你的画像是怎么来的？推荐系统是如何找到相似用户的？

最新推荐文章于 2024-04-23 16:26:41 发布
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分类专栏： 人工智能AI实战系列代码全解析 文章标签： 微信 推荐算法 用户画像 腾讯
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本文探讨了用户画像的构建，强调了用户画像不是用户标签的简单组合，而是结合业务需求提炼出的有效标签。介绍了基于TFIDF和相关系数矩阵的用户标签权重算法。接着，文章阐述了推荐系统中Lookalike技术如何找到相似用户，通过用户画像和算法模型扩展目标人群，提高营销效果。并列举了谷歌、Facebook、阿里达摩盘和腾讯社交的Lookalike应用实例。

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

前言    

    在构建推荐系统的过程中，冷启动是我们要面临的一个很现实的问题，而除了加特征，加样本，加图谱，加规则，还有其他方法吗？

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    推荐系统用户画像，是解决冷启动和兴趣探索问题一种有效地方法，但item上的标

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推荐系统与用户画像原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
10-07 1311
推荐系统与用户画像原理与代码实战案例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 推荐系统是当今互联网领域中最为
用户画像在电商个性化推荐中的应用：方法与实践
最新发布
AI天才研究院
11-23 615
引言 随着互联网技术的飞速发展，电子商务领域呈现出爆发式增长。各大电商平台纷纷通过个性化推荐系统提升用户购物体验，从而提高销售额。在众多技术手段中，用户画像作为一种核心工具，发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨用户画像在电商个性化推荐中的应用，从方法到实践，提供全面的技术解析。 用户画像是一种基于用户行为、偏好
用户画像之标签权重算法
04-21
TF-IDF 算法理论和应用场景，用于用户画像的权重研究和标签
用户偏好标签计算
weixin_43461341的博客
08-23 5339
链接：http://www.elecfans.com/d/763559.html 用户标签权重 = 行为类型权重 × 时间衰减 × 用户行为次数 × TF-IDF计算标签权重 公式中各参数的释义如下： 行为类型权重：用户浏览、搜索、收藏、下单、购买等不同行为对用户而言有着不同的重要性，一般而言操作复杂度越高的行为权重越大。该权重值一般由运营人员或数据分析人员主观给出； 时间衰减：用户某些行为受时间...
用户画像—计算用户偏好标签及数据指标与表结构设计
u014156013的博客
09-12 4万+
一、用户画像—计算用户偏好标签 下面介绍如何计算用户的偏好标签。 在上一篇写用户画像的文章 “用户画像—打用户行为标签”中，主要讲了如何对用户的每一次操作行为、业务行为进行记录打上相应的标签。在这篇博客中，主要讲如何对这些明细标签进行计算以及偏好的产品、内容的类目。 关于用户标签权重的计算，在这篇文章里面讲过了： 用户画像之标签权重算法 这里再详细介绍一下： 用户标签权重 = 行为类型...
如何用TF-IDF算法从行为数据中挖掘用户偏好
baidu_26137595的博客
04-23 2231
如何用TF-IDF等算法从海量的行为数据中挖掘用户偏好并进行应用。
用户偏好标签
hebi123s的博客
01-17 3107
实现步骤 1.建立底层数据 包含，商品表、用户信息表、浏览日志表、加入购物车日志表、订单日志表 2.T+1，针对每天日志数据，将用户打上行为标签 涉及表： 行为权重表、用户行为标签表 标签权重核心计算方法   三 对每个用户偏好的每个标签加总求权重值，对权重值做倒排序，取top N...
用户画像很重要-那你知道是怎么画出来的吗？1
08-03
4. **聚类分析**：聚类分析是用户画像构建的核心步骤，它根据相似性将用户分为不同的群体。SPSS提供了多种聚类方法，如两步聚类、K均值聚类和系统聚类。两步聚类无需预设类别数量，适合初探数据分布；K均值聚类需...
推荐引擎的魔力：个性化推荐背后的技术
热门推荐
张彦峰的博客
11-04 9万+
推荐引擎的工作过程是一个复杂的流程，需要深入了解用户兴趣、文章内容和各种推荐算法，以生成个性化的推荐列表。这个过程结合了用户行为数据的分析、用户画像、文章画像以及不同的推荐策略，以提供用户满意的推荐体验。不同的推荐系统可以根据需求和数据采用不同的组合和算法。在建立用户画像和文章画像之后，推荐引擎可以根据需求采用不同的推荐算法来为用户提供文章推荐。主要的推荐算法分为两大类：基于统计的静态召回算法和个性化召回算法。
