首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布

用户画像标签系统体系解释

文章目录 一 标签系统体系架构 二 标签模型开发流程 三 标签模型计算逻辑 一 标签系统体系架构 1)、标签数据 标签管理平台中,每个标签开发时,首先需要在管理平台上注册(新建标签:4级标签和5级标签...) 业务标签和属性标签 业务标签对应标签模型,每个标签模型就是Spark Application,运行程序可以给用户打上标签:TagName 模型表中存储数据:spark application运行时参数设置核心数据...画像标签表:tbl_profile 存储标签数据时,也将标签数据存储同步存储到Elasticsearch索引中,方便使用标签进行查询用户 基于Elasticsearch为HBase表构建二级索引...二 标签模型开发流程 展示每个标签模型在实际开发时主要流程: 1)、标签管理平台新建标签 123级标签 34级标签 设置相关属性,包含标签的属性字段的值和对应模型字段的值 标签模型对应Spark...,打标签,其中涉及相关计算 4)、【HBase】标签存储将用户标签数据存储到HBase表中,同步到Elasticsearch索引中 a)、存储最新画像标签数据 存储HBase表汇总 b)、同步标签数据到

1.3K20

《推荐系统实践》:如何利用用户标签数据?

基于标签的推荐系统 用户标签来描述自己对物品的看法,因此,标签成为了联系用户和物品的纽带。...因此,标签数据是反应用户兴趣的重要数据源,而如何利用用户标签数据来提高用户个性化推荐结果的质量,是推荐系统研究的重要问题。 在如何利用标签数据的问题上,豆瓣无疑是这方面的代表。...为了提高推荐的准确率,我们可能要对标签集合做扩展,比如用户曾经用过“推荐系统”这个标签,我们可以将这个标签的相似标签也加入到用户标签集合中,比如“个性化”,“协同过滤”等标签。...[具体实验结果待正式发表时公布] 为了控制标签的质量,很多网站也采用了让用户反馈的思想,即让用户来告诉系统某个标签是否合适。...当然,Jinni不属于UGC的标签系统,它给电影的标签是专家赋予的,因此它让用户标签反馈其实是想融合专家和广大用户的知识。 ?

3K90
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

利用用户标签数据

UGC标签系统的代表应用 UGC标签系统是很多Web2.0网站的必要组成部分,使用UGC标签系统的代表网站---UGC标签系统的鼻祖Delicious、论文书签网站CiteULike、音乐网站Last.fm...标签系统中的推荐问题 打标签作为一种重要的用户行为,蕴含了很多用户兴趣信息,深入研究和利用用户标签的行为可以很好地知道我们改进个性化推荐系统的推荐质量。...用户为什么打标签 在设计基于标签的个性化推荐系统之前,需要深入了解用户的标注行为(即打标签的行为),知道用户为什么要标注,用户怎么标注,只有深入了解用户的行为,才能基于这个行为设计出令他们满意的个性化推荐系统...基于标签的推荐系统 用户标签来描述对物品的看法,因此标签是联系用户和物品的纽带,也是反应用户兴趣的重要数据源,如何利用用户标签数据提高个性化推荐结果的质量?...给用户推荐标签用户浏览某个物品时,标签系统非常希望用户能够给这个物品打上高质量的标签,这样才能促进标签系统的良性循环。因此,很多标签系统都设计了标签推荐模块给用户推荐标签

1.2K30

用户画像标签平台技术

2.支持亿级用户技术的标签生产:在技术设计考虑系统未来发展,能够支持相对较大的用户技术的标签生产,需要对计算或者存储方面要求较高,对于系统架构来说,平台的伸缩和适应性都要求相对高一些。...3.理想标签按天更新,实时标签秒级延迟:对于业务,我们一般的标签可以按照天更新。但考虑未来发展和业界动态,有实时标签的应用和场景需求,计算要求秒级响应,可能在秒级之后做推送,然后触达用户。 二....建立数据模型 基于原始数据加工,简化对应的数据模型,可以分为两大类,用户行为数据和用户属性相关的数据。 [2k4zbj258x.png?...基于OneId表,用户属性表,用户行为表和标签元数据表对应标签计算加工,产生独立的标签加工任务,避免互相影响; ②....因为通常该标签表下面只有两列,一列是用户id,一列是标签值,所以压缩比还是比较高,比较客观; ③.

