第一章 用户画像概述

最新推荐文章于 2024-10-28 02:23:30 发布
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分类专栏： 推荐系统 用户画像 用户画像 文章标签： 用户画像 视频推荐
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本书重点介绍了用户网络行为画像分析及视频个性化推荐系统的相关技术。通过深入探讨用户画像的构建方法，为实现精准的内容推荐提供了理论和技术支撑。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

《用户网络行为画像 大数据中的用户网络行为画像分析与内容推荐应用》 BY 牛温佳 刘吉强 石川等

此书侧重针对视频的个性化推荐系统相关技术

用户画像概述

AI大模型在用户画像构建中的作用
AI天才研究院
12-01 1675
《AI大模型在用户画像构建中的作用》 关键词：人工智能，用户画像，深度学习，大模型，隐私保护，商业应用 摘要：随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型在用户画像构建中发挥了重要作用。本文将详细探讨AI大模型的发展背景、技术基础、用户画像构建方法及其应用案例，并分析AI大模型在用户画像构建中的挑战与未来展望。通过本文
创业公司的用户画像动态更新机制
最新发布
AI天才研究院
11-11 1138
创业公司的用户画像动态更新机制 关键词 用户画像、动态更新、创业公司、数据分析、人工智能、机器学习、个性化推荐、精准营销、用户留存、数据安全、隐私保护、伦理问题、未来发展。 摘要 本文探讨了创业公司用户画像动态更新机制的概念、重要性、构建策略和实际应
用户画像概述
weixin_38401394的博客
01-14 1760
1 什么是用户画像 在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。（摘自百度百科） 简而言之，用户画像就是用户信息化标签。 2 为什么要做用户画像 用户画像即打标签，主要是为了使用方便： 1.将具体业务信息标签化，方便用户理解与管理 2.标签化的数据，方便运营同学进行精准营销 3.标签化的数据，方便计算机进行...
用户画像（User Profile）概述
Lynne的博客
02-27 1793
推荐之用户画像【1】–概述 本文主要对构建用户画像（处理海量用户非结构化文本）的方法做大致汇总，整体结构参考刑无刀大佬，详细原理及代码持续更新ing 知乎链接：推荐之用户画像【1】–概述 - LynneS的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/353403024 第一类 使用原始数据。 如注册资料等人口统计学信息，或者购买历史，阅读历史等，除了数据清洗等工作，数据本身并没有做任何抽象和归纳。跟查户口一样，没什么技术含量，但通常对于用户冷启动等场景非常有用。 第二类就
用户画像：概述【从应用角度来看，可以分为行为画像、健康画像、企业信用画像、个人信用画像、静态产品画像、旋转设备画像、社会画像、经济画像...】
u013250861的博客
05-04 1万+
一、 什么是用户画像 用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。用户画像是对现实世界中用户的建模，用户画像应该包含目标，方式，组织，标准，验证这5个方面。目标：指的是描述人，认识人，了解人，理解人。方式：又分为非形式化手段，如使用文字、语言、图像、视频等方式描述人；形
用户画像01：用户画像概念、项目概述及环境搭建.md
06-04
- **用户属性的研究侧重于显式地搜集用户特征信息**，主要体现在社会化标注系统领域，通过社会化标注系 统搜集比较全面的用户信息，用于多方位的了解用户。
用户画像第一章(企业级360°全方位用户画像_项目安排：)
汉子一枚
06-05 2145
企业级360°全方位用户画像 项目安排： 企业级360°全方位用户画像 一、用户画像概念、设计构建用户画像及项目演示说明 -2天 用户画像概念发展 如何构建用户画像 标签Tag 项目核心功能： 深入剖析（最关键） 项目工程初步搭建 二、基础知识：数据导入ETL和应用调度 -2天 a）、数据采集与ETL 如何将业务数据采集导入到大数据平台上（HDFS、Hive、HBase） b）、标签 -> 模型 -> SparkApplication Oozie ==============
用户画像在电商个性化推荐中的应用：方法与实践
AI天才研究院
10-28 1044
《用户画像在电商个性化推荐中的应用：方法与实践》 概述 关键词：用户画像、电商、个性化推荐、数据治理、算法实现、应用实践 随着互联网的迅速发展，电子商务领域已经成为一个高度竞争的市场。在这个背景下，如何提高用户体验、增加用户粘性、提升销售额成为了电商企业关注的焦点。用