推荐算法（3）：利用用户标签数据
HouLei
05-23 6317
利用用户标签数据 第一种CB 第二种 UCF 第三种 用户标签行为数据。就是人为的添加的标签，比如用户对看的一部电影打标签，写博客时作者给博客打的标签。标签分两种：一种是作者或者专家给商品打标签，一种是普通用户对商品打标签。后者被称为UGC。 商品的内容信息和标签信息，都是特征。基于CF的推荐算法不用特征，只用用户行为。 1.UGC代表应用： UGC标签系统的鼻祖Delicious，论文书签网站...
标签模型计算
chbxw
04-21 1902
  本模块是用户画像的核心：主要负责 根据原始数据以及标签规则进行相应的计算，比如规则匹配/统计/挖掘等相关操作，最终得到标签结果，将结果存入HBase中。 从上述图中可以分析出，每个标签模型计算时与存储系统交互： 1）、加载MySQL表的数据 读取标签的规则 2）、加载HBase表的数据 读取业务数据，比如用户基本信息数据、订单数据等 3）、保存标签数据至HBase表 将每个用户标签数据保存到HBase中 如上图标签模型开发，包含四个步骤： 1）、加载标签数据，获取标签规则rul.
用户画像标签数据开发之标签权重计算
yang_shibiao的博客
01-31 4527
目录 0. 相关文章链接 1. 什么是标签权重计算 2. TF-IDF词空间向量 3. 时间衰减系数 4. 标签权重配置 注：此博文为根据 赵宏田 老师的 用户画像·方法论与工程化解决方案 一书读后笔记而来，仅供学习使用 0. 相关文章链接 用户画像文章汇总 1. 什么是标签权重计算 用户在平台上的不同行为具体到用户标签层面有着不同的行为权 重。在本案例场景中，用户购买某商品的行为权重要比用户添加到购 物车、收藏某商品、浏览某商品的行为权重依次要高。具体到某个产 品层面，...
用户画像标签维度_用户画像—计算用户偏好标签
weixin_39575212的博客
12-02 546
在“用户画像—打用户行为标签”中，主要讲了如何对用户的每一次操作行为、业务行为进行记录打上相应的标签。在这篇博客中，主要讲如何对这些明细标签进行计算以及偏好的产品、内容的类目。关于用户标签权重的计算，在这篇博客里面讲过了：超人：用户画像之标签权重算法​zhuanlan.zhihu.com这里再详细介绍一下：用户标签权重 = 行为类型权重 × 时间衰减 × 用户行为次数 × TF-IDF计算标签权重...
用户喜好（今日头条算法题）
weixin_43247186的博客
02-05 3177
为了不断优化推荐效果，今日头条每天要存储和处理海量数据。假设有这样一种场景：我们对用户按照它们的注册时间先后来标号，对于一类文章，每个用户都有不同的喜好值，我们会想知道某一段时间内注册的用户（标号相连的一批用户）中，有多少用户对这类文章喜好值为k。因为一些特殊的原因，不会出现一个查询的用户区间完全覆盖另一个查询的用户区间(不存在L1<=L2<=R2<=R1)。 输入描述: 输入：...
推荐系统初探之一 —— 寻找相似的用户
Now is better than never
10-16 1059
       推荐系统初探之一  —— 寻找相似的用户        不知当你登陆亚马逊、淘宝等购物网站时，是否留意过那神奇推荐栏：当你买过一部手机，那里会出现你需要的手机配件；但你买过一本书，它会给你推荐一大堆类似的书籍；而有时候它甚至会向你推荐你可能喜欢的影片，即使你可能只在这买过食品……         其实，大多数购物网站都会有一个推荐系统，通过分析你的兴趣偏好，找到与你有相同品味...
推荐系统之用户标签，以及基于标签的算法
我的博客
10-02 2536
目录一、用户标签1、维度2、阶段3、打标签的方式4、如何给用户推荐标签二、基于标签的算法1、SimpleTagBased2、NormTagBased3、TagBased-TFIDF 一、用户标签 1、维度 用户标签，如年龄、工作、性别等 行为标签，如消费金额、消费频次等 消费标签，如点击、收藏、购买等 内容分析，浏览内容，如科技、娱乐、新闻类等 2、阶段 用户生命周期的三个阶段 获客：如何进行拉新，通过更精准的营销获取客户； 粘客：个性化推荐，搜索排序，场景运营等； 留客：流失率预测，分析关键节点降低
推荐系统-用户标签预测算法基础实践-决策树(一)
CoderBoom的博客
02-21 7394
推荐系统-用户标签预测算法基础实践 1.用户画像概述 用户画像就是给到用户打标签 用户画像 用户角色 用户属性 用户画像和用户角色较为接近，而用户属性使用户的画像中的子集 用户画像阶段 1.用户画像基础 2.用户画像指标体系 3.标签数据存储方式 4.标签数据开发 5.性能优化及作业调度 6.用户画像应用及优化 用户画像基础场景用 搜索领域 个性化推荐领域 其他领域 个人征信数...
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