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RS(2)--从文本数据用户画像

用户画像 用户画像的定义 用户画像其实就是从海量的用户数据中,建模抽象出来每个用户的属性标签体系,这些属性通常需要具有一定的商业价值。...查户口 直接采用原始数据作为用户画像的内容,比如注册资料等人口统计学信息,或者是购买、浏览历史,这种通常只是做了数据清洗的工作,数据本身没有做任何抽象和归纳,通常对用户冷启动等场景非常有用。 2....堆数据 方法就是堆积历史数据,做统计工作,也是最常见的用户画像数据,比如常见的兴趣标签,从历史行为中去挖掘出这些标签,然后在标签维度上做数据统计,用统计结果作为量化结果。 3....---- 从文本用户画像 文本数据是互联网产品中最常见的信息表达形式,数量多、处理快、存储小,常见的文本数据可以有: 对用户来说,包括注册时候的姓名、性别、爱好,发表的评论等; 对于物品,比如物品的标题...; 主题模型:从大量已有文本中学习主题向量,然后再预测新的文本在各个主体上的概率分布情况,这也是一种聚类思想,主题向量也不是标签形式,也是用户画像的常用构成; 嵌入:即 Embedding,从词篇章,

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cpu用户态和内核态区别_内核拷贝数据用户

这里写目录标题 内核态(管态)与用户态(目态) 内核态与用户态的区别 用户内核态的切换 用户态切换到内核态 内核态(管态)与用户态(目态) 操作系统需要两种CPU状态: 内核态(Kernel Mode...内核态与用户态的区别 用户态的程序运行在3级特权级上,因为这是最低特权级,是普通的用户进程运行的特权级,大部分用户直接面对的程序都是运行在用户态。内核态的程序运行在0级特权级上。...用户内核态的切换 CPU由用户态进入内核态的方式主要有以下三种: 系统调用:用户态进程通过系统调用申请使用操作系统提供的服务程序完成工作。...如果先前执行的指令是用户态下的程序,那么这个转换的过程自然也就发生了由用户内核态的切换。比如硬盘读写操作完成,系统会切换到硬盘读写的中断处理程序中执行后续操作等。...内核栈将当前进程的寄存器信息保存起来,同时保存了被暂停执行的程序的下一条指令,完成了由用户内核栈的切换过程。 将CPU的字段改为内核态(即R0等级),然后开始执行内核方法。

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涉及数据主权时,云计算用户会担心什么?

在不安全的地方持有数据,这将会引起一些争论。数据丢失事件可能会导致企业和个人的信息丢失等重大问题,这使他们面临着身份盗窃或经济损失较高的风险。...事实上,当欧盟通用数据保护法规(GDPR)2018年生效之后,企业需要在72小时内发现数据泄露的细节,这可能对企业品牌产生巨大的影响。 但是如何保持一个国家的所有数据避免这样的问题?...因为例如位于英国的数据设施遭遇黑客的袭击的几率并不比俄罗斯少多少。而任何信誉良好,运作正常的数据中心设施都与全球性的数据中心安全性一样好。 主要的问题是在保护数据免受意外和恶意的损失。...数据丢失防护(DLP)和数字版权管理(DRM)技术可以提供帮助,其是包括那些移动和静止的加密数据。 入侵检测和预防,通过流量模式匹配和个人用户行为的程度,还可以帮助加快速度或防止恶意攻击。...但是,这似乎并没有成为CIO们已经注意的安全港继任者和引进欧盟通用数据保护法规(GDPR)影响其经营的困扰问题。这里似乎更多的是围绕数据主权的问题,这对一个组织的数据意味着什么?

