一、项目介绍 本系统是以Django作为基础框架，采用MTV模式，数据库使用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.../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。...电影收藏成功提示 电影取消收藏成功提示 电影收藏管理中心 电影评分成功提示 主页显示栏目电影推荐 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
前言 这个月做的事情还是蛮多的。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。...*** 用户画像和视频画像 *** 用户画像则体现在兴趣模型上。通过构建用户的长期兴趣模型和短期兴趣模型可以很好的满足用户兴趣爱好以及在用户会话期间的需求。...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。...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...后续就是对用户画像和视频画像的进一步深入探索，核心是构建出标签体系，然后将这些标签打到用户和视频身上。我们组合了LDA,贝叶斯等多种算法，获得不少有益的经验。
过往的序列推荐或者行为序列建模，更关注的是在物品层面的偏好情况，而本文将重点放在物品属性之间的相关性上，建模用户在具体属性上的偏好，提出了Trans2D来建模不同物品不同属性之间的相关性，一起来看一下。...1、背景 本文关注的是用户关注列表的推荐问题，即在给定用户的历史交互行为的情况下，预测在用户关注列表中下一个时刻中最可能发生交互的物品。...该任务有两个重要的特点： 1）每次推荐只需要关注用户关注列表的偏好，而不是预测用户对所有物品的偏好，用户的关注列表的数据是非常稀疏的（大部分物品只出现过很少的次数），如果只使用物品ID对物品进行表示，容易导致模型的过拟合...2.1 Model Input 模型的输入主要包含两部分：用户历史行为序列和当前待推荐的物品。...2.4 Prediction Layer 最后的Prediction Layer用来预测用户对待推荐物品的点击概率，首先对待推荐物品经过Attention2D层转换得到的输出矩阵（维度为C*d）进行avg-pooling
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。...本次赛题是一个二分类任务，特征维度主要包括：基本数据，性别年龄、用户标签、常驻地信息、机型信息5类特征，出于数据安全的考虑，所有数据均为脱敏处理后的数据。...对于用户标签信息，存在着时间相关的信息，我们这里采用Word2Vec来对标签信息做embedding特征的提取，相关代码如下， data['tagid'] = data['tagid'].apply(lambda...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——
伪代码实现，这里最终通过cos函数计算相似度 1.基于用户，需要一个用户相似度矩阵 首先要建立物品-用户集合的倒排索引 然后循环这个索引的所有用户，排除自己和自己，进行+1 Set<Entry<String...sparseMatrix[userID.get(user_u)][userID.get(user_v)] += 1; //计算用户...u与用户v都有正反馈的物品总数 } } } 然后 cos计算 2.基于物品，协同过滤正好反过来，建立用户的相似矩阵 首先要建立用户...-物品集合的倒排索引 然后循环这个索引的所有物品，排除自己和自己，进行+1
推荐阅读时间：6min~8min 文章内容：基于物品的协同过滤 在了解了基于用户的协同过滤之后，还有基于物品的的协同过滤。它们的原理非常类似。...原理简介 介绍基于物品的协同过滤之前，先来看下基于用户的协同过滤可能带来的问题。...，而且一般都是一些热门物品，对发现用户兴趣帮助也不大 基于物品的协同过滤就是根据用户历史行为来计算出物品之间的相似度，然后会用户推荐跟他消费过的物品类似的物品。...总结 基于物品的协同过滤，首先会计算不同物品之间的相似度，然后根据根据不同的应用场景选择不同的推荐结果，“相关推荐”会直接选用与当前物品相似度最高的 Top N，个性化推荐会根据用户已消费过的物品来计算对每个物品的预测评分...相关推荐： 近邻推荐之基于用户的协同过滤 如何构建基于内容的推荐系统 如何从文本中构建用户画像 一文告诉你什么是用户画像 推荐系统中重要却又容易被忽视的问题有哪些 个性化推荐系统中的绕不开的经典问题有哪些
