最近读了项亮博士的《推荐系统实践》，在此对用户行为分析这章做一个总结。 用户行为介绍 基于用户行为的推荐，在学术界名为协同过滤算法。...用户行为在个性化推荐系统中一般分两种——显性反馈行为（explicit feedback）和隐性反馈 行为（implicit feedback）。...用户行为分析 先定义两个变量： 用户活跃度：用户产生过行为的物品总数 物品流行度：对物品产生过行为的用户总数 而用户活跃度和物品流行度的人数都符合Power Law，也称为长尾分布： ?...用户活跃度和物品流行度的关系是：用户越活跃，越倾向于浏览冷门的物品。 仅仅基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法。...总结 本文首先介绍了用户行为的基本概念，介绍了显性反馈行为和隐性反馈行为，以及正反馈和负反馈，接着介绍了两大类推荐算法：基于领域的算法和隐语义模型，下面一篇会通过Surprise库来用今天介绍的算法来解决一些实际问题
用户行为介绍 基于用户行为的推荐，在学术界名为协同过滤算法。 协同过滤就是指用户可以齐心协力，通过不断地和网站互动，使 自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品，从而越来越满足自己的需求。...用户行为在个性化推荐系统中一般分两种——显性反馈行为（explicit feedback）和隐性反馈 行为（implicit feedback）。...用户行为分析 先定义两个变量： 用户活跃度：用户产生过行为的物品总数 物品流行度：对物品产生过行为的用户总数 而用户活跃度和物品流行度的人数都符合Power Law，也称为长尾分布： 。...用户活跃度和物品流行度的关系是：用户越活跃，越倾向于浏览冷门的物品。 仅仅基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法。...总结 本文首先介绍了用户行为的基本概念，介绍了显性反馈行为和隐性反馈行为，以及正反馈和负反馈，接着介绍了两大类推荐算法：基于领域的算法和隐语义模型，下面一篇会通过Surprise库来用今天介绍的算法来解决一些实际问题
目录 一、概述 二、数据模型 三、数据格式 四、架构图 五、动态添加ClickHouse列 六、用户关联(IdMapping) 七、批量写入 八、结束(附用户关联源码) 一、概述 埋点采集、用户行为分析...、实时数仓、IdMapping 此文重点讲述埋点的数据模型、数据格式、数据实时采集、加工、存储及用户关联。...关于用户行为分析的概念、意义以及埋点相关的东西此文不作赘述 二、数据模型 业界比较流行的事件、用户模型；即： who: 设备ID、登录ID when: 事件发生时间、上报时间 where: 设备环境、网络环境...六、用户关联(IdMapping) 参考神策数据的用户关联： 选取合适的用户标识对于提高用户行为分析的准确性有非常大的影响，尤其是漏斗、留存、Session 等用户相关的分析功能。...因此，我们在进行任何数据接入之前，都应当先确定如何来标识用户。下面会介绍神策分析用户标识的原理，以及几种典型情况下的用户标识方案。 ?
