大数据用户画像实践
用户画像技术及其实践应用案例分享
用户画像技术及其实践应用案例分享随着数字化时代的到来，数据成为了企业发展的重要资源。
然而，数据本身往往是杂乱无章的，企业需要将数据转化为有意义的信息进行分析和利用。
用户画像技术应运而生，它可以帮助企业更好地了解客户和市场需求，从而有效地提高销售和市场营销的效率。
一、什么是用户画像技术？用户画像是针对特定用户群体进行分析和建模的一种技术。
通过收集用户的行为数据、偏好、兴趣爱好等信息，将用户划分为不同的群体，以描绘出用户的行为特征、消费习惯和偏好等特征，从而更好地了解客户和市场需求。
用户画像技术的主要作用是为企业提供数据支持，使企业更加深入地了解自己的客户，为客户提供更好的服务和产品，实现企业与客户之间的良性互动。
二、用户画像技术的应用场景1.精准营销用户画像技术可以通过分析用户的消费习惯和购买行为，为企业提供更精确的营销策略和目标客户群体。
例如，电商平台可以通过用户画像技术，了解每个用户的浏览、购买、搜索等行为，从而根据用户的偏好和需求，推送相关的商品和服务。
这种精准营销不仅可以提高销售效果，同时也可以提高用户的满意度和忠诚度。
2.个性化推荐用户画像技术可以分析用户的行为路径和兴趣爱好，为用户提供个性化的推荐服务。
例如，电影推荐平台可以通过用户画像技术，了解用户的看片历史记录和兴趣爱好，推荐符合用户口味的电影，提高用户的观影体验和满意度。
3.产品定位和创新用户画像技术可以帮助企业了解用户的痛点和需求，从而开发出更加符合用户需求和市场趋势的产品和服务。
例如，智能家居企业可以通过用户画像技术，了解用户的住房情况、使用习惯和需求，创新出更加符合用户使用场景和需求的智能家居产品，提高市场竞争力。
三、用户画像技术的实践案例1.京东用户画像京东通过用户画像技术，对用户的基本信息、消费偏好、浏览记录等进行大数据分析和挖掘，划分出不同的用户群体，并为用户提供个性化的商品推荐、促销和服务等。
例如，对于购买女装的用户，京东会主动推荐同款式不同尺码的商品，提高用户进一步购买概率，同时也提高商家的销售额。
金融行业大数据用户画像实践
用评级、营销策略制定等，通过对大数据的分析
，企业可以更好地了解客户需求，提高决策的准
确性和效率。
02 用户画像的定义和重 要性
用户画像的定义和重要性
用户画像的定义
用户画像是对用户的全面、 立体的描述，包括用户的基 本信息、行为特征、需求偏 好等，为企业提供精准的用 户洞察。
04 金融行பைடு நூலகம்大数据用户 画像实践案例
金融行业大数据用户画像实践案例
1 金融行业大数据用户画像实践案例介 绍
通过深入解析实际的金融行业大数据用户画像实
大数据在金融行业的应用 2 践案例，了解其背后的数据分析和处理过程。
分析大数据在金融行业中的具体应用场景，如风
险管理、客户关系管理等，以及其带来的价值。 3 金融行业大数据用户画像的挑战与解 决方案
金融行业大数据介绍
1 金融大数据的概念
金融大数据是指通过收集、整理和分析各种金融
金融大数据的来源 2 交易数据，以获取有价值的信息和洞察，用于决
金融大数据的来源广泛，包括银行的交易记录、
策支持和风险管理。
保险公司的理赔数据、股票市场的交易数据等，
这些数据可以为企业提供客户行为、市场趋势等
信息。 3 金融大数据的应用
大数据用户画像的构 建
通过收集和分析用户的消费 行为、社交行为等数据，我 们可以构建出用户的精准画 像，了解他们的需求和偏好 。
大数据在用户画像中 的应用
大数据可以帮助我们更准确 地预测用户的行为，从而提 供更个性化的服务，提高用 户体验和满意度。
大数据用户画像的挑 战与解决方案
虽然大数据用户画像有很多 优点，但也面临着数据安全 、隐私保护等问题。我们需 要采取有效的措施，确保数 据的合规使用。
用户画像分析实践案例
用户画像分析实践案例一、引言随着互联网和大数据的快速发展，用户画像成为企业分析用户特征的重要工具。
它能够通过收集和分析用户在互联网上的行为、兴趣偏好、消费习惯等信息，进而得到用户的精准分类，为企业的产品开发、推广、运营、营销等决策提供有力支持。
本文将以某社交软件为例，介绍如何通过用户画像分析，为该软件提供更为精准的用户服务。
二、数据收集用户画像分析的前提是大量的维度丰富的数据。
本案例采用一个社交软件的数据进行分析，这个软件拥有数百万的注册用户，每日有数十万的活跃用户。
通过对用户各种行为的记录和分析，我们获取了以下几个方面的数据：1. 用户基本信息。
包括用户注册时填写的性别、年龄、地区等基本信息。
2. 用户社交行为。
包括用户的好友数量、好友间私信数量、评论数量、发表帖子数量、点赞数量等等。
3. 用户兴趣爱好。
通过对用户浏览和收藏内容的分析，得出用户关注的领域和感兴趣的内容。
三、数据挖掘收集数据只是数据分析的第一步，如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，才是用户画像分析的关键。
以下是我们对数据进行整合和分析得出的几个用户画像：1. 家庭型用户。
这类用户多半是年龄较大的用户，婚姻状态为已婚或者离异，有子女，所在地为二线城市或者省会城市。
