Lookalike

本文深入探讨了Look-alike技术,这是一种通过分析现有用户特征来寻找相似潜在用户的营销策略。内容涵盖Look-alike模型的构建、应用及效果评估。

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Look-alike 技术总结 https://zhuanlan.zhihu.com/p/103642022

     
目标

推荐算法中扩大召回池

广告投放中实现人群扩充

(场景举例:

广告主需要对100w人投放,但是,从选取的基础数据包中,只有30w,那么如何满足100w的投放需求,这时,就需要通过lookalike的方式进行扩充,既要保证人群数量,又要确保人群的相似。

如果只是简单的从公共池中选取70w,完成100w的匹配,很有可能出现无效用户。例如:高级消费品,尽可能的投放给中高级消费,且具有该品类偏好的人群。)

 
出入参

入参:种子用户/user 列表

出参:与输入user列表存在强关联(相似)的用户群

 
分类
  原理 具体细节 优缺点
基于相似度(Similarity-based)

基于user-2-user之间的某种距离大小来衡量用户之间的相似度

 

衡量2个用户相似度的方式</

### Lookalike常用算法及其在精准营销中的应用 #### 一、基于标签选择的Lookalike算法 这种方法主要依赖预定义的一系列用户特征标签来匹配种子用户群体。系统会计算待选用户与种子用户之间的共同标签数量或比例,从而评估两者间的相似程度。当某个用户的标签组合与种子用户高度一致时,则认为其具有较高的转化潜力并被纳入目标受众列表中[^2]。 #### 二、基于机器学习的Lookalike算法 此方式更加强调自动化建模过程,在获得初始种子集后,将这些已知响应良好的个体标记为正面实例;与此同时收集大量未参与互动的历史记录作为负面案例。接着采用监督式学习框架构建预测函数,旨在区分两类不同性质的对象。经过充分训练后的模型能够针对全体注册成员给出概率估计值,表示他们成为理想客户的可能性大小。最终按照分数高低排序筛选出最有可能感兴趣的那部分人作为推广对象[^5]。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pandas as pd # 假设df是一个包含用户行为数据的数据框 X = df.drop('is_seed_user', axis=1) # 特征列 y = df['is_seed_user'] # 目标变量(是否属于种子用户) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) # 创建逻辑回归模型实例 model = LogisticRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 对整个用户库进行评分 scores = model.predict_proba(df.drop('is_seed_user', axis=1))[:, 1] # 获取top N% 的潜在客户 potential_customers = scores.argsort()[-int(len(scores)*0.05):][::-1] ``` 上述代码片段展示了如何使用Python实现一个简单的基于Logistic Regression的Lookalike模型。这里选择了前5%得分为最高的用户作为潜在的新客户[^4]。
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