用户画像——ID-Mapping

最新推荐文章于 2024-05-22 21:47:35 发布
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数仓建模—ID Mapping(上)
07-21 6万+
ID Mapping ID Mapping 就如同它的名字一样，我们要做的就是将一系列的ID 关联起来，从而可以更加准确完善的分析一个用户。 选取合适的用户标识对于提高用户行为分析的准确性有非常大的影响，尤其是对用户画像、推荐、漏斗、留存、Session 等用户相关的分析功能。其实对于任何分析都是一样的，如果我们不能准确标识一个用户，那么我们的计算结果就没有准确性可言，其实对于数据服务方而言，数据的准确性是我们的第一要务，我们宁愿不出数据，也不要出错误的数据。 ID Mapping 的背景 网络身份证 假如
用户画像之ID-Mapping
weixin_44996457的博客
12-31 5897
spark 图计算
One ID中的核心技术ID-Mapping究竟是怎么实现的？
云祁QI
03-17 3974
点击上方"云祁QI"关注,星标或置顶一起成长网上讲 ID Mapping 的技术文章不多，正好看到彭文华老师的这篇文章，分享给大家，我们一起学习，共同进步。为啥要做I...
ID-Mapping
weixin_44996457的博客
02-10 482
转自：一文探究数据仓库体系(2.7万字建议收藏) 登录状态下，日志中会采集到用户的登录id（account），可以做到用户身份的精确标识；而在匿名状态下，日志中没有采集到用户的登录id，准确标识用户，成为一件极其棘手的事情 解决方案：关联设备ID和登录ID（动态修正） 一个设备ID被绑定到某个登陆ID（A）之后，如果该设备在后续一段时间（比如一个月内）被一个新的登陆ID（B）更频繁使用，则该设备ID会被调整至绑定登陆ID（B） ...
用户画像系列——数据中台之OneID (ID-Mapping)核心架构设计
诸葛子房的博客
03-08 1万+
一.引言 大家在上网的过程中是不是经常有这样的体验，我在百度(或者京东、淘宝)上搜索一件商品(比如说：我搜索了一台iphone 手机看了看，但是没买)，奇怪的是过两天，我竟然在某视频平台或者某网页上又看到了它？ 而且更加奇怪的是，我明明是在电脑pc 端搜索的手机，但是我在手机上看电影的时候却能看到它，是不是也太奇怪了。 难道我的电脑、我的手机、我的ipad 等等电子设备都被监控了吗？ 二、背景 《阿里巴巴大数据之路》中有讲到关于数据中台OneData 的方法论，其中分别涉及到OneModel、
ID-Mapping算法在多设备环境下的用户标识统一
因此，若采用简单的优先级规则（如优先取UID，无则取IMEI，再无则取MAC等）来生成用户唯一标识，将导致严重的归一化错误——同一个用户在不同时间产生的日志可能被分配多个不同的“唯一ID”，造成用户画像割裂、行为...
昆山农商行用户画像——DataExplore
Elizabeth_lyy的博客
03-17 1684
昆山农商行用户画像——DataExplore 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录昆山农商行用户画像——DataExplore一、项目背景及目的1.1 项目背景1.2 项目目的1.3数据说明二、数据读取和基本信息2.1贷款、逾期数据2.1.1贷款信息2.1.1.1占比分析2.1.1.2时序分析2.1.1.3数值分布2.1.1.4唯一
用户画像标签体系——从零开始搭建实时用户画像(三)
周红伟讲AI
07-13 1514
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。 ​ 梳理标签体系是实现用户画像过程中最基础、也是最核心的工作，后续的建模、数据仓库搭建都会依赖于标签体系。 ​ 为什么需要梳理标签体系，因为不同的企业做用户画像有不同的战略目的，广告公司做用户画像是为精准广告服务，电商做用户画像是为用户购买更多商品，内容平台做用户画像是推荐用户更感兴趣..
idmapping(用户唯一标识)真实数据第二天数据生成
01-07
idmapping(用户唯一标识)第二天数据生成 /** *思想逻辑:(必须整明白!!!) * 我们是要考虑第二天的数据进来了 * 在拿去跟第一天的数据一起进行计算 * 我们需要改的地方就是在构造图的地方添加昨天的点集合和边集合 * * 1.将昨天的字典解析成点集合,边集合, * 2.将今天的点集合,边集合union到昨天的点边集合 * 3.用union之后的点边集合构造最大连同子图 * 4.调整结果 * 今天有一套结果,昨天也有一套结果, * 虽然两套结果都对,但是总有可能今天的结果新生成的guid和昨天的有一点点小误差, * 为了
Spark—GraphX实战 ID Mapping
03-24 5万+
这里我们是使用Spark 的GraphX 进行计算的，当然我们也可以使用其他图数据库来实现ID Mapping 的核心是连通图所以我们需要有一定的图论知识基础ID Mapping 是很多业务场景的基础，例如One ID 、用户画像。
《大型综合项目-基于大数据平台的数据仓库》学习笔记（08）：ID-MAPPING
涛哥大数据小屋
02-07 1万+
目录 一、id-mapping概述 二、id-mapping技术手段1：借助redis 三、id-mapping技术手段2：借助图计算 四、id-mapping开发实现         1、开发目标         2、整体逻辑         3、重点细节问题   &...
id-mapping介绍
weixin_49196517的博客
12-08 650
缓慢变化维是在维表设计中常见的一种方式，维度并不是不变的，随时间也会发生缓慢变化。如用户的手机号、邮箱等信息可能会随用户的状态变化而改变，再如商品的价格也会随时间变化而调整上 架的价格。因此在设计用户、商品等维表时会考虑用缓慢变化维来开发。同样，在设计ID-Mapping表时，由于一个用户可以在多个设备上 登录，一个设备也能被多个用户登录，所以考虑用缓慢变化维表来记录这种不同时间点的状态变化（图3-9）。对于该拉链表，可查看某日（如20190801）的快照数据。
数仓建模—ID Mapping(下)
热门推荐
09-02 6万+
ID Mapping(下) 上一节我们已经讲过什么是ID Mapping 了，顾名思义我们知道ID Mapping 的操作对象是ID，目标或者是动作是Mapping，也就是说我们要做的事情其实就是想把不同平台不同设备上的ID 打通，从而更好的去刻画用户，也就是说我们希望能打通用户各个维度的数据，从而更好的去服务业务服务用户。 上一节我们讲了常见的ID,例如登陆ID、设备ID 还有例如身份证号、手机号码等一些列的ID，都可以去标示一个用户，接下来我们就看一下如何去做ID Mapping，关于理论我们不多说。
数据中台OneID：详解ID-Mapping！
AlbenXie的博客
11-05 2040
相同设备，不同账号间切换相同用户，不同渠道下账号不相同，如微信小程序和APP同个用户，在不同的设备商登录ID-Mapping是大数据分析中非常基本但又关键的环节，ID-Mapping通俗的说就是把几份不同来源的数据，通过各种技术手段识别为同一个对象或主题，例如同一台设备（直接），同一个用户（间接），同一家企业（间接）等等，可以形象地理解为用户画像的“拼图”过程。
图计算与ID-Mapping
最新发布
weixin_63260646的博客
05-22 1368
在ID-Mapping的过程中，可以利用图计算技术来找到各种ID标识之间的关联关系，从而识别出哪些ID标识属于同一个人或实体。通过构建包含各种ID的图结构，并应用图算法进行迭代处理，可以获取图数据中隐藏的重要信息，从而实现实现用户画像的构建、精准营销、个性化推荐等功能。（以上为自学笔记，侵删。
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