通过不同算法给用户打上标签后的业务应用

Facouse

于 2022-05-21 11:05:55 发布

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分类专栏：大数据实战项目机器学习文章标签：算法 big data 大数据

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该博客探讨了如何利用TF-IDF+SVM进行评论情感分析，通过朴素贝叶斯预测用户性别，使用RFM模型和K-Means算法划分用户价值和消费等级。此外，还进行了订单数据挖掘以揭示用户的消费习惯，并构建了用户行为标签权重系统。完成这些分析后，将标签聚合并同步到Hbase、ES和ClickHouse中，以便于快速查询。最后，这些洞察被应用于具体的业务逻辑，提升营销效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

之前的工作完成了以下几项任务

TF-IDF + SVM评论情感提取 $\rightarrow$ 标签：是否喜欢这个商品

朴素贝叶斯预测性别 $\rightarrow$ 标签：男或女

RFM模型划分用户价值 $\rightarrow$ 标签：用户的价值等级

K-Means用户消费分群 $\rightarrow$ 标签：用户的消费等级

订单数据挖掘 $\rightarrow$ 标签：用户的消费习惯

用户行为标签 + 标签权重 $\rightarrow$ 标签：用户的购物偏好

在完成以上任务后，需要将生成的标签聚合、同步到Hbase、ES、ClickHouse中方便查询。

将选出来的人群具体应用于业务逻辑。

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