4.3K00

数据挖掘:微博用户画像之用户标签

在所确定的标签体系下,我们需要对每一个粒度的标签聚合信息,具体到用户能力标签,就是要在每个标签下聚合具有该细分标签能力的用户群体。...,用于体现该用户在相关领域内的影响力)挖掘出用户的能力标签及其基础权重;其次通过引入用户的自填信息、认证信息作为能力标签权重的调权因子参与计算;接下来通过多个维度的定向挖掘系统和运营反馈系统进行能力标签的校正和增加能力标签的覆盖...表1:互联网相关标签用户影响力 用户影响力指的是用户在某个特定标签下的影响力,因此影响力计算的边界(如图5所示)是标签对应的兴趣用户群体(包含该标签的能力用户),即对该标签所对应的领域有一定了解的用户群体...对于某些特定的垂直领域或某类具有明显特征的用户群体,我们通过定向挖掘系统来进行处理,然后融合到最终的用户能力标签库进行输出。...相对于用户能力标签用户兴趣标签涉及到的上层业务更加广泛,依赖的数据也更加复杂多变,在下一篇用户画像系列文章中,我们将会详细介绍用户兴趣标签的挖掘流程。

9.8K80

大数据【企业级360°全方位用户画像】标签系统介绍

在前面几篇博客中,博主已经为大家带来了什么是用户画像,以及项目的一个基础介绍。用户画像的核心就是打标签,本篇博客,我们来聊聊关于这个项目的标签系统。 ? ---- 1....标签系统 1.1 基础标签 1.1.1、概览:基础标签 启动WEB 项目后,浏览器登录,默认账号与密码,点击【登录】即可,下图所示: ?...进入系统后,直接显示【基础标签】页面,重要功能如下所示: ?...组合标签名称、含义及用途等信息,最后保存并提交申请。 ? ? 1.3、微观画像 依据用户:身份证号、手机号、QQ及Email,检索查询用户所有标签信息,构建展示用户画像信息。...小结 本篇博客主要为大家介绍了【企业级用户画像】项目的标签系统,包含不同标签的细致分类以及效果展示。后续博主会为大家带来如何针对不同的标签进行开发,敬请期待?

2.7K10

推荐系统遇上深度学习(九十八)-推荐系统中更好地学习用户-标签偏好

首先看一下看一看场景下,整个的推荐流程: 可以看到,整个推荐系统架构主要包含四部分,新闻画像层(news profile layer),用户画像层(user profile layer),召回层(recall...在新闻画像层,对新闻相关的特征如标签,类别等进行提取。在用户画像层,对用户的基本画像特征和行为特征进行建模。...这里很重要的一块是对用户偏好标签的预测,这里将用户点击过的文章对应的标签集合作为候选集,基于后文将要介绍的模型对这些标签进行偏好预测,并用于后续阶段。...一种做法是把所有用户点击过的新闻中的标签集合作为正样本,把曝光未点击的标签集合作为负样本。但用户点击某个新闻,并不一定是对这篇新闻所有对应的标签都感兴趣,有可能仅仅对其中部分的标签感兴趣。...推荐系统遇上深度学习(九十七)-[阿里]使用用户未点击行为增强序列推荐效果 推荐系统遇上深度学习(九十六)-[第四范式]考虑域内信息和多模块非线性融合的NON模型 推荐系统遇上深度学习(九十五)-[雅虎

1.6K20

用户画像超全总结:3种标签类型、8大系统模块

▲图2 数据应用体系的层级划分 02 用户画像的3种标签类型 用户画像建模其实就是对用户“打标签”,从对用户标签的方式来看,一般分为3种类型:①统计类标签;②规则类标签;③机器学习挖掘类标签。...一般地,机器学习标签开发周期较长,开发成本较高,因此其开发所占比例较小。 03 用户画像8大系统模块及解决方案 搭建一套用户画像方案整体来说需要考虑8个模块的建设,如图3所示。...标签数据开发:用户画像工程化的重点模块,包含统计类、规则类、挖掘类、流式计算类标签的开发,以及人群计算功能的开发,打通画像数据和各业务系统之间的通路,提供接口服务等开发内容。...作业流程调度:标签加工、人群计算、同步数据到业务系统、数据监控预警等脚本开发完成后,需要调度工具把整套流程调度起来。...在大数据、数据分析和数据化运营领域有多年的实践经验,擅长Hadoop、Spark等大数据技术,以及业务数据分析、数据仓库开发、爬虫、用户画像系统搭建等。