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用户数据测试用例——语音测试改良记

那么在以用户价值为导向的理念下,产品、运营都是从用户使用角度出发,为何测试不能也从用户数据上做文章呢? 下一个问题?这个文章怎么做?怎么指导测试用例?...那就需要从用户数据入手,抓住用户主要使用场景,进而优化测试策略,最终又通过版本发布反向验证方式的可行性。...拿到统计结果,村长粗略核对了下产品详细需求,发现39类导航语音话术中,实际用户使用的只有7种。这7种语料中,“我要去\我想去”+“导航XXX”占比最高,也就是用户在发起路线规划的需求是最高的。...另一些问题:沿途查找\导航过程中查询时间\路况等方面,均未有用户使用。 分析这里,村长在想下一步,怎么来指导用例的修改呢?是全面替换原有用例么?...五、村长后续的打算 做完语音测试用例优化后,村长想从后续几个方面去优化推广: 打算1:统计数据,从运营平台上自动化获取; 打算2:统计数据中,数据整合&数据清洗自动化处理; 打算3:推广其他测试周期长应用中

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遵循GDPR规定,还打脸自家隐私政策,P站被指非法收集用户数据

这项投诉基于对Pornhub及其隐私实践的技术分析,并以意大利和塞浦路斯之前报告的投诉为基础,声称该公司违反了欧洲GDPR规则,GDPR规定了用户数据可以以及应该如何使用。...根据Pornhub的公开隐私政策显示,网站会收集有关用户数据,并明确表示了使用cookie的多种目的。...“如果数据收集是在技术层面上进行的,来自一个不透明的组织,并且不了解社会后果,那么用户就不太可能尝试干预数据收集。...如果存在社会危害的威胁,例如,色情偏好作为有针对性的广告出现在工作计算机上的显着位置,那么用户就会意识色情网站收集了有关他们的数据,并寻求干预该数据收集和使用。”...2019 年,研究人员分析了22,484个色情网站,发现其中93%的网站向第三方泄露数据,44.97%的网站“暴露或暗示”可能与用户相关的性别或性身份,79%的网站使用来自外部公司。

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数据猿专访丨联想集团副总裁田日辉:从制造用户体验,大数据已深入所有环节

数据猿在专访联想集团副总裁田日辉的时候,他提到,大数据在联想的应用已经深入各个角落,所有的部门都在深入使用大数据来进行业务优化和产品优化。...从大数据端优化产业链方面,联想在国内是一个信息化企业,从十年前就是信息化非常领先的企业,我们有大量信息系统,有ERP、客户关系管理、渠道关系管理、生产预测,这些数据包括用户数据现在形成闭环,每一件产品从它的设计...、生产、在工厂用户使用这个过程中所有环节我们都是可以追踪的。...比方说用户遇到使用中的问题返回到我们的客服,这些问题也会反馈前端,通过实时方式反映前端,尤其是软件持续改进有非常重要的作用。...田日辉:刚才我讲到联想目前大数据的应用主要在三方面,我们设备本身优化、业务流程端端全程优化以及用户关怀大数据驱动。

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Excel里部分人工资调整,要引入原表中,并保持调整的人员数据和位置不变

Excel里部分人工资调整,要引入原表中,并保持调整的人员数据和位置不变,这是典型的部分数据替换问题,若要使得到的结果位置完全不变,通过直接的数据复制粘贴是无法完成的,但可以通过公式或者构建排序参考表来完成...A: 3、在工资总表中筛选需要调整的人员 4、填充公式完成数据的替换 通过以上简单的几步即完成数据的替换,而工资总表中的数据位置等完全不变,若需要去除公式,可进行选择性粘贴为值...---- 『进一步的思考和改进』 以上从基本的Excel函数应用出发解决了数据替换的问题,实际上,从问题的根本出发,这种操作需要是因为企业中大量的数据处理工作都很难避免数据调整的问题,而每次数据调整...,后续的数据处理都要跟着重复做一遍,即使操作再熟练,都是一件很麻烦的事情。...对于这种情况,以前会考虑用VBA开发出相应的自动化程序,然后在出现数据调整时进行自动化的刷新——但是,毕竟会VBA的人还是少数,而且一旦需求有所变动,VBA代码的修改会很麻烦。