他们在社交软件上的行为主要是与家人、朋友联系，分享生活、婚姻、育儿经验，喜欢关注健康、美食、房产等各种与家庭有关的内容。
2. 社交达人。
这类用户年龄在20-30岁之间，所在城市为一线城市，热衷于社交活动，好友数量较多，私信频繁。
他们喜欢交流，关注时尚、娱乐、旅游等领域的内容，同时也喜欢分享自己的经历、想法。
3. 爱好者。
这类用户的年龄、地区比较分散，他们在社交软件上分享的主要是自己的爱好、经历、想法等，例如音乐、电影、游戏等。
通过分析他们的浏览和收藏数据，我们也可以挖掘出他们潜在的兴趣和偏好：例如喜欢某个特定的音乐乐队、电影主演、游戏类型等。
四、应用实践有了上述的用户画像，就可以为社交软件的产品开发、营销、推广、运营等方面提供有力支持。
大数据用户画像实践
大数据用户画像实践正文：一、背景介绍1·1 研究目的本文旨在探讨大数据用户画像的实践方法，提供相关案例和技术指导，以帮助企业更好地了解和管理其目标用户群体。
1·2 研究对象研究对象为企业的用户数据，包括用户基本信息、用户行为数据等。
二、大数据用户画像概述2·1 定义大数据用户画像是指通过对用户数据进行分析和挖掘，了解用户的个人特征、兴趣爱好、行为习惯等，并以此为基础进行用户分类和个性化推荐。
2·2 重要性大数据用户画像可以帮助企业更好地了解用户需求，优化产品和服务策略，提高用户满意度和粘性。
三、大数据用户画像方法3·1 数据采集3·1·1 用户基本信息包括用户姓名、性别、年龄、地区等基本信息。
3·1·2 用户行为数据包括浏览记录、购买记录、社交媒体活动等用户行为数据。
3·2 数据清洗与预处理3·2·1 数据清洗对采集到的用户数据进行去重、去噪声和纠错等处理，保证数据的准确性和一致性。
3·2·2 数据预处理对清洗后的数据进行标准化、归一化和特征抽取等操作，为下一步的用户画像建模做准备。
3·3 用户画像建模3·3·1 特征选择根据业务需求和实际情况，选择合适的特征变量进行建模，常用的特征包括年龄、性别、购买偏好等。
3·3·2 模型选择根据业务需求选择合适的用户画像建模方法，常用的方法包括聚类分析、关联规则挖掘等。
3·3·3 模型评估对建模结果进行评估，包括模型的稳定性、准确性和可解释性等。
四、大数据用户画像实践案例4·1 电商行业4·1·1 用户购买画像根据用户的购买历史和购买行为，分析用户的购买偏好和消费能力，进行个性化推荐和营销活动。
4·1·2 用户行为画像根据用户在电商平台上的浏览记录、搜索记录等行为数据，分析用户的兴趣爱好和购买意向。
什么是用户画像？金融行业大数据用户画像实践
用户画像是指根据大数据分析和用户行为习惯等信息，对用户进行分类、描述和归纳的一种方法。通过用户画像，企业可以更好地了解用、服务和营销策略。
在金融行业中，用户画像的实践非常重要。金融机构可以通过大数据分析和用户画像技术，深入挖掘客户需求，精准推荐金融产品，提升用户体验和满意度，实现精细化管理和个性化服务。
4.用户分类：根据用户画像，将用户分成不同的群体或者类型，以便更好地理解用户需求和行为特征。
5.产品推荐：根据不同类型的用户需求和偏好，精准地推荐适合的金融产品和服务。
6.客户维护：通过数据分析和用户画像，及时发现客户的变化和需求，为客户提供更好的服务和支持，增强客户黏性和满意度。
总之，金融行业大数据用户画像实践是一项复杂而重要的工作，需要企业具备先进的数据分析技术和专业的团队支持，也需要企业与客户保持紧密的联系和交流，不断优化和改善服务。
具体来说，金融行业的用户画像实践主要包括以下几个方面：
1.数据采集：通过各类渠道获取用户数据，包括用户基本信息、消费记录、交易行为等。
2.数据清洗：对采集到的数据进行初步清洗和处理，去除噪声和异常值，使数据更加准确和可靠。
3.数据分析：应用机器学习、统计分析等技术，对数据进行深入挖掘和分析，形成用户画像。
大数据背景下用户画像的统计方法实践研究
摘要21世纪以来，随着智能手机与互联网技术的不断发展与革新，移动互联网作为二者结合的产物，近年来发展迅猛。
数据显示，2014年中国智能手机保有量达到7.8亿台，移动网民达到5.7亿人，且以飞快的速度在不断增长。
随着人们使用智能手机的时长和频数的不断增加，其用户行为数据呈指数级增加。
且从智能终端收集的数据具有大数据量、实时性、准确性、空间性、动态性的基本特征。
为了解决这一大数据的分析需求，本文从用户角度出发，以2014年第四季度部分手机用户使用APP的行为数据为研究对象，从用户画像的用户属性、用户流失、用户行为三个主要方面进行了研究。
首先，研究认为用户画像其是对现实世界中用户的数学建模。
用户画像的核心是标签体系的建立。
标签是某一种用户特征的符号表示，用户画像可以用标签的集合来表示。
其次，依据用户一段时间内的使用行为数据，通过支持向量机、生存分析两种分析方法建立了用户流失预测模型。
模型结果表明，对于用户流失的预测准确率基本能达到90%以上，模型预测召回率达到80%以上。
最后，使用hadoop中的mahout分析框架，对用户20多项行为指标进行了聚类分析，分析得出了不同阶层的用户人群对于APP的偏好和使用习惯特征。
