接Flink用户画像 创建用户画像偏爱品牌标签 创建一个商品品牌标签类 @Data public class Brand { private Long userId; private...userReduce.addSink(new UserBrandSink()); env.execute("portrait brand type"); } } 推荐部分
好处就是可以提高商品搜索和推荐的准确度以及效率！ 二、如何构建企业用户画像 结合到我们的实际工作中，怎么去构建属于我们企业自己的用户画像呢？...对于用户行为标签或用户偏好类标签在处理上要稍微复杂一些，这时候可以根据我们既定的规则对用户的行为或偏好进行标签定义，再根据定义对标签进行加工处理，例如用户的行为标签，用户近一个月经常浏览和购买婴幼儿奶粉，那么该用户她很可能是一名宝妈，在进行商品推荐时可以考虑推荐与其经常购买年龄段相对应的母婴用品...最终汇总前面各个维度的用户标签，抽取出关键特征就是我们通常所说的用户画像，例如喜欢游戏动漫、美食、旅游、视频音乐的大学生群体的用户画像词云图效果图如下： 三、总结 前面就是构建企业用户画像的一般方法和流程...，需要注意的是，用户画像不是用于描述单个用户的，因为那没有意义，它主要是用于描述一个群体的主要特征，是了解企业用户基本情况的重要方法。...用户画像在如今的精细化用户运营、广告投放、推荐系统等方面发挥着越来越重要的作用，所以掌握构建企业用户画像的通用方法很有必要，能给企业带来价值！
用户画像在大数据分析中是一种很有用的系统，它可以各种不同的系统中，起到很关键的作用。比如搜索引擎、推荐系统、内容系统等等，可以帮助应用实现千人千面、个性化、精准等的效果。...下面将从几个方面来说一下，什么是用户画像，主要的内容来自《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书。 应用场景 数据来源 特性 建模 群体画像 画像的存储 画像的查询 画像的更新 ?...推荐系统 推荐系统可以根据用户的喜好和特征，也就是用户的画像，推荐相关的内容。比如，给一个用户定位的画像是美妆达人，那么就应该给她多推送一些面膜护肤之类的东西，而不是推一堆零食。...以上就是用户画像的基本内容，也是《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书的第一部分，后续会更新其他的部分。 参考 1 什么是定性画像、什么是定量画像？...http://www.jianshu.com/p/3750d9349b71 2 《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》想要电子版的私M。~
2.5 离线增量文章画像计算 2.5.1 离线文章画像更新需求 第一次：所有更新，后面增量每天的数据更新26日：1：002：00，2：003：00，左闭右开,一个小时更新一次 2.5.2 定时更新文章设置...) 2.7 Word2Vec与文章相似度 2.7.1 文章相似度 需求 首页频道推荐：每个频道推荐的时候，会通过计算两两文章相似度，快速达到在线推荐的效果，比如用户点击文章，我们可以将离线计算好相似度的文章排序快速推荐给该用户...目的：保存所有历史训练的文章向量 1、加载某个频道模型，得到每个词的向量 18号频道所有文章训练模型：3000个词 2、获取频道的文章画像，得到文章画像的关键词(接着之前增量更新的文章...4、计算新文章的向量，计算新文章相似的文章以及相似度 3.1 用户画像计算更新 3.1.1 为什么要进行用户画像 而构建用户画像，不仅可以满足根据分析用户进行推荐，更可以运用在全APP所有功能上。...3.1.2 用户画像计算设计 用户画像标签建立 用户：每个频道这个用户的关键词和权重， 基本信息的结果 3.2 用户画像增量更新 3.2.1 增量用户行为日志处理 目的：首先对用户基础行为日志进行处理过滤