2.3K41

深度解析用户画像的标签体系

具体流程一般是从纷乱复杂、琐碎的用户行为流(日志)中挖掘用户在一段时间内比较稳定的特征,即给用户打上标签标签的确定,一般是先人工筛选小样本规则,进行验证标注,规则合理后,在通过算法扩展。...为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户标签,打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理,如,可以做分类统计:喜欢红酒的用户有多少?喜欢红酒的人群中,男、女比例是多少?...人制定标签规则,并能够通过标签快速读出其中的信息,机器方便做标签提取、聚合分析。所以,用户画像,即:用户标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。...用户画像的标签体系 从技术层面看,用户画像的过程比较乏味。我们今天来讨论一个看起来最简单、却最难以把握精髓的环节:如何设计用户画像的标签体系。 什么是标签体系简单说就是你把用户分到多少个类里面去。...也就是说,将“slots”作为一个用户标签,与用户决策过程是相符的。而喜欢海岛奇兵游戏的用户,对于SuperCell新出的游戏也心向往之,此时“SuperCell”这个品牌就成了有效的用户标签

6.4K65

推荐系统标签体系

为什么要先介绍标签体系? 一个推荐系统效果好与坏最基本的保障、最基础的是什么?如果让我来回答,一定是标签体系。...关于第二项原则: 1.标签生成的自助化能够让沟通成本降最低。前面讲到各业务线对标签的定义的理解不同,需要标签系统建设团队花费大量的时间沟通。如果能够让业务方自己定义规则,这必然是沟通成本最低的方式。...3.高效统一的输出接口:将所有的业务信息和用户数据信息汇总在一起,有统一的输出接口,改变之前需要针对不同的业务系统开发不同接口的情况。...我们回顾标签体系构建的三原则,本质上是解决了价值、手段、可持续性三方面的问题:以业务场景倒推需求,让业务方用起来作为最终目标,让标签系统价值得以实现;标签生成的自助化,它解决的是我们用什么样的手段去实现价值...总之,对企业最重要的是:一套标签系统能不能在业务上用起来,能不能覆盖更广泛的需求,而不是一个大而全的框架。

97810

推荐系统标签体系

为什么要先介绍标签体系? 一个推荐系统效果好与坏最基本的保障、最基础的是什么?如果让我来回答,一定是标签体系。...关于第二项原则: 1.标签生成的自助化能够让沟通成本降最低。前面讲到各业务线对标签的定义的理解不同,需要标签系统建设团队花费大量的时间沟通。如果能够让业务方自己定义规则,这必然是沟通成本最低的方式。...3.高效统一的输出接口:将所有的业务信息和用户数据信息汇总在一起,有统一的输出接口,改变之前需要针对不同的业务系统开发不同接口的情况。...我们回顾标签体系构建的三原则,本质上是解决了价值、手段、可持续性三方面的问题:以业务场景倒推需求,让业务方用起来作为最终目标,让标签系统价值得以实现;标签生成的自助化,它解决的是我们用什么样的手段去实现价值...总之,对企业最重要的是:一套标签系统能不能在业务上用起来,能不能覆盖更广泛的需求,而不是一个大而全的框架。

1.2K20

用户画像标签体系——从零开始搭建实时用户画像(三)

用户画像标签体系 ​ 用户画像的核心在于给用户“打标签”,每一个标签通常是人为规定的特征标识,用高度精炼的特征描述一类人,例如年龄、性别、兴趣偏好等,不同的标签通过结构化的数据体系整合,就可与组合出不同的用户画像...该类标签构成了用户画像的基础; 规则类标签:该类标签基于用户行为及确定的规则产生。例如对平台上“消费活跃”用户这一口径的定义为近30天交易次数>=2。...用户画像体系和标签分类从两个不同角度来梳理标签用户画像体系偏战略和应用,标签分类偏管理和技术实现侧。...例如对于男、女标签就是互斥关系,同一个用户不是被打上男性标签就是女性标签,对于高活跃、中活跃、低 活跃标签也是互斥关系;  用户维度:用于刻画该标签是打在用户唯一标识(userid)上,还是打在用户使用的设备...最终形成得标签示例: 对于用户是男是女这个标签标签主题是用户属性,标签类型属于分类型,开发方式为统计型,为互斥关系,用户 维度为userid。

4K11

用户画像标签体系——从零开始搭建实时用户画像(三)

用户画像标签体系 用户画像的核心在于给用户“打标签”,每一个标签通常是人为规定的特征标识,用高度精炼的特征描述一类人,例如年龄、性别、兴趣偏好等,不同的标签通过结构化的数据体系整合,就可与组合出不同的用户画像...该类标签构成了用户画像的基础; 规则类标签:该类标签基于用户行为及确定的规则产生。例如对平台上“消费活跃”用户这一口径的定义为近30天交易次数>=2。...用户画像体系和标签分类从两个不同角度来梳理标签用户画像体系偏战略和应用,标签分类偏管理和技术实现侧。...例如对于男、女标签就是互斥关系,同一个用户不是被打上男性标签就是女性标签,对于高活跃、中活跃、低 活跃标签也是互斥关系; 用户维度:用于刻画该标签是打在用户唯一标识(userid)上,还是打在用户使用的设备...最终形成得标签示例: 对于用户是男是女这个标签标签主题是用户属性,标签类型属于分类型,开发方式为统计型,为互斥关系,用户 维度为userid。

9.5K65

标签评分:海量标签如何进行系统治理?

