在召回阶段，根据用户的兴趣从海量的商品中去检索出用户（User）可能感兴趣的候选商品（ Item），满足推荐相关性和多样性需求。...目前，对于用户兴趣的建模，通常是从用户的历史行为中挖掘出用户兴趣，以当前的深度学习模型为例，通常是将User的历史行为数据embedding到一个固定长度的向量中，以此表示该用户的兴趣。...然而在实际环境中，一个用户的兴趣通常是多样的，使用单一固定长度的embedding向量难以刻画用户兴趣的多样性。...Mulit-Interest Extractor Layer多兴趣抽取层的目的是对用户历史行为的item抽取出多个兴趣向量表达，通常采用聚类的过程将用户的历史行为聚类到多个簇中，一个簇中的item比较靠近...Label-aware Attention Layer.通过多兴趣提取器层，对用户行为序列得到了用户的多个兴趣向量，为了评估多个兴趣向量对目标Item相关度及贡献度，在[1]中设计Label-aware
目前，对于用户兴趣的建模，通常是从用户的历史行为中挖掘出用户兴趣，以当前的深度学习模型为例，通常是将User的历史行为数据embedding到一个固定长度的向量中，以此表示该用户的兴趣。...然而在实际环境中，一个用户的兴趣通常是多样的，使用单一固定长度的embedding向量难以刻画用户兴趣的多样性。...历史行为聚合到User兴趣表达向量中； 通过Label-Aware Attention机制，指导网络学习到用户的多兴趣Embedding向量； 2....Mulit-Interest Extractor Layer 多兴趣抽取层的目的是对用户历史行为的item抽取出多个兴趣向量表达，通常采用聚类的过程将用户的历史行为聚类到多个簇中，一个簇中的item比较靠近...通过多兴趣提取器层，对用户行为序列得到了用户的多个兴趣向量，为了评估多个兴趣向量对目标Item相关度及贡献度，在[1]中设计Label-aware Attention机制来衡量目标Item选择使用哪个兴趣向量
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。...[{ "user_name":"", "page_view":"", "comment_count":"", "blog_count":"" }] 通过me.csdn.new/用户名页面可以获得关注和被关注用户...关注和被关注用户列表用于做递归访问。 ?
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....简介 用户行为分析主要关心的指标可以概括如下：哪个用户在什么时候做了什么操作在哪里做了什么操作，为什么要做这些操作，通过什么方式，用了多长时间等问题，总结出来就是WHO，WHEN，WHERE，WHAT，...用户通过什么方式访问的系统，web,APP,小程序等 HOW TIME，用户访问每个模块，浏览某个页面多长时间等 以上都是我们要获取的数据，获取到相关数据我们才能接着分析用户的行为。...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）。...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。
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。...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）。...2.2 复购率分析 复购率是自然周期内，购买多次的用户占比 复购率统计口径：有复购行为的用户数 / 有购买行为的用户数 df_buy = df.loc[df.behavior=='buy'] pivot_life...根据留存监控用户的持续用户行为，防止用户流失。 2、消费行为：根据高流失率环节，给予引导与提示，提高转化率。考虑在客户发生首购行为后，发放特殊优惠，以提高复购率。
顾名思义，终身行为建模就是从用户数月至数年中积累的几万个历史观看视频中，利用深度学习模块，准确地提取出用户隐藏的兴趣，从而助力推荐系统中的高阶任务，如 CTR 预估等。...100 个优胜者，做 target attention（TA），从而提取出超长序列中隐含的用户兴趣表征。...行为的用户交叉属性 （user-item cross features），即特定 user 与 item 交互而产生的属性，例如用户的观看时长，用户的点赞反馈，观看时间戳等。...其中，固有特征 ，是跨用户行为系列共享的。即同一个 video id 对应下，即使在不同的用户序列里， 相应行也是完全相等的。...并计算 V 的加权均值： 幸运的是， 仍然只有 100 个行为，可以实时地计算。 在实际落地中，我们采用 MHTA 结构，用 4heads 来多角度学习用户的隐藏兴趣。