然而要想推荐达到可观的效果，深入挖掘每个模块，研读论文、优化架构是必不可少的。以下我会从数据、画像（内容/用户）、召回和排序几个部分分别详述。 1. 数据 推荐系统，最重要的是数据。...内容画像 众所周知，基于行为推荐需要一定的用户行为积累，而新闻生产速度很快，时效性要求又比较高，这时候我们需要一些 Content-based 方法来做推荐。内容画像是实现的基础。 2.1....关键词提取 分类完成之后，可以说我们的内容画像已经初见端倪。然而，仅仅精确到分类颗粒度的个性化推荐是很难满足用户的。...再比如，系统依据用户所处地域推荐内容，然而这个用户有可能只是来外地出差，他更感兴趣的可能依旧是常住地的新闻……无论如何，在计算画像的时候我们无法确保用户的意图，因此在快速反馈用户行为的同时，加上多状态的用户画像是有必要的...通常我们的做法是分别记录用户的长期和短期画像，在针对不同的画像做不同的推荐召回，以此满足用户不同状态下的阅读需求。
MongoDB、MySQL和Redis，以从豆瓣平台爬取的电影数据作为基础数据源，主要基于用户的基本信息和使用操作记录等行为信息来开发用户标签，并使用Hadoop、Spark大数据组件进行分析和处理的推荐系统...─jars （MySQL连接jar包） │ └─spark.py （Spark处理用户画像...Hadoop、Spark用于离线推荐分析，若无该需求，可选择关闭。.../spark.py ，即可每日自动处理离线数据，精准推荐，推荐方式同时包含基于电影内容（基于内容）、基于用户相似度（基于协同过滤）推荐的方式。后期如有兴趣的同学还可完善改为实时推荐。...页面顶部电影推荐 电影详情页推荐 用户注销提示 7、管理员功能 普通用户与管理员菜单栏对比 管理系统登录页面 管理系统首页工作台 管理员管理数据界面 九、注意： 1.数据库需用5.6以上的
当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。...百分点现已全面应用用户画像技术于推荐引擎中，在对某电商客户，针对活动页新访客的应用中，依靠用户画像产生的个性化效果，对比热销榜，推荐效果有显著提升：推荐栏点击率提升27%， 订单转化率提升34%。...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。...另外金融企业还可以依据客户的消费特征、兴趣爱好、社交信息及时为客户推荐产品，设计产品，优化产品流程。提高产品销售的活跃率，帮助金融企业更好地为客户设计产品。...B 依据自身数据（个人属性）＋移动设备位置信息，为保险企业找到商旅人群，推销意外险和保障险。 C 依据自身数据（家人数据）＋人生阶段信息，为用户推荐理财保险，寿险，保障保险，养老险，教育险。
上线了一个百台规模的ES集群，还设计开发了一套实时推荐系统。 标题有点长，其实是为了突出该推荐系统的三个亮点，一个是实时，一个是基于用户画像去做的，一个是异步化。...推荐系统有个比较特殊的地方，就是好不好不是某个人说了算，而是通过一些指标来衡量的。比如点击转化率。 *** 用户画像和视频画像 *** 用户画像则体现在兴趣模型上。...做推荐的方式可以很多，比如协同，比如各种小trick,而基于用户画像和视频画像，起步难度会较大，但是从长远角度可以促进团队对用户和视频的了解，并且能够支撑推荐以外的业务。...流式计算对推荐系统的影响很大，可以完全实现 在推荐系统中，除了接口服务外，其他所有计算相关的，包括但不限于： 新内容预处理，如标签化，存储到多个存储器 用户画像构建 如短期兴趣模型 新热数据候选集 短期协同...分布式流计算主要负责了五块： 点击曝光等上报数据处理 新视频标签化 短期兴趣模型计算 用户推荐 候选集计算，如最新，最热(任意时间段) 存储采用的有： Codis （用户推荐列表） HBase （用户画像和视频画像
