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。
<数据猿导读> 对于大众来说，进入移动互联网时代以后，自然已无法离开WIFI和APP。殊不知，专家表示，这些工具正在“暴露”你的身份。别慌。对于企业来说，正是基于你的手机数据信息，才能了解你，从而为你
做推荐系统的时，我们需要了解我们的用户，也就是说需要对用户的基本情况、基本喜好有个了解。
解决痛点：用户画像的作用是什么？要如何搭建？其中应涵盖哪些内容？对数分同学来说有什么作用？
年终了，终于可以在需求的夹缝中喘息一会。回望2017年，最大的成就莫过于从0到1搭建起了一套支持多业务场景、高并发访问、高时效性的新闻推荐系统。这其中自是暗坑无数，趁着还未淡忘，将系统搭建过程中遇到的困难与解决方法记录于此。
随着互联网和移动终端的发展，用户获取信息的需求越来越高——从以前单一地接受信息到现在主动获取自己感兴趣的资讯。搜狐新闻客户端的重要任务就是根据用户喜好向用户推荐他们感兴趣和关心的新闻，从而提升新闻点击率和阅读时长。
用户画像在大数据分析中是一种很有用的系统，它可以各种不同的系统中，起到很关键的作用。比如搜索引擎、推荐系统、内容系统等等，可以帮助应用实现千人千面、个性化、精准等的效果。 下面将从几个方面来说一下
首先看一下大数据与应用画像的关系，现在大数据是炙手可热，相信大家对大数据的四个V都非常了解，大数据应该说是 信息技术的自然延伸，意味着无所不在的数据。 我们先看下数据地位发生转变的历史，在传统的IT
机器之心专栏 作者：百度NLP 本期百度NLP 专栏介绍了百度开源的中文主题模型应用工具包 Familia。在本文中，作者结合 Familia 汇总主题模型在工业界的一些典型应用案例，方便开发者按图索骥，找到适合自己任务的模型以及该模型的应用方式。 主题模型是文本挖掘的重要工具，近年来在学术界和工业界都获得了非常多的关注。虽然学术界的研究人员提出了多种多样的主题模型来适应不同的场景，这些工作主要集中在「建模」层面，即设计合理的模型来适配各色各样的数据，而指导主题模型在工业场景「落地」的资源和文
摘要： 伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要的落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入，用户画像的概念悄然而生。 用户画像 用户画像，能够完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 什么是用户画像？ 举例而言，某位客户的特征描述为：男，31岁，收入一万以上，爱美食，团购达人，
【编者按】11月21日，为期三天的SDCC2015中国软件开发者大会成功闭幕，主办方总计邀请了95余位演讲嘉宾，为参会者奉献了10个主题演讲，9大技术专场论坛（80余场技术演讲），另外还有5场特色活动。另外，据官方统计参会人数高达1067名（不含工作人员）。其中21日的算法专场，现场听讲人数一度爆满，而没有机会亲临现场的童鞋们，我们特邀请了业内专家、与会者分享他们的听课感受及他们眼中的算法专场。以下是来自畅捷通公共服务部总监张俊林的参加算法专场的听课札记，以飨读者。 以下为张俊林的听课札记： 2015年11
在当今 DT 时代，每天都在产生着海量的数据，移动互联网的兴起更是让我们体验到获取信息是如此的简单和方便。 同时，更多的选择也带来更多的困扰，面对层出不穷的信息和服务带来的困扰，使得个性推荐迅速崛起，并且大放异彩，在金融、电商、视频、资讯、直播、招聘、旅游等各个领域都能看到推荐系统的存在。 达观数据凭借多年在推荐系统方面的技术积累和优质的大数据服务，已经有数百家公司接入达观推荐系统，覆盖多个行业，实现企业经营业绩的大幅提升。本次分享结合达观数据个性化推荐引擎在各个行业的从业经验，围绕以下内容展开： 个
前文说完数据的基础积累，包括用户画像和内容画像的构建，接下来我们可以正式着手开始推荐了。以新闻推荐举例来说，推荐可以有很多策略，包括基于用户兴趣画像语义的策略（兴趣关键词/分类/主题相关），基于用户行为的策略（itemCF/userCF/clusterCF），基于位置的策略（地域相关），基于社交关系的策略（SNS推荐）等等。
在当今DT时代，每天都在产生着海量的数据，移动互联网的兴起更是让我们体验到获取信息是如此的简单和方便。 同时，更多的选择也带来更多的困扰，面对层出不穷的信息和服务带来的困扰，使得个性推荐迅速崛起，并且大放异彩，在金融、电商、视频、资讯、直播、招聘、旅游等各个领域都能看到推荐系统的存在。 达观数据凭借多年在推荐系统方面的技术积累和优质的大数据服务，已经有数百家公司接入达观推荐系统，覆盖多个行业，实现企业经营业绩的大幅提升。本次分享结合达观数据个性化推荐引擎在各个行业的从业经验，围绕以下内容展开： 个性化