并抽取了某一APP用户行为数据，对其进行了聚类分析，分析认为用户基本可以分为六类人群，依据不同的类型，也给出了相应的挽留策略与营销建议。
本文总结和概述了用户画像的定义，分析了标签体系建立的基本流程和统计分析方法。
创新性的提出了用户画像研究的三个基本构成要素，即代表用户出生的用户属性、记录用户一生的用户行为、描述用户消失的用户流失。
参照流失的定义，依据实际场景对APP用户的流失作了新的定义，并建立模型预测用户流失行为。
对于用户画像中用户行为的研究，文章将营销中的FRM指标用于用户行为的分析，结合聚类分析的统计方法，更好的解释和描述了用户的行为特征。
关键词：大数据mahout用户画像用户流失预测用户行为分析AbstractSince 21th century, with the continuous development and renovation of technology of internet and mobile, mobile internet, which is the product of the two, rapidly develops in these years. According to data display, only in 2014 the smartphone quantity in China reached 780 million units, and had 570 million mobile internet users, these number is increasing with very quick speed. As the length and frequency people use smart phone increased, the user’s data and behavior data are exponentially increased. Besides, collecting data from intelligent terminal, which has basic characteristics of large amount, real-time, accuracy, space and dynamic. In order to solve this big data need, This article collected behavior data of using cellular phone applications in the fourth quarter of 2014 from a set of users of smartphone, let users be the study subject, analyze and practice the three problems of user profile, user loss model prediction, clustering of user behavior.First of all, research suggests that user profile is mathematical modeling for users in the real world. The core of user profile is the establishment of tag system. Label is a kind symbol of user characteristics, user profile could express by a set of tags. Secondly, based on user behavior data over a period, user loss prediction model is established trough two methods of analysis-the support vector machine and survival analysis. Model results show that, the accuracy for user erosion prediction can reach more than 90 %, recall rate is higher than 80%. Finally, using the mahout analysis framework in hadoop, using more than 20 user behavior indicators to do clustering analysis, then got preference and habits characteristic differ from classes of user groups when they using apps. And extract a certain user behavior data, the cluster analysis considers that users can be divided