1993年，在政府的鼓励下，外资企业蜂拥而入，跨国公司们开始梦想中国，恣意生长的中国企业，感受到国际竞争的阵阵寒意。...TESCO、家乐福、麦德龙、沃尔玛四大国际零售企业，也相继更换了主帅。 互联网时代，马云、马化腾、刘强东等企业家已经粉墨登场，那些先成长起来的企业和他的创始人只能忍受被淘汰的命运？...“没有成功的企业，只有时代的企业”，在互联网电视带来的冲击波里，时任创维集团CEO的杨东文，挥刀向自我革命。...那些在时代潮流中敢于革命的企业家，领导着他的企业浴火重生，完成了对时代的超越。 以核心技术再一次突破，中国 企业家的星辰大海 “中国制造正在崛起！”...要超越国外品牌，成为时代的领先者，不是某一个企业的事，需要全产业链的同心协力。
有同学问：陈老师，我领导让我做用户画像分析，可是我做了一大堆数据，却被批：也没分析什么东西啊？该咋办？今天系统解答一下。 用户画像分析的错误姿势 1.限于数据，动不敢动。...以上问题，都是太过纠结于用户画像四个字，忽视了分析两个字导致的。用户画像作为一个基础数据体系，本身并没有分析功能。单纯的罗列用户标签或者拆解用户指标，也起不到分析作用。...像利用好用户画像，还得按分析套路一步步来。 第一步：转化商业问题 用户画像分析，本质上是从用户的角度思考问题。...站在实际对企业有用的角度，当然是越多越好。不过，随着爬虫，NLP，埋点越做越深入，在有技术支持的情况下，这些年对系统采集数据的利用度是越来越高的。所以在有条件的情况下，还是尽量推动内部数据丰富。...当然用户画像有其他很多用处，比如支持新品开发，支持推荐系统，支持自动营销系统，支持投放系统等等，作分析只是它一小块作用。所以想做好分析，还是要多学习分析方法，操练分析逻辑哦。
企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。...随着大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。...用户画像可看作企业应用大数据的根基，是定向广告投放与个性化推荐的前置条件，为数据驱动运营奠定了基础。由此看来，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息越发重要。...从基础设施建设到应用层面，主要有数据平台搭建及运维管理、数据仓库开发、上层应用的统计分析、报表生成及可视化、用户画像建模、个性化推荐与精准营销等应用方向。...商城的运营需要解决两个问题：一方面在企业产品线逐渐扩张、信息资源过载的背景下，如何在兼顾自身商业目标的同时更好地满足消费者的需求，为用户带来更个性化的购物体验，通过内容的精准推荐，更好地提高用户的点击转化率
导语 | 推荐系统无论在工业界还是学术界都被广泛研究，有不少关于召回和排序的工作，但是对于用户画像的研究少之又少。下文将就微信看一看推荐系统中如何构建用户兴趣标签展开讨论，希望与大家一同交流。...一、背景 用户画像是推荐系统中非常重要的一环，用户画像刻画的是否精准直接影响后续召回和排序环节的效果。 用户画像包括用户的基础信息，如性别年龄地域等。...如上图所示，推荐系统会根据用户的画像把可能感兴趣的文章推送给用户。比如一个对 NBA 感兴趣的用户，他画像中有“库里”的标签，那系统很大可能会给他曝光相应的文章。...三、画像指标 在推荐系统中除了常用的点击率和时长之外，我们还需要考虑到画像的相关指标。这里我们主要使用画像有点数和画像有点率来衡量画像的线上准确率和覆盖情况。...Build User-tag Profile in Recommendation System： https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3340531.3412719 文章推荐
自动化构建用户及物料画像 本节内容主要讲的是上图中红框框起来的部分，也就是离线自动化构建用户和物料的画像，这部分内容在新闻推荐系统中是为系统源源不断添加新物料的途径，由于我们的物料是通过爬虫获取的，所以还需要对爬取的数据进行处理...对于用户侧的画像则是需要每天将新注册的用户添加到用户画像库中，对于在系统中产生了行为的用户，我们还需要定期的更新用户的画像（长短期）。...物料画像的更新 物料画像的更新主要有以下几个方面： 新物料画像添加到物料库中 旧物料画像，通过用户的交互记录进行更新 首先说一下新物料添加到物料库的逻辑是什么，新物料添加到物料库这件事情肯定是发生在新闻爬取之后的...然后再根据我们定义的一些字段，给画像相应的字段初始化，最后就是存入画像物料池中。 关于旧物料画像的更新，这里就需要先了解一下旧物料哪些字段会被用户的行为更新。...，物料画像及线上要存储在redis中的画像 最后其实是离线推荐的流程，离线将用户的排序列表存到redis中，线上直接取就行了 总结 这篇文章主要讲解了新闻推荐系统离线如何通过自动化的形式构建物料和用户的画像