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用户生命周期,从运营数据的最全攻略在这里

新人保留做的不好,用户还没有体验核心服务就已经流失。 成长期-内部不良事件:出了运营事故、产品BUG、设计缺陷,导致用户流失。...反之,用户体验核心卖点以后产生的流失,不一定需要100%挽回。很有可能他的需求已满足,或者他根本不是我们的核心用户。...根据这俩目标,就衍生出了快消品类生命周期分析的四大议题: 新人留存分析:从注册开始T+N看数据,分析转化漏斗,关注新人体验核心卖点后留存率。...用户路径分析:从注册开始T+N看数据,关注用户成长路径,关注是否有足够多的用户进入成长期、成熟期,消除路径障碍。...用户结构分析:按自然日期统计数据,跟踪用户结构变化,根据经营目标,制定用户结构当前目标。 事件效果分析:按自然日期统计数据,关注对用户结构有影响的内外部、正反面事件,分析市场影响,关注用户结构走势。

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【Java框架型项目从入门装逼】第十一节 用户新增之把数据传递后台

让我们继续来做“主线任务”,这一节,我们来做具体的用户新增功能。首先,为了简单起见,我把主页面改了一些,改的是列表那一块。...删去了一些字段,和数据库表对应一致: 现在,我们要实现一个效果,就是当我点击新增用户的按钮时,就弹出一个框来。因为我们使用的是EasyUI组件,所以我们可以用dialog组件来完成那个弹窗界面。...然后,我们还需要用一个json数据将这些内容保存起来,到时候传递给后台的就是一个json数据。...OK,那么下一步,就是把这些数据传递后台。...接下来,用ajax传递数据给Controller //使用ajax传递后台 $.post("addUser.do",json,function(data){ //这里是处理返回数据的回调函数

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用户生命周期,从运营数据的最全攻略在这里

新人保留做的不好,用户还没有体验核心服务就已经流失。 成长期-内部不良事件:出了运营事故、产品BUG、设计缺陷,导致用户流失。...反之,用户体验核心卖点以后产生的流失,不一定需要100%挽回。很有可能他的需求已满足,或者他根本不是我们的核心用户。...根据这俩目标,就衍生出了快消品类生命周期分析的四大议题: 新人留存分析:从注册开始T+N看数据,分析转化漏斗,关注新人体验核心卖点后留存率。...用户路径分析:从注册开始T+N看数据,关注用户成长路径,关注是否有足够多的用户进入成长期、成熟期,消除路径障碍。...用户结构分析:按自然日期统计数据,跟踪用户结构变化,根据经营目标,制定用户结构当前目标。 事件效果分析:按自然日期统计数据,关注对用户结构有影响的内外部、正反面事件,分析市场影响,关注用户结构走势。

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神策数据的进阶之路:从用户行为分析工具全新的数字化营销闭环

数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 ---- 近期,神策数据在举办的数据驱动大会上,发布了新的公司定位和产品矩阵,从用户行为分析拓展数字化营销闭环解决方案,赋能企业的数字化转型。...在数据治理方面,神策数据发展出面向业务的“螺旋式”数据治理理念,并经历了三个阶段:从一开始关注数据源头的规范和安全,关注数据的实时波动,最后形成覆盖所有业务团队的全面数据质量管理方法。...神策的产品功能也逐渐开始与智能引擎进行结合,希望能够完成从“人用数据“人机算法”的转变。 私有云平台方向是神策的核心竞争力之一。...从云CRM产品PaaS平台,是Salesforce成功的重要因素。这一条路,对神策数据也有启发。...具体行业内部的特定企业,神策数据依据其数据化成熟度模型,将企业分为三个阶段: 数据准备阶段,这个阶段企业刚开始接触数据应用,还存在大量的问题,比如接入数据系统的业务线多且繁杂,不同业务线的诉求不一,数据标准不统一