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...此处是为了存储用户每小时点击过的品牌和点击次数。...= userId + ""; String famliyname = "info"; String colum = "brandlist"; //获取用户偏爱的品牌历史数据...5名的品牌的排名，用户每点击一次该品牌，就会使用户对该品牌的偏爱度+1，并重新排序存储。...热门商品统计 所谓热门商品就是用户购买数量最多的商品。
本文将先带着大家实现对大型超市会员用户的 LRFMC 画像，后续推文再尝试通过 K-means 聚类算法将会员进行分类，从而实现会员价值分析，进行精准的价格和服务设置。...大家都有在饭店被服务员推荐注册为该家饭店的免费会员并领取优惠的经历。...最后将所有的单表进行融合，就得到会员最基础的信息画像数据表。 第三步，运用所得到的会员信息画像数据表实现输入会员卡号就能生成对应该会员的画像词云，核心代码如下。...运行展示： 词云解读： 对于第二步生成的字段我们都没有浪费，较为全面的展示了一位会员用户的基础消费信息。...至于该对TA运用什么营销策略，就看实际业务需求啦~ 至此，我们就完成了对于所有会员用户的基础会员画像。
企业期望搭建用户画像，对客户进行群体分析与个性化运营，以此激活老客户，挖掘百亿续费市场。众安科技数据团队对该企业数据进行建模，输出用户画像并搭建智能营销平台。...再基于用户画像数据进行客户分群研究，制订个性化运营策略。 本文重点介绍聚类算法的实践。对用户画像与个性化运营感兴趣的亲们，请参阅本公众号其他文章。...首先，对数据进行标准化处理，处理异常值，补全缺失值，为了顺利应用聚类算法，还需要使用户画像中的所有标签以数值形式体现。...众安科技为该保险公司定制的用户画像中，存在超过200个标签，为不同的运营场景提供了丰富的多维度数据支持。...综上，根据分析研究，确定K的取值为7。 Step 3 聚类 K-means是基于距离的聚类算法，十分经典，简单而高效。
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。...基于标签的画像 在用户的定性画像中，标签化是核心。...知识工程的大体过程为：知识的获取-->验证-->表示-->推论-->解释和理由 在用户画像中，就是配合用户和物品的属性，建立对应关系，这部分的对应关系需要知识专家进行鉴别推理和构建。...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？
现有的条件就是以上这么多，至于实际情况的不同会有不同的衍生，像基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法就是一些典型的实例。...3.基于用户的协同过滤算法vs基于物品的协同过滤算法 基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法两者区别在哪呢？...首先先解释下”协同过滤”: 所谓协同就是大家一起帮助啦，过滤就是把大家讨论的结果告诉你，不然原始信息量太大了。很明显啦，两者的区别在于一个是基于用户，一个是基于物品。...顾名思义，“基于用户”就是以用户为中心的算法，这种算法强调把和你有相似爱好的其他用户的物品推荐给你，而“基于物品”的算法则强调把和你喜欢物品的相似物品推荐给你。...总体来说，都是推荐物品给你，一个推荐的桥梁是用户，另一个是物品。 在运用的时候要根据实际情况的不同，选择是基于基于用户还是基于物品。
定义 UserCF:基于用户的协同过滤算法 ItemCF:基于物品的协同过滤算法 UserCF和ItemCF优缺点的对比 UserCF ItemCF 性能 适用于用户较少的场合，如果用户很多，计算用户相似度矩阵代价很大...适用于物品数明显小于用户数的场合，如果物品很多（网页），计算物品相似度矩阵代价很大 领域 时效性较强，用户个性化兴趣不太明显的领域 长尾物品丰富，用户个性化需求强烈的领域 实时性 用户有新行为，不一定造成推荐结果的立即变化...用户有新行为，一定会导致推荐结果的实时变化 冷启动 在新用户对很少的物品产生行为后，不能立即对他进行个性化推荐，因为用户相似度表是每隔一段时间离线计算的 新用户只要对一个物品产生行为，就可以给他推荐和该物品相关的其他物品...新物品上线后一段时间，一旦有用户对物品产生行为，就可以将新物品推荐给和对它产生行为的用户兴趣相似的其他用户 但没有办法在不离线更新物品相似度表的情况下将新物品推荐给用户 推荐理由 很难提供令用户信服的推荐解释...利用用户的历史行为给用户做推荐解释，可以令用户比较信服
文 | 罗宇矗 什么是用户画像？ 简而言之，用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。...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。...，就成了你的用户画像，因此，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。...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，利用关联规则计算...因为用户画像永远也无法100%地描述一个人，只能做到不断地去逼近一个人，因此，用户画像既应根据变化的基础数据不断修正，又要根据已知数据来抽象出新的标签使用户画像越来越立体。