in six groups, and gives corresponding retention strategy and marketing advice according different groups.This paper sums up and summarizes the definition of user profile, analyzes basis process and statistical analysis methods to establish user label system. Proposed three basic elements for the study of user profile, which, represents the user’s attributes, records users’ behavior through their life, describes user loss. Refer to definition of loss, make new definition based on the actual scene for app users’ loss, establish model to predict user loss behavior. For user profile in the user behavior research, this paper will apply FRM indicators in marketing to analyze users’ behavior, combined with statistical method of cluster analysis, better explains and describes characteristics of user behavior.Key Words：big data; mahout;user profile; user loss predict; User behavior analysis目录第一章绪论 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (4)1.3 用户画像研究现状 (5)1.3.1 用户画像中用户属性研究现状 (5)1.3.2 用户画像中用户行为分析研究现状 (5)1.3.3 用户画像中用户流失模型研究现状 (7)1.4 本文研究内容及文章结构 (9)第二章用户画像的体系结构 (9)2.1 用户画像简介 (9)2.1.1 用户画像的定义 (9)2.1.2 用户画像的微观示例 (11)2.2 大数据背景下用户画像的体系建立 (11)2.2.1 用户画像中标签体系的大致结构 (11)2.2.2 标签体系的重要性及应用情景 (12)2.3 标签体系 (12)2.3.1 用户画像标签层级的基本构成 (12)2.3.2 标签体系建立的方法 (14)2.3.3 用户画像标签层级的建模方法 (14)第三章用户画像中的用户属性研究 (17)3.1 标签体系的建立 (17)3.2 用户画像的用户属性描述 (18)3.2.1 样本综述 (19)3.2.2 APP用户属性研究 (19)3.2.3 个人属性与APP偏好的关系 (20)3.3 游戏类APP用户属性分析 (22)3.3.1 使用时长分析 (22)3.3.2 使用时段分析 (24)3.3.3 使用人次分析 (25)3.4 游戏用户特征描述 (26)第四章用户画像中的用户流失预测研究 (27)4.1 用户流失概述 (27)4.2 基于SVM的流失预测模型 (27)4.2.1 svm算法简介 (28)4.2.2 流失的定义 (29)4.2.3 svm模型的流失预测 (30)4.2.4 算法评价 (31)4.3 基于COX模型的用户流失预测 (32)4.3.1 cox模型介绍 (32)4.3.2 cox模型的流失预测 (32)4.3.3 模型评价 (33)4.4 模型总结与结论 (33)4.5 模型的优化方向 (34)第五章用户画像中的用户行为分析 (35)5.1 基于手机用户使用行为的聚类 (36)5.1.1 用户行为研究的目的 (36)5.1.2 数据的选取 (36)5.1.3 数据的预处理 (37)5.1.4 聚类分析 (38)5.2 基于游戏玩家历史记录的聚类 (43)5.2.1 研究目的 (43)5.2.2 数据的选取 (43)5.2.3 数据的预处理 (43)5.2.4 RFM指标值的计算 (44)5.2.5 基于玩家历史数据的聚类分析 (45)5.3 模型评价及展望 (49)第六章总结与展望 (50)6.1 总结 (50)6.2 未来研究展望 (51)附录 (52)参考文献： (55)第一章绪论1.1 研究背景据数据显示，2014年中国移动互联网市场规模为2134.8亿元①，冲破千亿元大关，同比增长115.5%；移动互联网市场保持快速增长，商业环境逐渐成熟。
基于大数据的用户画像分析系统设计与实现
基于大数据的用户画像分析系统设计与实现随着互联网技术的发展和用户数据的不断积累，基于大数据的用户画像分析系统的重要性日益凸显。