https://arxiv.org/pdf/2306.00248.pdf 针对下一步动作预测对用户活动进行编码的顺序模型，已经成为构建网页规模个性化推荐系统的热门设计选择。...传统的顺序推荐方法要么在实时用户行为上进行端到端学习，要么以离线批量生成的方式单独学习用户表示。...本文（1）介绍了Pinterest的Homefeed排名架构，这是我们的个性化推荐产品，也是最大的参与面；（2）提出了TransAct，一个从用户实时活动中提取用户短期偏好的顺序模型；（3）描述了我们的混合排名方法...混合方法使我们能够将直接从实时用户活动中学习的响应性优势与批量用户表示的成本效益结合起来，后者是在较长时间内学习的。...我们进一步展示了TransAct在其他表面，如情境推荐和搜索中的有效性。
【题目】 现有用户登录时间表，记录每个用户的id，姓名，邮箱地址和用户最后登录时间。...表如下： 问题：生成一张临时表（表名：用户登录表），表中呈现四列数据分别为：姓名，最后登录时间，登录时间排名，登录天数排名 要求： 1....没事，使用逻辑树分析方法，将复杂问题拆解为简单问题。...partition by 姓名 order by date_format( 最后登录时间,'%Y%m&d' ) asc) as 登录天数排名from 用户登录表...这时候可以使用逻辑树分析方法。 2.本题本质上是“分组排名”问题，就要想到用窗口函数。 3.考察窗口函数的 dense_rank, row_number的区别和使用。
导读：今天我们谈谈用户行为序列上的推荐模型。首先我们对序列推荐问题做一个定义和描述，然后主要讲述可以用在序列推荐任务中的 NN 模型，最后给出一点个人看法以及文中相关的参考文献供参阅。...用户行为大多数情况下都是存在时间上的先后关系的，在某一个时刻向用户推荐哪些物品一般是根据当前时刻之前用户的行为来做决策的，我们可以将序列推荐问题看做是在时间维度去学习一个模型策略来根据用户过去的行为历史来预测用户将来感兴趣的物品...将 S 中的元素根据 timestamp 从前到后排序后得到用户的有序行为序列S'= 接下来我们主要讨论的序列推荐则可以看做是在序列 S' 上学习的一个预测模型 P： 相对于矩阵分解和图推荐，在序列上学习推荐模型最重要的一点是用户某个时刻的行为只受该时刻之前的行为影响...，用户之前的行为加入训练集，之后的行为放入测试集，如果我们只关注非重复物品的推荐，那么同一用户的行为物品需要在训练和测试集之间进行去重。...但是在用户的历史行为中会存在着一些局部的连续行为模式，比如用户在过去几天内连续买过婴儿用品，那么在推荐中我们可以根据这个信息向用户推荐一些跟育儿相关的商品。
明确分析目标及其方向 通过对用户关键行为的埋点获取的日志数据，包含用户、商品、行为、时间等信息，而看似简单的几个维度，通过数据分析手段，便能从不同角度挖掘蕴含的价值。...本次主要通过以下四个方向探索淘宝用户行为： 1.1 用户行为时间模型 PV、UV随时间变化。 留存率模型。 1.2 用户消费行为分析 各周期内消费次数统计。 各行为转化模型。 复购率模型。...1.3 用户价值分析 RFM模型。 各价值类别用户分布、购买力等。 1.4 商品分析 商品和行为关系。 TOP商品分析。...二、理解数据 数据中包含了淘宝App由2019年11月28日至2019年12月3日之间，有行为的随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、收藏）。...对于点击量高的商品，要重点分析，优化商品的推荐机制，让用户做到点击即想购买。 3、用户价值：通过RFM模型分析得到的不同类型的用户，应该采取不同的激励方案。
关于用户行为分析，很多互联网公司都有相关的需求，虽然业务不同，但是关于用户行为分析的方法和技术实现都是基本相同的。在此分享一下自己的一些心得。 一....有了上面的思路，下面我们来说下实现的相关技术问题，如何落地用户行为分析。 a).首先是获取用户行为数据，目前比较多的方法有两种，一种是埋点，一种是无埋点（即全埋点）。...用户的访问日志都是实时产生的，如何落地到HDFS上呢？第一，埋点数据可以先落到磁盘，然后通过FLUME监听对应的磁盘目录，进行转发到HDFS，推荐使用kafka channel。...对于离线分析，上述步骤，可以获取数据分析，对于个别实时需求，计算时则不需要进行落地HDFS，直接利用Storm，Spark Streaming，Flink等计算引擎消费Flume中转的kafka数据即可...四.总结 本小节知识简单介绍了用户行为分析的大概流程，具体到分析方法还有很多，之后会说下埋点数据的设计和处理过程。