通过分析用户在使用产品时的访问路径数据，可以优化各页面间的转化率从而最终提高用户在京东的成交率；也可以借此了解用户对不同功能的喜好程度，比如用户主要靠搜索功能查找商品还是依赖信息流推荐商品，最终有的放矢地优化用户体验...留存分析的结果可以通过图表数据进行展示，画像平台功能上支持不同留存数据之间的对比。...图片流程转化流程转化是基于用户行为序列的分析，找到行为序列中满足特定行为模式的数据并进行转化统计，本节主要介绍漏斗分析和行为跨度分析。1....图6-22展示了漏斗分析的主要功能示意图，分析结果最终通过漏斗图形象地展示了出来，漏斗图中包括了各步骤的用户数以及步骤间的转化率，点击每一个步骤可以查看该步骤下的用户数变化趋势以及用户画像分布情况。...----本文节选自《用户画像：平台构建与业务实践》，转载请注明出处。
这篇文章是瓜子内部Tech Talk的笔记，主要介绍如何构建基于知识图谱的用户画像，感谢家帅分享。...这个定义太抽象，来看一个具体的例子。下图描述了关于“姚明” 的简单的用户画像，其中描述了“叶莉”是姚明的妻子 ? 通过搜索引擎检索“姚明的妻子”就能检索出叶莉的先关信息，这就是用户画像在起作用 ?...另外我们检索“姚明”，右边区域能够列出若干相关人物，这也是基于用户画像的推荐功能。 ?...二、应用场景 瓜子二手车的业务主要设计两个实体（角色），“用户”和“车”，主要应用场景包括以下内容 人图谱： 内部：车源匹配客户，推荐和个性化排序，客户分级，售车线索/带看工单分级，客 户维护/召回，投放...最后，贴一张图直观感受一下基因库（用户画像） ?
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%。...标签的传递路径主要是针对基于关注关系的标签传递，亲密度比较高的关注用户传递过来的标签权重值会比较高。 标签是来自于用户的原创还是其转发的微博，权重值会有区别，一般来说原创的权重会高于转发权重。...---- 欢网大数据开启“全网+跨屏”用户画像新时代 来源：新华网 长期以来，智能电视行业一直局限于电视端数据进行用户画像分析，希望以此进行精准营销，难道仅基于电视端收视数据进行用户画像就可以实现精准营销吗...此举打破传统电视行业信息孤岛，实现跨屏全网数据融合，颠覆电视端营销方式，打造通过分析用户线上线下行为数据获知真实潜在需求的精准营销平台，并以此提升基于智能电视平台所实现的“增强电视”、“T2O”等一系列精准营销的服务价值...兴趣爱好的信息可能会和消费特征中部分信息有重复，区别在于数据来源不同。消费特征来源于已有的消费记录，但是购买的物品和服务不一定是自己享用，但是兴趣爱好代表本人的真实兴趣。
本文作者：刘译璟
首先，随着网站的用户数目越来越大，计算用户兴趣相似度矩阵将越来越困难，其运算时间复杂度和空间复杂度的增长和用户数的增长近似于平方关系。其次，基于用户的协同过滤很难对推荐结果作出解释。...因此，著名的电子商务公司亚马逊提出了另一个算法——基于物品的协同过滤算法。 基于物品的协同过滤算法 （简称ItemCF）给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。...基于物品的协同过滤算法可以利用用户的历史行为给推荐结果提供推荐解释，比如给用户推荐《天龙八部》的解释可以是因为用户之前喜欢《射雕英雄传》。...如2-10所示， Hulu在个性化视频推荐利用ItemCF给每个推荐结果提供了一个推荐解释，而用于解释的视频都是用户之前观看或 者收藏过的视频。 ? 基于物品的协同过滤算法主要分为两步。... 流行度 和UserCF（基于用户的协同过滤推荐）不同，参数K对ItemCF推荐结果流行度的影响也不是完全正相关的。
0x00 前言 随便聊一下用户画像的存储。...现在的用户画像，动不动就是几千几万个标签，标签一多就出现了一些需要克服的难题，比如下面两个： 如何解决频繁新增和删除标签的场景 如何解决不同标签更新时间和频率不同的问题 0x01 数据模型设计 从个人角度来讲...有的，其实也就是前言里面提到的： 由于用户的标签会非常多，而且随着用户画像的深入，会有很多细分领域的标签，这就意味着标签的数量会随时增加，而且可能会很频繁。...大量空缺的标签会导致存储稀疏，有一些标签会有很多的缺失，这在用户画像中很常见。 嗯，上述的问题，主要是当标签数量开始快速增多的时候会遇到的问题。标签量少的时候其实是不用担心这些的。...，竖表其实就是将标签都拆开，一个用户有多少标签，那么在这里面就会有几条数据。
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