[IT 男人帮 -10/28] 一个用户究竟值多少钱

本文通过分析五家互联网公司的市值、用户数及盈利情况,计算每用户的平均价值与利润,揭示互联网企业的用户价值及不同业务模式的表现。

人们在谈到类似 Facebook 和 Twitter 这类网站的价值时总会考虑他们的用户发展,但是一个用户究竟值多少钱呢?

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首先我们得知道三个数据,也就是这家公司上市第一天的市值,他们公布的用户数,还有就是盈利数字。第一个数字在公司还没上市之前是不可知的,但是他们会公布一个预期范围,于是我就会选择这个范围的中位数。而用户数量和盈利都取这家公司最近一次公布的数字。

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在这之后只要做一些简单的除法就能得到一个每位用户所占的市值与盈利额了,虽然这样做很粗糙,但是它是我们下面工作的基础。而且我们用到的一切信息都是公开的。

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为了验证这种方法,我选择了五家公司 Pandora,Linkedln,Groupon,LivingSocial 和 Zynga。这五家公司要么是行业中最有代表性的,要么是已经放出风声准备在今年上市的。但是要注意他们的商业模式并不相同,而且市场的情况时时刻刻都在变化,所以我们计算出来的数字不一定和未来他们的预期相同。

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于是我们就得到了下面的这张表格:

公司

Pandora

Linkedln

GroupOn

LivingSocial

Zynga

市值(10亿美元)

2.6

7.8

22.5

12.5

17.5

用户数(百万)

94

90

83

85

232

盈利(百万美元)

51

161.4

713.4

800

597

单个用户价值

50.98

86.67

271.08

147.06

75.43

单个用户利润

0.54

1.79

8.60

9.41

2.57

这样看起来互联网行业的单个用户利润(ARPU)也没有那么可怕,因为有种说法就是互联网企业在这个数字上至少要达到两美元才算做的不错。

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另一件有趣的事情就是 Groupon 和 LivingSocial 用户价值似乎是最高的,这就意味着团购类的生意至少在现在来说还是想印钞机一样。而在线音乐网站 Pandora 的数字则说明这一行业并不好混。

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From http://tech2ipo.com/31696/

<think>好的,用户之前让我给他们的代码添加详细的中文注释,并且解释了CrossEncoder模型的使用。现在他们问有没有针对中文优化的类似模型推荐。我需要先回顾一下之前的对话,确保推荐的模型符合他们的需求。 首先,用户使用的是CrossEncoder,主要用于计算句子相似度,模型是基于英文的stsb-distilroberta-base。现在他们需要中文优化的版本。我应该考虑几个方面:模型是否支持中文、是否在中文数据集上进行了微调、模型的结构是否适合他们的任务,比如句子对分类或相似度计算。 接下来,我需要回忆一些常用的中文预训练模型。比如哈工大的BERT-wwm、RoBERTa-wwm-ext,还有微软的Chinese-Roberta-wwm-ext。这些模型通常在中文任务上表现较好。另外,可能有一些专门针对句子相似度的模型,比如sentence-transformers或者SimCSE的中文版本。 然后,我需要检查是否有基于这些模型的中文CrossEncoder。因为CrossEncoder是sentence-transformers库的一部分,可能需要查看该库是否有中文模型。例如,可能使用hfl/chinese-roberta-wwm-ext作为基础模型,并在中文STS数据上微调过的模型。 另外,用户可能需要知道如何加载和使用这些模型,比如替换模型名称,可能还需要注意分词和输入格式的问题。中文模型通常使用不同的tokenizer,比如基于字的或者词的,但像BERT这类模型一般使用字级别的分词。 还需要考虑用户的实际应用场景,他们是否处理的是短文本相似度,比如搜索或问答匹配。如果是,推荐适合的模型。另外,如果官方没有现成的模型,可能需要指导用户如何自己微调,比如使用中文STS数据集进行训练。 最后,要确保推荐的模型是容易获取和使用的,比如通过Hugging Face的模型库直接下载,或者有公开的文档和示例代码。同时,可能需要提到模型性能,比如在特定数据集上的表现,以证明其有效性。 总结步骤:1. 确定用户需求是中文优化的CrossEncoder;2. 回忆相关中文预训练模型;3. 查找是否有现成的中文CrossEncoder模型;4. 推荐合适的模型并说明使用方法;5. 提供训练建议和注意事项。</think>针对中文优化的跨编码器(CrossEncoder)模型推荐如下,以下推荐均基于Hugging Face模型库: --- ### **推荐模型1:`hfl/chinese-roberta-wwm-ext` 微调版** **模型名称**:`DMetaSoul/chinese_sts_roberta_wwm_ext` **模型类型**:基于RoBERTa-wwm-ext架构的中文语义相似度模型 **特点**: - 使用全词遮蔽(Whole Word Masking)预训练 - 在中文STS(语义文本相似度)任务上微调 - 支持直接输出0-1的相似度分数 **使用方式**: ```python from sentence_transformers.cross_encoder import CrossEncoder # 加载中文优化模型 model = CrossEncoder("DMetaSoul/chinese_sts_roberta_wwm_ext") # 示例中文输入 query = "一个男人在吃意大利面" corpus = [ "一个男人在吃饭", "一个男人在吃一片面包", "女孩抱着婴儿", "男人骑着马" ] # 计算相似度 scores = model.predict([[query, sentence] for sentence in corpus]) ``` --- ### **推荐模型2:`uer/chinese_roberta_L-8_H-512`** **适用场景**:短文本相似度计算 **优势**: - 参数量较小(层数L=8,隐藏层H=512) - 在LCQMC(中文问句匹配数据集)上表现优异 - 兼容`sentence-transformers`框架 **代码示例**: ```python model = CrossEncoder("uer/chinese_roberta_L-8_H-512") ``` --- ### **推荐模型3:自定义训练(进阶方案)** 若需要更高精度,可基于以下模型微调: 1. **基模型选择**: - `hfl/chinese-macbert-base`(最新中文预训练模型) - `bert-base-chinese`(经典选择) 2. **训练数据**: - **中文STS数据集**:如[Chinese-STS-B](https://github.com/pluto-junzeng/Chinese-STS-B) - **自有业务数据**:人工标注的相似度分数(0-1范围) 3. **微调代码框架**: ```python from sentence_transformers import InputExample from sentence_transformers.cross_encoder.CrossEncoder import CrossEncoder # 准备训练数据 train_samples = [ InputExample(texts=["句子1", "句子2"], label=0.8), InputExample(texts=["句子A", "句子B"], label=0.3) ] # 初始化模型 model = CrossEncoder("hfl/chinese-macbert-base", num_labels=1) # 微调训练 model.fit(train_data=train_samples, epochs=3) ``` --- ### **模型选择建议** | 场景 | 推荐模型 | 说明 | |-------|----------|------| | 开箱即用 | `DMetaSoul/chinese_sts_roberta_wwm_ext` | 预训练+微调一站式方案 | | 轻量级需求 | `uer/chinese_roberta_L-8_H-512` | 快速推理,资源消耗低 | | 领域定制 | `hfl/chinese-macbert-base` + 微调 | 需标注数据,精度最高 | --- ### **关键原理补充** 中文模型的优化核心在于: 1. **分词适配**:使用基于汉字的分词器(如BERT的WordPiece) 2. **训练数据**:需包含中文特有的语言现象(如成语、缩略语) 3. **语义对齐**:通过对比学习(Contrastive Learning)优化句子表示 --- 如需具体模型链接或训练细节,可进一步说明需求方向(如性能优先/轻量级/领域定制)。
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