【产品经理L1学习第一章——用户研究之用户画像】
Fcat的博客
07-26 570
典型用户 为什么要寻找典型用户 产品不是为所有人服务 产品项目开始的前提 给典型用户画像的用处 用来确认目标用户 决定用户需求的重要性 方便在项目中达成一致意见 检查测试设计和开发成果 促进销售、客服等其他相关工作 典型场景 什么是典型场景 可以理解为大多数典型用户正常使用产品的场景和约束条件 用故事和场景剧本来描述理想的用户交互过程，用来理解用户遇到的困难、情景、...
用户画像思维导图
今天你DEBUG了吗
10-28 1658
数据研发学习笔记02：用户画像详解
weixin_41961559的博客
05-13 1783
文章目录1 用户画像 本文主要围绕以下问题展开相应的数据研发相关知识的梳理与总结： 用户画像是什么？用于解决什么场景下什么问题？如果让你设计一套用户画像，你的设计思路是什么？ 1 用户画像 ...
什么是用户画像，流程、方法是什么?
一个写湿的程序猿
07-06 1455
什么是用户画像，流程、方法是什么?01 用户画像概述1. 什么是用户画像2. 为什么需要用户画像02 用户画像流程1. 整体流程1）目标分析2）标签体系构建3）画像构建2. 标签体系1）事实标签2）模型标签3）高级标签03 构建用户画像1. 人口属性画像2. 兴趣画像1）内容建模2）兴趣衰减3. 地理位置画像04 用户画像评估和使用1. 效果评估2. 用户画像使用 作者：大数据DT 来源：大数据DT 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
用户画像总结
zzhhoubin的博客
03-28 15万+
        最近在工作之余，结合自己的理解和论坛上的一些帖子，整理了份用户画像的文章，个人觉得这篇文章在宏观上很好地描述了用户画像的主要内容。（文章内的图片来源于不同帖子，权当分享，侵删）一、 什么是用户画像        用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打...
用户画像系统概述
简之的通向技术之路
04-27 7672
1. 用户画像的概念 1.1 什么是用户画像？ 用户画像是对现实世界中的用户的数学建模。 1.2 用户标签画像 用户标签画像是用标签标示方法来表示用户。 标签是某一种用户特征的符号表示； 用户画像是一个整体，各个维度不孤立，标签之间有联系； 用户画像可以用标签的集合来表示。 1.3 用户标签的数学描述： 标签是特征空间中的维度。 特征空间： 每个标签都是特征空间中的基向量； 基向量之间有关联...
用户画像简介
Devin
05-05 3139
        随着我国电子商务的高速发展，越来越多的人注意到数据信息对于电商市场的推动作用。基于数据分析的精准营销方式，可以最大限度的挖掘并留住潜在客户，数据统计与分析为电商市场带来的突破不可估量。在DT时代，一切皆可“量化”，看似普通的小小数字背后，蕴藏着无限商机，也正在被越来越多的企业所洞悉。        数据已无处不在。信息化建设促进了数据爆发，全社会的信息化程度越来越高，越来越多的业务...
用户画像之概述
yang_shibiao的博客
01-18 4798
目录 1. 产生背景 2. 用户标签 2.1. 什么是用户标签 2.2. 用户标签的作用 2.3. 用户标签制作流程 2.4.用户标签的五大常见问题 2.4.2.问题二：不区分时间状态 2.4.3.问题三：行为动机乱归因 2.4.4.问题四：多目标混合不清 2.4.5.问题五：结果缺少检验 3.应用场景 3.1.精准营销 3.2.数据化运营 3.3. 推荐系统 3.4. 广告投放 3.5. 产品布局 3.6. 行业报告 3.7.场景间的共性 4. 用户...
大数据分析-用户画像详解
热门推荐
大步向前121
04-08 17万+
转自：百丽百灵（ID：BL100BL） 转自数据分析公号，来源：数据客 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，奠定了大数据时代的基石。 用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分
用户画像分析相关整理
饭饭认认米的博客
01-09 1万+
前期做了一些用户画像的数据支持工作，都是哪里需要往哪搬，没有进行过系统的总结，总归不是自己的东西，只知道要这么做，却不知为何要这么做，所以在这里进行一个归纳总结。 用户画像一般用于研究当前客户需求以及挖掘潜在客户，用户画像需要结合具体的场景进行分析，不同场景下分析也是存在差异的，自己工作中接触的数据主要为目标客群的消费流水数据，画像分析的内容主要是对当前分析客群基本属性如性别、年龄段、家庭结构，...
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