01 标签使用度评分标签使用度,用以评估标签被分析、外部系统的使用情况。...袋鼠云标签产品中,标签关注度与以下场景有关:・标签搜索:标签标签市场被用户搜索的情况,计算 “标签搜素次数” 指标。...・标签查看:标签被点击查看基础信息、分析页面等的次数,计算 “标签查看次数” 指标・标签收藏:收藏该标签用户数,计算 “收藏用户数” 指标以上 3 个指标可反映标签的关注热度,我们依然采用 Sigmoid...03 标签质量评分标签质量,用以评估用户被打标情况,反映标签规则的合理性。当我们定义了标签标签值,经过计算之后,标签值打在用户身上的很少,那说明我们的规则执行不合理。...系统将计算每个标签的 “标签覆盖度”,将覆盖度归一化为分数,转化成评分。04 持续优化度评分持续优化度,用以评估标签上线后,是否后续再去优化该标签。在客户的生命周期中,不断有新用户流入、沉默用户流失。

46930

用户画像的标签是如何生成的

规则标签 规则标签的生成依赖现有标签内容,需要在已有标签数据的基础上进行综合条件判断,最终生成新的标签数据,比如“是否男性高粉”依赖性别和粉丝数标签;"Android高端机”依赖手机操作系统和手机价格标签...导入标签 导入类标签依赖用户上传的数据来构建新的标签用户导入数据的方式主要分为文件上传、从其他数据源导入(如MySQL,Hive)两种方式。...比如A调研问卷中的有效用户可以上传到画像平台并构建一个新的标签“A调研重点关注用户”;在B游戏发版后,数据分析师找到了一批潜在的优质用户作为后续重点运营群体,这些用户可以导入到画像平台并构建一个新的标签...比如“当日实时分享数量”标签,记录了用户从当天凌晨开始到当前时刻的累计分享次数;“当日是否被举报”标签记录了用户当日是否被举报,当举报事件发生时,用户标签值可以实时更新为“被举报”。...比如用户的兴趣爱好标签,需要根据用户过往历史行为挖掘出用户的兴趣爱好及概率值;用户的婚育情况标签也无法直接从现有数据中统计获取到,需要借助用户的历史行为进行挖掘,预测用户是否已婚已育。

35900

实战 | 用户购买行为RFM标签应用案例

其中的核心原理就是对用户进行分群,而用户分群的主要逻辑就是将数据进行标签化。 RFM模型是我们常用来分析客户价值的数据分析模型,使用这个模型分析后配合匹配的营销方法,能够让业绩进行大幅度提升。...下面给大家介绍一个关于RFM模型的标签化应用案例。...所以我们将数据进行了处理之后,计算出来了特价商品占特价商品跟普通商品的比例,这样得出来了用户对于打折商品的用户的偏好程度。 第三个是计算M。...M是用户的消费金额,我们将数据进行加加减减,最后得出来了用户关于特价商品跟普通商品的消费金额。 然后我们将所计算的RFM进行了特征的整合,得出来了每个客户ID下的RFM具体的数值。...然后我们将RFM模型定性的输出,将01进行标签化的处理,从而给用户打上各种各样的标签:兴趣是否高,价值是否活跃…… 我们可以通过这些标签给到业务端人员进行更好的营销活动。 好的,以上就是今天的分享。

92420

用户系统设计

1 系统分析 1.1 Scenario 场景 注册、登录、查询、用户信息修改,哪个需求量最大? 支持100M DAU。...常用数据存储系统。...Cassandra 等硬盘型NoSQL数据库性能约 10k QPS Redis / Memcached 等内存型NoSQL数据库性能约100k ~ 1m QPS (根据机器性能和硬盘数量及硬盘读写速度会有区别) 用户系统特点...读多写少的系统一定要使用 Cache 进行优化。 使用缓存,也就会带来数据不一致问题,数据库和缓存是两台机器,两套系统,并不支持加锁。如果是用一些第三方分布式锁,会导致存取效率降低,得不偿失。...Authentication Service 登录系统 Session 会话 用户 Login 后,为之创建一个 session 对象 并把 session_key 返回给浏览器,让浏览器存储起来 浏览器将该值记录在浏览器的

74140
领券