将智慧零售概念再次进行能力升级。...但微信支付上线人脸识别其实仍然只能算是一个后发者，对此，微信支付行业中心副总经理黄丽对知晓程序（微信号 zxcx0101）说，「技术是为商业场景服务的，场景诉求会倒逼技术变革和应用升级。...全时空收集用户行为数据，提供精准的用户画像是线上的优势。此次的智慧零售体验方案，「腾讯社交广告」也被加入进来，亦即从本质上来看，腾讯以及微信的广告效应已经突破了空间界限。...而当人脸识别匹配用户微信 ID 之后，实体门店突破了对用户感知的盲区，对每一位用户的已经事先掌握到了诉求信息，可以更为精细化地开展导购和商品推荐。...在购物完成之后，线下数据将进一步加入和完善微信的用户大数据。利用双线数据校正用户画像，实现下一次更为精准的用户营销、用户消费。
今日，微信支付、腾讯社交广告与绫致时装集团达成合作，全国首次推出人脸智慧时尚店。微信支付智慧零售行业解决方案通过人脸识别AI技术及精准推荐算法，赋能时尚行业，将智慧零售概念再次进行能力升级。...用户进入人脸智慧时尚店后，可在智慧试衣间屏幕前进行“刷脸”，并通过专属小程序绑定绫致会员并开通微信支付，成为人脸识别会员。...当会员再次站在智慧试衣间前“刷脸”时，微信支付团队和腾讯社交广告团队将以用户画像及腾讯精准推荐算法为技术核心，结合绫致商品库，向会员展示个性化的时尚服饰搭配推荐。...通过微信支付团队和腾讯社交广告团队的精准推荐算法、腾讯优图团队的人脸识别算法，以及小程序打通品牌的微信CRM会员体系，将售前，售中和售后环节进行了全面更新，不仅给用户新鲜且流畅的购物体验，同时也提高了时尚行业的服务质量与转化能力...微信支付团队表示：此次人脸智慧时尚店的推出，是一次对智慧零售的全面升级。我们希望联合腾讯以及业界更多的同伴，通过高新高尖端技术更好地完善方案，与行业伙伴共同进步，让智慧零售真正走进人们的生活。
微信支付智慧零售行业解决方案通过人脸识别AI技术及精准推荐算法，赋能时尚行业，将智慧零售概念再次进行能力升级。...当会员再次站在智慧试衣间前“刷脸”时，微信支付团队和腾讯社交广告团队将以用户画像及腾讯精准推荐算法为技术核心，结合绫致商品库，向会员展示个性化的时尚服饰搭配推荐。...结账时，会员用户可在人脸识别会员收银台上，再次进行刷脸认证身份，并进行微信支付。用户甚至无需拿出手机，仅需面部识别认证即可支付并享受会员权益，享受快速便捷的 “无感”购物体验。...通过微信支付团队和腾讯社交广告团队的精准推荐算法、腾讯优图团队的人脸识别算法，以及小程序打通品牌的微信CRM会员体系，将售前，售中和售后环节进行了全面更新，不仅给用户新鲜且流畅的购物体验，同时也提高了时尚行业的服务质量与转化能力...微信支付团队表示：此次人脸智慧时尚店的推出，是一次对智慧零售的全面升级。我们希望联合腾讯以及业界更多的同伴，通过高新高尖端技术更好地完善方案，与行业伙伴共同进步，让智慧零售真正走进人们的生活。
12月25日，微信支付、腾讯社交广告与绫致时装集团达成合作，全国首次推出人脸智慧时尚店。微信支付智慧零售行业解决方案通过人脸识别AI技术及精准推荐算法，赋能时尚行业，将智慧零售概念再次进行能力升级。...用户进入人脸智慧时尚店后，可在智慧试衣间屏幕前进行“刷脸”，并通过专属小程序绑定绫致会员并开通微信支付，成为人脸识别会员。...当会员再次站在智慧试衣间前“刷脸”时，微信支付团队和腾讯社交广告团队将以用户画像及腾讯精准推荐算法为技术核心，结合绫致商品库，向会员展示个性化的时尚服饰搭配推荐。...微信支付赋能时尚行业，凸显智慧零售优势 在售前环节，腾讯社交广告团队将依据LBS位置服务，向用户推送微信朋友圈广告，结合微信卡包进行售前引流。...通过微信支付团队和腾讯社交广告团队的精准推荐算法、腾讯优图团队的人脸识别算法，以及小程序打通品牌的微信CRM会员体系，将售前，售中和售后环节进行了全面更新，不仅给用户新鲜且流畅的购物体验，同时也提高了时尚行业的服务质量与转化能力
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