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
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
在全网电商中，天猫双11全球狂欢节全天交易额912.17亿元，无线成交626.42亿元，无线占比68.67%。 这是创造消费奇迹的一天，超越电商自我评判的一天，不断刷新纪录的一天。...在双十一前夕，媒体认为马云的手势暗示900亿。而实际上，马云给的那个手势代表七。...这个双十一的狂欢已经过去，我们既消费了”双十一“的盛况，也消费了电商的产品。静下心来，好好想想，或者下一个光棍节双十一又有新的记录诞生，并崛起更多的马云、任正非、雷军....... 来源：产业前沿
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。...当行为集中到互联网，乃至电商，用户行为就会聚焦很多，如上图所示：浏览凡客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。...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。...A 寻找分期客户 利用发卡机构数据＋自身数据＋信用卡数据，发现信用卡消费超过其月收入的用户，推荐其进行消费分期。
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
本篇文章将向您介绍应立即开始使用的十一个React Hook库。不用再拖延了，让我们开始吧。 1.use-http use-http是一个非常有用的软件包，可用来替代Fetch API。
阿里云又挂了就在双十一热火朝天的进行时，阿里云又双叒出问题了为什么说又，因为就在不久前，语雀就因为云服务问题出现了故障，在8小时后才得以恢复。
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
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
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——
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反，双 11 的主要阵地“淘宝 APP”、双 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。
一、摘要 1.1 项目介绍 基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的用户画像活动推荐系统，使用了协同推荐算法，包含了标签管理、活动档案、活动收藏、活动报名、活动留言模块，还包含系统自带的用户管理...、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，用户画像活动推荐系统基于角色的访问控制，给活动管理员、普通用户使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自定义角色并分配权限...基于用户画像的活动推荐系统的功能性需求主要包含数据中心模块、兴趣标签模块、活动档案模块、活动报名模块、活动留言模块这五大模块，系统是基于浏览器运行的web管理后端，其中各个模块详细说明如下。...2.1 数据中心模块 数据中心模块包含了基于用户画像的活动推荐系统的系统基础配置，如登录用户的管理、运营公司组织架构的管理、用户菜单权限的管理、系统日志的管理、公用文件云盘的管理。...公用云盘管理模块，用于统一化维护基于用户画像的活动推荐系统中的图片，如合同签订文件、合同照片等等。
作者：林骥 去年双十一的时候，我曾复盘过阿里巴巴 2019 年双十一交易额。 今年的双十一，规则发生了很大的变化，从 10 月 21 日就开始预售，11 月 1 日到 3 日启动第一波销售。...另外，市场环境也发生了很大的变化，疫情对双十一的影响到底有多大？是正向的影响还是负向的影响？各种不确定性的因素交织在一起，无疑会大大增加预测的难度。...LinearRegression()) ]) poly_reg.fit(x, y) # 调用算法进行预测 predict = poly_reg.predict(z) # 输出预测结果 print('预测2020年双十一交易额为...%.0f 亿元' % predict[0]) print('算法评分为 %.6f' % poly_reg.score(x, y)) 输出结果为： 预测2020年双十一交易额为 3280 亿元 算法评分为...np.concatenate([x, z]) y2 = poly_reg.predict(x2) ax.plot(x2, y2, '--', c='#999999') ax.set_title('\n预测2020年双十一交易额为
每年的双十一，更是“羊毛党”攫取利益的最佳时机。据统计，2017“双11”全网总销售额达2539.7亿元。巨大的市场潜力，也在验证着坊间传言“薅上一天，够吃一年”。...今年的双十一电商节已经启动，猖獗的羊毛党还会有什么新颖的手段？同时，对于电商平台而言，究竟用什么手段才能摆脱这些“看不见的客人”？...双十一背后的黑产狂欢： 专业工具、全链条潜伏、月入百万 近年来，“羊毛党”的踪迹几乎遍及每一处有优惠、红包、打折的地方，甚至连社交平台上的抽奖也不“放过”，不禁令人惊叹其搜刮福利的能力。...备足了弹药和武器之后，浩浩荡荡的羊毛党大军便走进了每年的双十一电商节。...腾讯云天御来帮忙 今年的双十一已进入倒计时，面对黑产大军的“黑云压城”，电商平台又该如何应对？如何精准识别恶意行为成为反制羊毛党的关键。
整个网络是在度量学习(metric learning)的框架下进行训练，实验表明该方法可以在很大程度上改善序列化推荐的效果。接下来，我们就一探究竟。 1、为什么要用自注意力机制？...推荐系统中，很多情况下我们使用用户的历史交互数据进行推荐，比如点击数据、浏览数据、购买数据等等。...使用这些交互数据进行推荐，我们可以把推荐问题当作一个序列问题，即通过历史交互中的物品序列来预测用户下一个可能发生交互的物品。 既然是序列问题，常用的解法主要有RNN和CNN。...2.4 模型训练 综合短期兴趣和长期兴趣，模型的整体架构如下： 综合两部分，我们便可以得到用户对于某个物品的推荐分，这里推荐分越低，代表用户和物品越相近，用户越可能与该物品进行交互： 而模型采用pair-wise...由这篇论文也可以看出，自注意力机制、Transformer不仅仅在NLP领域得到应用，推荐系统领域也开始尝试，所以学好这个模型是十分必要的呀！
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