用户分析（或帐户分析），是指对用户、帐户明细数据进行统计分析计算。常见的有：用户行为分析、银行帐户统计、漏斗转化率、保险单分析等等。 ...开源数据计算引擎集算器SPL提供了双维有序结构，在用户分析场景中，可以做到数据整体上对时间维度有序（从而实现快速过滤），同时还可以做到访问时对用户有序（从而方便地逐个取出用户数据进行后续计算），看起来相当于实现了两个维度同时有序...关于双维有序结构原理，更详细的介绍请参考: SPL虚表的双维有序结构 这里通过两个实际例子来进一步说明，先看一个简单的涉及去重计数的常规任务。 ...关于这个漏斗转化计算详细的介绍参考这里：SQL 提速：漏斗转化分析。 SPL的双维有序结构还支持多线程并行计算，可以利用多CPU、多CPU核的计算能力，进一步提速。 ...SPL提供的双维有序结构可以大致做到时间和用户两个维度同时有序，能有效利用用户分析场景的两个关键特征提高计算速度。 SPL资料 SPL下载 SPL源代码
爬虫随机从CSDN博客取得800条用户行为数据，包含用户名、原创博客数、评论数、浏览量，试着从博客数，评论数，浏览量三个方面分析csdn的博主们的形象。...浏览量 浏览量超过2w的有37%，超过10w的有27%，这数字开起来很大，但联想到有30%的用户博客数过50，所以平均下来，一篇博客应该有2000浏览量，这个可以再之后进行爬取数据做分析。 ?...拉取数据实现 存储格式 用户信息包括用户名，点击量，评论数，原创博客数，使用json文件存储。...关注和被关注用户列表用于做递归访问。 ?...注意，并不是所有的用户都有me.csdn.net页面，比如这个https://me.csdn.net/qq_41173121 将保存的json文件通过在线json转excel工具转成excel，进行统计画图分析
构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。...其作用大体不离以下几个方面： 精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销； 用户统计，比如中国大学购买书籍人数 TOP10，全国分城市奶爸指数； 数据挖掘，构建智能推荐系统，...业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略 构建流程 数据收集 数据收集大致分为网络行为数据、服务内行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据这四类。...还得一提的是，储存用户行为数据时最好同时储存下发生该行为的场景，以便更好地进行数据分析。...数据可视化分析 这是把用户画像真正利用起来的一步，在此步骤中一般是针对群体的分析，比如可以根据用户价值来细分出核心用户、评估某一群体的潜在价值空间，以作出针对性的运营。 如图：
构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。...其作用大体不离以下几个方面： 精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销； 用户统计，比如中国大学购买书籍人数 TOP10，全国分城市奶爸指数； 数据挖掘，构建智能推荐系统，...业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略 构建流程 数据收集 数据收集大致分为网络行为数据、服务内行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据这四类。...还得一提的是，储存用户行为数据时最好同时储存下发生该行为的场景，以便更好地进行数据分析。...数据可视化分析 这是把用户画像真正利用起来的一步，在此步骤中一般是针对群体的分析，比如可以根据用户价值来细分出核心用户、评估某一群体的潜在价值空间，以作出针对性的运营。
提出问题 本次分析的目的是想通过对淘宝用户行为数据分析，为以下问题提供解释和改进建议： 1.分析用户使用APP过程中的常见电商分析指标，确定各个环节的流失率，找到需要改进的环节 2.研究用户在不同时间尺度下的行为规律...2.不同时间尺度下用户行为模式分析 分别以月、周和日为单位分析用户购买行为，找出用户活跃规律。...3）分析一天内用户每小时的行为 我们仍取双十二和相隔较远的一个周五进行对比，此处我们取2014/11/28日当天的用户数据 上图为12-12与12-11两天的用户行为变化。...而11月28日一天内只有两个高峰期，分别为11到13是和晚上10点左右，对应了许多上班族中午和晚上的休息时间，和双12期间相比，没有了凌晨的购物高峰，也符合大部分人的作息时间。...针对这一环节改善转化率的建议有： 优化电商平台的搜索匹配度和推荐策略，主动根据用户喜好推荐相关的商品，优化商品搜索的准确度和聚合能力，对搜索结果排序优先级进行优化。