常见的是用户行为分析的漏斗转化，桑吉图显示, 用户统计标签加工等。 二. 建模详细说明 User: 即用户行为的主体，可能是发布视频的唯一用户id, 也可能是观看视频未登录的设备id。...字段描述是否可选user_id sex name名称是user_category用户分类 When: 用户行为发生的实际时间 字段描述client_time Where: 用户行为发生地点，可能是...如果用户行为是对另外一个用户，则为user_id。 字段描述是否可选target_id用户行为对象id Event: 用户行为实体，包括用户行为ID，用户行为内容。...字段描述是否可选event_id用户行为id event_name用户行为名称是event_content用户行为内容是 因为在这张表是最细粒度的数据，字段是高频字段，基于这种思想做DWS层宽表设计...，方便基于用户行为做数据分析，数据挖掘和对于用户画像，用户推荐等业务应用场景。
用户可能会习惯性的使用一款产品，或者在使用一款产品时会产生习惯性的行为。...如何利用行为模型帮用户养成（好的）习惯？ 新“福格行为模型” 旧版福格行为模型 （Fogg's Behavior Model）表述为B=MAT。...要实现一次用户转化行为，需要有三个要素：给用户足够的动机、用户有能力完成转化、需要有触发用户转化的因素。这三个要素必须同时满足时才会形成一次有效的转化，否则就不会发生。...所以，当用户具备一定的动机和能力时，想让用户做出行为，从提示入手进行行为设计是最容易取得效果的。 使用福格行为模型做用户行为养成 首先我们要明确在我们各自的产品中，行动具体指什么。...如何把学委开播行为与用户的自习行为解绑，有效的触发自习？ 我们推动技术侧，升级房间为常驻的学习小组，完成学委开播与用户自习的解绑。小组常驻，便捷触发，随时自习。
()); reduce.addSink(new MemberAnalySink()); env.execute("portrait member"); } } 用户画像行为特征...这里我们会分析用户的几个行为，并进行画像 浏览商品行为：频道id、商品id、商品类别id、浏览时间、停留时间、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序，3、app)、deviceId。...收藏商品行为：频道id、商品id、商品类别id、操作时间、操作类型(收藏，取消)、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序，3、app) 购物车行为：频道id、商品id、商品类别id、操作时间、操作类型...(加入，取消)、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序，3、app) 关注商品行为：频道id、商品id、商品类别id、操作时间、操作类型(关注，取消)、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序...，我们应该建立日志微服务来收集所有的用户行为。
多兴趣提取层利用动态路由将用户的历史行为自适应地聚合到用户表示向量中，以多个向量表达用户兴趣的不同方面；标签感知注意力层用来指导训练过程，每个用户挑选一个与其下一次点击行为最相似的兴趣进行训练。...一些现有的研究基于用户历史行为序列对用户表示进行建模，以捕捉动态和不断变化的兴趣。我们观察到用户通常存在多个兴趣，并且潜在的主导兴趣由行为表达，潜在主导兴趣的转换导致行为的变化。...具体来说，我们设计了一个使用Multi-head Self-Attention的行为细化层来捕获更好的用户历史项目表示，然后应用多兴趣提取器层来提取多个用户兴趣。...我们将推荐系统形式化为一个序列推荐问题，旨在预测用户可能与之交互的下一个项目。最近的工作通常从用户的行为序列中学习一个用户表征。但是，统一的用户表征并不能反映用户在一段时间内的多种兴趣。...在本文中，作者希望模型基于用户的历史行为，去学习未来的行为序列，而不单单是下一个行为。
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...将统一的上下文信息进行细粒度的划分，能够更好的刻画用户的兴趣的变化趋势。...❸ FC 层 FC 层相对比较简单：pooling 层的输出向量经过多个全连接层，最终输出用户对候选物品的兴趣的预估：P(y|x1,x2,...xn)。...这样如论文[4]中提到的，我们没有考虑到用户兴趣存在多样性，其不同类型的历史行为对用户当前的决策影响程度也是不一样的，比如当前用户要买书，那么在用户的历史购买行为中，我们应该去多关注该用户之前都买什么样的书...——RNN—— 相对于 MLP 和 CNN 模型进行用户序列建模，循环神经网络 ( RNN ) 也许是相对更为直观的序列网络模型，可以直接去刻画用户兴趣随着时间的演化过程。