连办八届，SMP年会共话社会媒体；携手六年，腾讯持续支持产学交流 2012年11月24日，哈尔滨工业大学刘挺教授在微博上发起活动“社会媒体与语言处理研讨会”。12月8日，百余位来自自然语言处理、大数据、传播学、社会学等领域的学者相聚在中科院计算所，召开了首届“中国中文信息学会社会媒体与语言计算研讨会”。自此研讨会每年举办一次，专注于以社会媒体处理为主题的科学研究与工程开发，并于2014年起升级为“全国社会媒体处理大会”，现已成为社会媒体处理的重要学术活动。 2012年首届会议掠影 基于哈工大-腾讯联合
一文告诉你什么是用户画像 介绍了到底什么是用户画像，了解了用户画像的本质是为了让机器去看之后，这里谈一谈如何从文本中构建用户画像。
从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。伴随着对人的了解逐步深入，一个概
用户画像的核心工作是为用户打标签，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：
导读：用户标签是个性化推荐、计算广告、金融征信等众多大数据业务应用的基础，它是原始的用户行为数据和大数据应用之间的桥梁，本文会介绍用户标签的构建方法，也就是用户画像技术。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 作者：百分点技术总监郭志金 摘自：百分点（ID: baifendian_com） 从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、
用户画像已经是作为一个数据从业者来说家常便饭的内容，围绕自然人的年龄、性别、职业、收入、风险、兴趣等各个维度去建立和完善相关的标签体系，重复重复再重复的优化。
从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、
伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 什么是用户画像？ 男，31岁，已婚，收入1万以上，爱美食，团购达人，喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户
最近在学NLP，给自己扫扫盲，看看NLP具体干什么，本文先学学概念，后面再深入。（不是很深入的文章，高手误入。） 自然语言处理（简称NLP），是研究计算机处理人类语言的一门技术，是人工智能(AI)的一个子领域，包括： 1.句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。 2.信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如，时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来，就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什
林元庆离开百度三个多月后（戳这里看大数据文摘此前报道），他的新公司Aibee拿到了1.65亿元的天使轮融资。 作为曾经的百度研究院院长、深度学习实验室（IDL）主任，林元庆这番创业选择了传统行业，与他的前同事、百度前首席科学家吴恩达（Andrew Ng）的选择不约而同（戳这里了解吴恩达新公司landing.ai）。 Aibee（爱笔）寓意AI2B，意即用AI技术对传统行业赋能升级。 对于一家AI创业公司来说，最重要的工作可能是“抢人”——精干的AI团队将成为公司最大的资产。目前，Aibee有近20名员工，其
用户模型和用户画像的区别。用户模型是指真实用户的虚拟代表，在真实数据的基础上抽象处理的一个用户模型，是产品在描述用户需求时使用的概念。用户画像是从海量的用户数据中，建模抽象出每个用户的属性标签体系，这些属性通常要具有一定的商业价值。
导读：用户画像将产品设计的焦点放在目标用户的动机和行为上，从而避免产品设计人员草率地代表用户。产品设计人员经常不自觉的把自己当作用户代表，根据自己的需求设计产品，导致无法抓住实际用户的需求。往往对产品做了很多功能的升级，用户却觉得体验变差了。
什么是用户画像？ 用户画像（User Profile），作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数