本文作者：刘译璟
科大讯飞AI开发者大赛的比赛已经正式开幕了，这些赛题涉及了各个领域，包括CV、NLP以及传统的表格赛题等等，今天老肥和大家分享的是表格赛题-基于用户画像的商品推荐挑战赛的Baseline方案，线上得分为...赛事概要 基于用户画像的产品推荐，是目前AI营销云服务广告主的一项重要能力，本次赛题选择了两款产品分别在初赛和复赛中进行用户付费行为预测，参赛选手需基于提供的样本构建模型，预测用户是否会购买相应商品。...本文所有代码已经上传，在后台回复「画像」即可获得，点击下方阅读原文链接即可直达比赛现场。 ——END——
在正式开始对【企业级用户画像】项目展开介绍之前，博主可是煞费苦心，为大家整理了一期，如何彻底理解什么是用户画像(?一文让你彻底明白，到底什么是用户画像?)。...如果确实帮到您了，不妨给博主一个大大的赞|ू･ω･` ) 接下来，正式开始对该项目的介绍… 项目介绍 企业级360°全方位用户画像是基于电商平台进行设计和开发，是面向注册会员的偏好...提供用户喜好和商品特征帮助营销平台提升营销的精准度，也方便个性化推荐系统快速准确的为每个用户推荐相关的商品。...项目名称： 企业级360°全方位用户画像 行业领域： 电商平台，针对电商平台用户构建用户画像，给用户打标签 构建画像： 1）、注册会员（打标签） - 用户标签 a）、偏好：订单数据 依据订单数据...： 1）、精准营销 2）、个性化推荐 功能模块 整个项目分为如下几个功能模块，具体描述： 画像模块： 个体画像 -> 【微观画像】 依据用户ID：userId，查询用户所用标签
用户画像最初的意义，在于帮助企业找寻目标用户，明确出他们的喜好与厌恶，从而优化产品功能与服务，最终创造出更多的商业与社会价值。 用户画像发展至今，可用性得到进一步提升。...适用的第三方用户画像服务，满足了我们找米的期望。在期望之外，像个推这些做用户画像的企业，还提供了可参考的标准标签与策略模型，甚至考虑到了应用场景。...在产品启动的那一刻，引入第三方的画像工具，快速构建用户画像体系，通过自有产品数据进行修正，不断提高用户画像置信度，利用推荐算法辅助产品的营销推广，这不仅可以缩短用户的选择路径，提高用户转化率，还能实现“...当画像内容积累到一定的程度，使用算法对已有的海量数据进行处理，构建出智能服务模型，当数据产生“思考”的那一刻，用户画像所带来的想象空间将变得无比辽阔，不管是消息推送、个性化推荐还是精准搜索，都会变得更加善解人意...日趋激烈的商业环境对企业产品变现能力提出了更高的要求，企业不仅想活下去，更想好好地活下去。叩开未来的大门，企业需要付出很多努力，而用户画像就是其中一块敲门砖，更是大门开启后，助帆远航的清风。
关于用户画像的概念，数据相关从业人员应该都知道。用户画像的应用场景很广泛，比如精细化运营、数据分析与挖掘、精准营销、搜索和广告的个性化定向推送等。...用户画像的分析核心一个是对用户建模打标签，关于这，之前在内部交流群分享了一份个人学习的资料，大家都觉得真香，今天把全部内容共享出来供大家自行下载阅读。...主要目录： 1、用户画像应用场景 2、产品层面的宏观分析维度 3、用户画像标签类型 4、用户画像项目开发流程 5、数据仓库介绍 6、用户画像数据质量管理 7、常见需要开发的用户画像相关模型 8、用户行为标签表实际开发案例
学习时，使用IDEA编写java的时候，经常使用到一些插件，熟悉这些插件的使用方法，可以很好地提高效率。以下介绍开发时经常用到的高效的idea插件及其使用方式。
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