客户端应用程序收到令牌后，将对其进行验证以确保其真实性，然后仅在每个后续请求中使用它来对用户进行身份验证，以便用户不必再发送凭据。...识别效果通过对多种身份认证机制和多个账号登陆场景的覆盖，实现对账号的精准识别，以账号维度实时监测API安全风险、数据风险和用户行为风险。...三、API用户行为监测下面将介绍部分常见的API用户风险行为场景和行为监测方案。...用户异常行为告警按照预定义的时间窗口，以账号维度实时监控API相关行为风险，若满足相关可配置预设条件，对数据进行实时聚合，发出相关风险告警。...告警示例：在过去的xxx时间范围内，账号 Y 的敏感操作行为为Z次，超过预设阈值，可能存在xxx相关行为风险。
第一步：了解数据模型 对于此分析，我们假设拥有如下数据库： customers：客户信息表。 orders：订单表。 payments：付款交易表。...churned_customers, COUNT(*) * 100.0 / (SELECT COUNT(*) FROM customers) AS churn_rate FROM inactive_customers; 第三步：分析客户流失模式...WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM inactive_customers) GROUP BY order_status; 3.2 按支付方式分析流失率...--根据支付方式分析流失率 SELECT payment_method, COUNT(*) AS count FROM payments WHERE customer_id IN (SELECT...通过 SQL 查询，可以计算客户流失率、确定客户流失的常见原因，并根据客户的行为对客户进行细分。这样，就可以制定有针对性的策略来留住客户并培养长期关系。
14年加入携程，先后负责了订单查询服务重构，实时用户行为服务搭建等项目的架构和研发工作，目前负责携程技术中心基础业务研发部订单中心团队。...携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统），动态广告，用户画像，浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。...旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足用户的需求，因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。...对实时用户行为来说，首先是保证数据尽可能少丢失，另外要支持包括重试和降级的多种数据处理策略，并不能发挥exactly once的优势，反而会因为事务支持降低性能，所以实时用户行为系统采用的atleast...实时用户行为系统采用了双队列的设计来解决这个问题。 ? 图4：双队列设计 生产者将行为纪录写入Queue1（主要保持数据新鲜），Worker从Queue1消费新鲜数据。
今天分享的案例来自CDA数据分析师就业班第三期远程组学员的毕业答辩，学员代表钱小菲分享了他们的数据报告。...他们以网站运营优化为案例，内容涉及： 对给出的数据进行探索，发现用户浏览网页的行为习惯 归纳这类分析的文献，包括算法、商业应用案例、评估效果等方面 制定推荐策略和实施方案，如何降低长尾网页的数量...其实最开始的时候我基本上没怎么实际接触数据分析，包括统计学的很多知识也是后来才补上的，所以我报班时也算是个实打实的零基础。所以零基础什么的，专业不对什么都不是问题。...1.最开始学习的是Excel，不得不说在做一些简单的分析处理和图表方面Excel确实很强大，所以基本会一直用到，而且Excel相对来说简单得多，所以这块要多学多练，用踏实了。...毕竟我们是做数据分析，不是去当DBA。这些东西你多去尝试，反正我觉得这块的东西不多，我最后用到的也就是那么几条命令。（我猜有些同学还没有用到-.-）倒是我在安装上花了不少时间，瞎试验让我重装了好几次。
用户分析（或帐户分析），是指对用户、帐户明细数据进行统计分析计算。常见的有：用户行为分析、银行帐户统计、漏斗转化率、保险单分析等等。...开源数据计算引擎集算器SPL提供了双维有序结构，在用户分析场景中，可以做到数据整体上对时间维度有序（从而实现快速过滤），同时还可以做到访问时对用户有序（从而方便地逐个取出用户数据进行后续计算），看起来相当于实现了两个维度同时有序...关于双维有序结构原理，更详细的介绍请参考: SPL虚表的双维有序结构 这里通过两个实际例子来进一步说明，先看一个简单的涉及去重计数的常规任务。...关于这个漏斗转化计算详细的介绍参考这里：SQL 提速：漏斗转化分析。 SPL的双维有序结构还支持多线程并行计算，可以利用多CPU、多CPU核的计算能力，进一步提速。...SPL提供的双维有序结构可以大致做到时间和用户两个维度同时有序，能有效利用用户分析场景的两个关键特征提高计算速度。 SPL资料 SPL官网 SPL下载 SPL源代码
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