该系统通过对用户数据的深入分析，可以为企业精准推荐商品、提高销售额、增强用户黏性等提供有力支撑。
本文将对基于大数据的用户画像分析系统的设计与实现进行探讨。
一、用户画像的概念及意义用户画像简单来说，就是根据用户的行为、兴趣、性别、年龄等特征对用户进行的一种行为预测和特征分析。
同时，通过用户画像，我们可以深入了解用户特点，提出有力的解决方案，以满足用户的需求。
在商业领域中，用户画像更是扮演着重要的角色。
基于用户画像，企业可以快速找到目标人群，准确推荐商品，提高销售额，并增加用户忠诚度。
二、基于大数据的用户画像分析系统的设计1、数据采集与存储在设计基于大数据的用户画像分析系统时，首先要考虑数据采集和存储。
为了保证采集到的数据质量和数量，我们需要通过不同的渠道来获取数据。
可以通过用户日志、社交网络信息、用户行为跟踪等方式，对用户数据进行收集。
收集到的数据要进行初步的筛选和整理，消除因数据源不同而带来的冗余信息和重复内容。
数据收集完毕，我们还需要对其进行存储。
可以通过分布式数据库等技术，建立起高效、稳定、可靠的用户画像数据库。
2、数据清洗和分析在实现用户画像的过程中，数据清洗和分析是至关重要的环节。
因为数据量很大，数据过滤和分析非常繁琐。
为了更好地发现用户特点，我们需要对数据进行深入挖掘。
首先，我们需要将用户数据进行过滤和清洗，排除因数据源异质性带来的噪声和干扰。
其次，我们需要将数据进行分类，将用户数据根据性别、年龄、地区、兴趣和行为进行分类。
最后，我们可以借助数据挖掘算法等技术，对数据进行数据分析和模型建立，以期发现用户特征和偏好。
3、用户画像的构建在数据清洗和分析之后，用户画像的构建才算是真正开始。
在用户画像的构建过程中，我们需要将用户画像的不同层次进行划分，以便对不同阶段的用户行为进行分析并作出相应的解决方案。
大数据分析综合实践报告(3篇)
第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大数据作为一种新型资源，蕴含着巨大的价值。
为了更好地理解和应用大数据技术，提升数据分析能力，我们团队开展了本次大数据分析综合实践。
本报告将对实践过程、实践成果以及实践体会进行详细阐述。
二、实践背景与目标1. 实践背景随着互联网、物联网、云计算等技术的普及，人类社会产生了海量数据。
这些数据不仅包括传统的文本、图像、音频、视频等，还包括社交媒体、传感器、电子商务等新型数据。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为当前数据科学领域的重要课题。
2. 实践目标（1）掌握大数据分析的基本方法和技术；（2）运用所学知识对实际数据进行处理和分析；（3）提高团队协作能力和解决问题的能力；（4）培养创新意识和实践能力。
三、实践内容与方法1. 数据采集与预处理（1）数据采集：根据实践需求，我们从互联网上获取了相关数据集，包括电商数据、社交媒体数据、气象数据等；（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，确保数据质量。
2. 数据分析与挖掘（1）数据可视化：利用Python、R等编程语言，对数据进行可视化展示，直观地了解数据特征；（2）统计分析：运用统计方法对数据进行描述性分析，挖掘数据背后的规律；（3）机器学习：运用机器学习方法对数据进行分类、聚类、预测等分析，挖掘数据中的潜在价值。
3. 实践工具与平台（1）编程语言：Python、R；（2）数据库：MySQL、MongoDB；（3）数据分析工具：Jupyter Notebook、RStudio；（4）云计算平台：阿里云、腾讯云。
四、实践成果1. 数据可视化分析通过对电商数据的可视化分析，我们发现了以下规律：（1）消费者购买行为与时间、地区、产品类别等因素密切相关；（2）节假日、促销活动期间，消费者购买意愿明显增强；（3）不同年龄段消费者偏好不同，年轻消费者更倾向于追求时尚、个性化的产品。
2. 社交媒体情感分析利用社交媒体数据，我们对用户评论进行情感分析，发现以下结果：（1）消费者对产品的满意度较高，好评率较高；（2）消费者关注的产品功能主要集中在质量、价格、服务等方面；（3）针对消费者提出的问题，企业应加强售后服务，提高客户满意度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1
招聘
DMM g =
G CV G C% L H%HAM P=HC V =LA
M=
= F
S
敬请期待： 2015T华数据库大会 时间：2015.05.1( 报名时间：2015.02.14 报名网址：CeetiDg.zAdba.coC
联系我c： 联系[：朱小姐 联系电话：1%( 519) 9898 联系44：%)8091820
! 运营商通m账户6.0支 持A33应用t付费L提 升付费转换率L从R足5 %提升至20%bP。 ! 话费支付的便捷e势机 遇期短暂]1-2年L移动 互联网支付的替a转瞬 即至。
沃商店定h
t容分发 平台
能z开放 平台
游戏运营 平台
!
