关于大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘比赛的一些感悟（看第一名代码有感）

最新推荐文章于 2025-01-19 23:56:56 发布
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本文介绍如何使用NLTK、jieba进行分词及词形还原，利用doc2vec获取特征；通过tf_idf、NBLRNN结合stack融合创造新特征；最终采用xgboost或LGB进行分类，构建NLP任务基线模型。

1.用NLTK、jieba等对query做一些分词，词形还原，再用doc2vec 得到dbow ，dm的一些特征

2.用tf_idf NB LR NN 等一些方法 再结合stack 融合得到一些新的特征

3. 最后用xgboost 或者LGB 做一些分类。

以上大概可以得到一个baseline，具体怎么做特征工程 怎么调参 还是一个技术活

 

 

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据导入：多源数据集成的策略与实战（上）（3/ 30）
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本文深度探究 Hive 数据导入，详述多种导入方式与数据格式适配，细析多源集成策略（含整合模式、清洗转换），佐以影视娱乐与电商行业实例、丰富代码及深度分析，为多源数据入 Hive 提供详尽指引并设互动环节，同时预告后续篇章。
大数据企业面试真题汇总一
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第1题我们有如下的用户访问数据userIdvisitDatevisitCountu012017/1/215u022017/1/236u032017/1/228u042017/1/203u012017/1/236u012017/2/218U022017/1/236U012017/2/224要求使用SQL统计出每个用户的累积访问次数，如下表所示：用户id月份小计累积u012017-011111u012017-021223u022017-011212u032017-0188u042017-0133第2题 京东有5
Python-2016CCF大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘
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2016CCF大数据与计算智能大赛：精准营销中搜狗用户画像挖掘
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大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘比赛——1st算法分享
狮子座明仔知识集散场
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DataFound 2019用户画像竞赛分析
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DataFound 2019用户画像竞赛分析 1. 数据解释 列的含义 ['用户编码', '用户实名制是否通过核实', '用户年龄', '是否大学生客户', '是否黑名单客户', '是否4G不健康客户','用户网龄（月）', '用户最近一次缴费距今时长（月）', '缴费用户最近一次缴费金额（元）', '用户近6个月平均消费值（元）','用户账单当月总费用（元）', '用户当月账户余额（元）',...
Java 大视界 -- Java 与大数据智能推荐系统：算法实现与个性化推荐（四）
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本文聚焦于 Java 与大数据智能推荐系统，深入阐述其原理与实践。涵盖数据收集预处理，如精准采集用户行为与物品特征并优化处理；多种推荐算法，包括基于内容、协同过滤、深度学习算法等，详细解析其机制与实现；评估指标如准确率、召回率、RMSE 等衡量系统性能；还展示电商、视频平台等应用案例及应对数据稀疏性、冷启动问题策略，探讨强化学习应用与跨领域融合创新趋势，为该领域技术发展提供全面专业指导。
大数据新视界 --大数据大厂之 Sqoop 在大数据导入导出中的应用与技巧
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Java 大视界 -- Java 大数据实时数仓的构建与运维实践（55）
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实时数仓作为大数据架构中的关键环节，是一种能够对数据进行实时处理与分析的数据仓库系统。与传统数仓主要处理历史数据的批量处理模式不同，实时数仓更强调数据的时效性，追求数据从产生到分析的低延迟。在电商行业，实时数仓的价值尤为突出。以每年“双11”购物狂欢节为例，某头部电商平台在活动期间每秒订单生成量可达数万笔。通过实时数仓，平台运营团队能够实时监控各类商品的销售数据，包括销量、销售额、客单价等关键指标。
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用户画像的分析，帮助业务人员设计标签类目体系。为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等
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购买课程后，可扫码进入学习群，获取唐宇迪老师答疑 Python数据挖掘技术系列视频培训教程基于真实数据集进行案例实战，使用Python数据科学库从数据预处理开始一步步进行数据建模。对于每个案例首先进行流程解读与数据分析，建立特征工程，详细解读其中每一步原理与应用。该课程共有十一大章节，88课时，从泰坦尼克号获救预测进行数据分析作为第一章节，后边依次是用户画像、Xgboost实战、京东用户购买意向预测、Kaggle数据科学调查、房价预测、论文与BenchMark的意义、Python实现音乐推荐系统、fbprophet时间序列预测、用电敏感客户分类、数据特征。
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2016 CCF搜狗用户画像队名：nice 排名: 66(复赛) 这个比赛本质上是一个自然语言处理(NLP)问题，或者更具体地就是文本分类(TC)问题。我们组的主要想法来自于自动化所宗成庆老师他们的一篇文章[Xia et al., 2012]以及网上一些博客的启发。 Brief introduction of our method Conclusion Brief introduction of o
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