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17 Media数据迁移 | 从自管理MongoDBMongoDB Atlas,用户体验与工作效率双提升

同时,考虑自身平台高频的明星效应,对数据库的巨大吞吐量提出了较高的要求,因此17 Media一开始就选择了具有高扩展性、低延迟性的MongoDB作为其视频流之外内容的主要存储方案。...17 Media为何需要迁移: 用户体验需要进一步提升 17 Media的主要市场是中国台湾和发达亚洲国家,而他们基于云的数据中心主要在美国俄勒冈州。...综合考虑迁移所面临的这些挑战,以及用户的全球分布情况,17 Media选择了MongoDB Atlas作为其数据迁移的解决方案。...此外,为了确保Atlas集群能实时同步最新数据,MongoDB在源数据集群与Atlas集群之间建立了一个通道,可以捕捉在数据备份与恢复期间产生的新数据,实时传输到Atlas中,前后相差只有一、两秒钟,...迁移后的成效: 从开源MongoDBMongoDB Atlas, 用户体验与工作效率双提升 “整个业务应用和数据的迁移,用户完全无感知,对17 Media的业务完全无影响。

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从零千万用户,我是如何一步步优化MySQL数据库的?

想来想去,写一篇我在以前公司从零开始用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧。...本文记录了我之前初到一家创业公司,从零开始用户超千万,系统压力暴增的情况下是如何一步步优化MySQL数据库的,以及数据库架构升级的演变过程。升级的过程极具技术挑战性,也从中收获不少。...这其中往往会牵扯到很多提升用户体验的潜在需求。例如:为用户推荐商品,这就涉及用户的行为分析和大数据的精准推荐。...公司的业务增长迅速,仅仅2年半不到的时间用户就从零积累千万级别,每天的访问量几亿次,高峰QPS高达上万次每秒,双十一期间的访问量和QPS是平时的几倍。...操作路由不同的分片数据源上 ID生成器 ID生成器是整个水平分库的核心,它决定了如何拆分数据,以及查询存储-检索数据

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R语言实战第一,二章SQL版环境准备导入数据查询注册90天内购买的用户数量查询90天内用户和收到短信的比例

星辰大海 这是之前使用R语言完成的一道简单的数据统计题目链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/27092971 完成之后心理还是有点小得意的。...但和答案一对比就发现问题了,自己的计算数据和正确结果差距太大了。看来我用语言暂时还是很难保证数据计算的准确性, 所以有了这篇,毕竟SQL语句更熟悉一些。...`purchase.date`); 以下是创建新表,和将数据倒入新表,并创建索引的过程。...index_user_id` (`user.id`); alter table messages add index `index_message_date` (`message.date`); 查询90天内用户和收到短信的比例...创建一张新表,用于保存注册90天内购买的用户信息。

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一节课让你学会从 MySQL Kibana 微博用户及推文数据可视化

微博数据可视化 熟悉 Elastic Stack 的小伙伴对上面的图会感觉并不新鲜,对其中的技术栈也如数家珍,如下图一把梭走起: 数据同步 MySQL 数据借助 Logstash 同步 Elasticsearch...那么最终数据需要落脚点为:Kibana,而 Kibana 是基于 Elasticsearch 数据进行分析的,所以:MySQL 数据需要先同步 Elasticsearch。 借助什么来同步呢?...数据量大涉及增量同步和全量分布,前文提到 Logstash 类似管道,可以实现同步一切可以同步的数据。 所以,可以借助:logstash 实现同步。...了解了这个本质之后,我们最终要考虑对数据可视化,往前推最重要的是需要考虑数据的模型和建模。 而数据源是微博数据(假数据),微博数据又细分为微博用户数据及微博推文数据,我们是一整条宽表存储一起的。...可以预估实现的维度包含但不限于: 字段名称 字段含义 可视化类型 publish_time 推文时间 时间走势图 un 用户名 用途推文量排序统计图 ugen 用户性别 性别统计 location 发布省份

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