用户画像（User Profile），作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。 用户
机器学习和深度学习技术在很多领域扮演着越来越重要的角色，以资金适配领域来说，它们在成本节约、推荐排序、收入机会和风险监控等方面可以带来明显的好处。但目前，机器学习和深度学习技术在资金适配方面的应用和探索仍缺乏一些经验。因此，消费分期产品“好分期”团队编写此文进行实践记录，同时也希望大家能提供一些宝贵意见。
推荐系统在深度学习和图神经网络的影响下已经取得了重大进步，尤其擅长于捕捉复杂的用户-物品关系。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 本文和我们交流创业项目的是深思考深度人工智能的创始人杨志明。杨志明是中科院博士，连续创业，在人工智能领域摸爬滚打了近10年，深思考团队由来自于中科院自动化所、软件所、计算所、
我接触过很多设计小伙伴都一个共同的特点，如果说某个概念大家也都能讨论几句，但是落实到具体工作中就不知道如何去运用了，或许这个是教育体制下的一个通病。
以上场景都涉及到“用户画像”的使用。我们需要定义用户群体，需要更了解用户，自然而然就会去认知用户，收集用户的相关信息，这些步骤其实就是在逐步构建用户画像。
导读：产品研发团队犯的常见错误之一是对用户没有足够的了解，就开始提需求或设计产品。在收集到大量用户信息后，产品研发团队需要通过这些信息创建目标用户的画像，以便更深入地了解用户，进而实现以用户为中心设计产品。
以上场景都涉及到“用户画像”的使用。我们需要定义用户群体，需要更了解用户，自然而然就会去认知用户，收集用户的相关信息，这些步骤其实就是在逐步构建用户画像。接下来，我将带你通过4个问题一次性弄明白用户画像。
在产品研发过程中，确定明确的目标用户至关重要。不同类型的用户往往有不同甚至相冲突的需求，我们不可能做出一个满足所有用户的产品。 为了让团队成员在研发过程中能够抛开个人喜好，将焦点关注在目标用户的动机和行为上，Alan Cooper提出了Persona这一概念。“赢在用户”这本书将其翻译为“人物角色”，在腾讯我们习惯了使用“用户画像”这个术语。表达的意思一样，是真实用户的虚拟代表，是在深刻理解真实数据的基础上得出的一个的虚拟用户。我们通过调研去了解用户，根据他们的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不
写在前面 对于战略制定和产品设计而言，收集各种各样的用户数据是非常有价值的，但有时候你会忽略统计数字背后所代表的真正人物。 因此，通过创建用户画像，你可以让你的用户变得更加真实。用户画像是能代表整个真实用户需求的虚构人物。通过赋予一张人物的面孔和名字，你将用户调查及用户细分过程中得到的分散资料重新关联起来，用户画像可以帮助你确保在整个设计过程期间把用户始终放在心里。 本文从用户画像的概念、建立画像的重要性、以及如何建立用户画像三大方面，和大家一起浅谈心得。类似的文章有很多，我按照一般人比较容易理解和接受
移动互联网时代，精细化运营逐渐成为企业发展的重要竞争力，“用户画像”的概念也应运而生。用户画像是指，在大数据时代，企业通过对海量数据信息进行清洗、聚类、分析，将数据抽象成标签，再利用这些标签将用户形象具体化的过程。用户画像的建立能够帮助企业更好地为用户提供针对性的服务。
用户画像最初的意义，在于帮助企业找寻目标用户，明确出他们的喜好与厌恶，从而优化产品功能与服务，最终创造出更多的商业与社会价值。
用户画像，大数据时代老生常谈且又长久不衰的话题，公司都在搞，文章满天飞，在这个人人都喊“数据驱动业务”的时代，你不懂用户画像，不搞用户画像，你都不好意思跟别人聊（chui）业（niu）务（pi）。
用户画像说简单点就是要你虚构出一个产品的用户，设定用户性别、年龄、收入、家庭等基本情况进行场景模拟。通过用户画像，我们可以将产品用户具体化、形象化，从而更好地理解产品用户，设计出更加符合用户需求的产品。 那么用户画像怎么做？
作者：fionaqu 腾讯WXG程师 |导语 日常工作中，我们常常需要了解使用我们产品的用户到底是什么人，他们的消费习惯是怎样的，行为轨迹是怎样的等等…..正好最近读了《用户画像：方法论与工程化解决方案》，对用户画像有一些体系化的学习，同时结合日常工作经验对用户画像的方案论及实施方法进行了体系化的整理。 日常工作中，我们常常需要了解使用我们产品的用户到底是什么人，他们的消费习惯是怎样的，行为轨迹是怎样的等等…..正好最近读了《用户画像：方法论与工程化解决方案》，对用户画像有一些体系化的学习，同时结合日常
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