淘宝APP的功能日益复杂，但都离不开最基本的收藏、购物车和购买功能，本文利用sql对淘宝用户行为数据进行分析，通过用户行为分析业务问题。 一....1.基于AARRR漏斗模型分析用户行为 本文通过常用的电商数据分析指标，采用AARRR漏斗模型拆解用户进入APP后的每一步行为。...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。...同时收藏通常是与购买行为异步的用户行为，在购买行为发生前一段时间才会出现，因此提高幅度不如其他几项指标。...1.通过AARRR模型分析用户使用的各个环节 1）获取用户 由于数据中没有给出每个用户第一次的登陆的时间，我们暂且把浏览行为视为用户的获取。 2）激活用户 用户行为包括点击、放进购物车、收藏以及购买。
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。
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。...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。...行为建模 该阶段是对上阶段收集到数据的处理，进行行为建模，以抽象出用户的标签，这个阶段注重的应是大概率事件，通过数学算法模型尽可能地排除用户的偶然行为。...用户画像基本成型 该阶段可以说是二阶段的一个深入，要把用户的基本属性（年龄、性别、地域）、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络大致地标签化。 为什么说是基本成型？
1、加载 加载超过5秒就会有74%的用户离开页面。 ? 2、高峰期 中午12点左右和晚上10点左右是页面访问高峰期。 ? 3、页面热度 通过用户口碑扩散的移动页面，其访问热度往往持续两天左右。 ?...4、操作习惯 大多数用户习惯滑动切换，放置在左边的按钮点击率低。 ? 5、流失率 用户随着页面层级的加深而不断流失，流失率在前几页最高。 ? 6、流失率 输入行为或者复杂交互行为会导致用户流失。 ?...14、按钮点击 动画明显的元素更容易引起用户注意并点击。 ? 15、页面提示 用户可能会忽略页面提示直接开始页面交互。 ?...16、操作习惯 用户习惯沿用上一屏学习到的操作行为，如果当前操作不同，需要提示用户。 ?
Linux下记录用户操作命令： 在实际工作当中，都会碰到误删除、误修改配置文件等事件。...root@www.lutixia.cn ~]# which script /usr/bin/script [root@www.lutixia.cn ~]# 3、创建目录： 创建监本目录并授权，用于存放用户执行的日志...script/ -d -----a---------- /var/log/script/ ps:对目录设置其他人可写，否则将不能创建日志文件，但是同时设置+a属性，只能追加内容，不可以删除文件，避免用户发现记录文件...script/$USER-$UID-`date +%Y%m%d%H%M`.date -a -f -q /var/log/script/$USER-$UID-`date +%Y%m%d%H%M`.log fi 用户登录执行的操作都会记录到
产品经理的核心工作就是研究用户，根据用户需求研发产品。而研究用户的核心是研究用户行为，研究用户行为背后的原理。 什么是用户？ 用户不是自然人，而是需求的集合。怎么理解这句话呢？...情境性是指用户的行为受情境的影响，没有情境就没有用户，同一个用户在不同情境下会有不同的反应和行为。 可塑性是指用户是可变的，其偏好和认知会随着外界不同的信息刺激发生变化而演化。...首先，在用户行为发生前，用户经常会受到一个情境的刺激，这个情境的刺激会调用用户的偏好和认知，产生一个主观期望效用，促使用户产生相应的行为，即追求这个预期的效用。...最终形成的期望效用会影响人的行为，并根据实际使用体验形成经验，反馈给用户偏好，对其进行修正或强化，形成新的偏好。 理解了用户行为，有什么用？ 产品的目的，最终是促进用户的某种行为（使用、交易等）。...理解了用户行为，我们就能更好地促进用户行为。有两种方向： 1. 在做产品设计的时候，就找到那些认同产品偏好和认知的人群。去看他们的场景，去设计适合他们的场景。 2.
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