沃商店大数据架构i系
/ PUSH
1
HIVE Spark MR Storm1 / 1 !
… !
!
!
非结构化
用户画n
用户画n—行为标注
行为标注引擎
结构化数据： 网站-动作-对象 名称、 分类、标签)
851字符U
851解析标注
hGp:/ / /item.htm?spm=a230r . 1.14.42.xaurJi&id=387 99101147&abbucket= 13 1
杨步涛
2014年11月
纲要
1 2 % 4 5 (
沃商店定h 沃商店大数据i系架构 用户画n建设 S性化推荐 广告 用户画n的其他应用实例
沃商店定h
! 201%年T国手机应 用分发总量快速 P升L其T应用商 店的分发量占比超 过80%； ! 72310渠道占总分 发量的90%。
! 201%年T国手机游戏 市场近100亿oL201 4年预计将达x180 亿o。 ! 多款e质手游月流水 超过5000Oo。
1 $ K\means1 $ RF
用户流失预警
"
10
Training1Set Label(
3
1
Tesjng1Set
predict
"
…. ! 1 1 PUSH 1
$ GBDT1
游戏潜在用户群i分析
U(f1,f2,f3,f4 …..) 1
1
p(c|u)
3 CP 1 $ Logic1Regression1 PUSH
1
S性化推荐—效果评d
/:
/
U
30+%
*
)(
广告
" p "
V M .E M , GE F Vr T
广告—改进算法
" p V /: .E " /: V GE FR= LA " a t i t,(U t, t
广告—特征抽取
" BEGA T / T c T yT t T T T T
广告—样本和特征处理
2 3
0.3 0.21
3 2
6 6
归一化
用户画n应用实践
" " " n " " "
k
推荐—应用场景
l
S性化推荐—平台架构
10010 PC PUSH
User(f1,f2,f3,…) ( )
+ 1
! ! ! Jacarrd/cosine/CF/content!Base/! FPGrowth/LDA/LR/DT
Ganglia
Zookeeper1
HDFS
Hbase1
Mysql
Redis
Nagios
Ozzie FTP Sqoop Ka,a FumeNG
结构化
CP
Log!Server
GGSN
非结构化
BSS DM
特征工程—用户画n
经分预测 广告 智能推荐 流量 386/
数据开放
沃商店、 -3 ! …
结 构 化
ARPU
"
i h V .23 GEHA LA= D o …f
U .23 U :
U G
广告—效果评g
" d
" - /
a/: U
小结
T
Te
cb
用户m用等级分群
出账 息
p网套餐d格 月流量消耗
p网时间 预付/后付 号码归属地 消费频次 支付成功率 KK
支付
消费金额
欠费情况
客服情况
L1 1 L2 1 L3 1 … 1 LN 1
! !
A/B! TesUng
111 1model
11Hadoop 1 11Hive 1 11Hbase 1 Mysql 1 redis
1
E
E
F1! RMSE! AUC!
!
(
)
S性化推荐—算法
Content\Based Category
ItemBased\CF
Model\Based
ap pp Topic
(
) 1
异常监控—Storm流计算
CP ! hGp
log
log
Log1 1 server
MQ
flume
spout
Storm 1
websocket bolt
1 web
bolt
bolt
/
mysql
HBase
redis
HDFS
异常监控和分析—离群点分析
"
1
" z
(IF1ELSE) 1
1 1 1 1
1
LDA
!
KL
!
!
基于语义相关推荐 —应用主题抽取
"
# 1 # # " 0# 3E # #
R
L U |
算法融合—调整前
1
1
=0.3 =0.2
AB1test1
1
1 1
1
算法融合—改进后
Logic1Regression1 1
1
model11 App1! 0.2! App2! model21 0.54! 0.32! 0.6! model3 score1 0.7! 0.5!
T h u T T
(P)1 Bayes! SVM! 85%! 92%! 86.2%! 93%!
T2(
(R)1 F11 85.5! 92.4!
用户画n—兴趣建模
行为权重
H
时间衰减
1 1 + α (T − t )
H
热度衰减
H
活跃度衰减
ActioD 9浏览 44 、 20141028] ActioD 9Q载 彩票、 2014102)]
" # " # # # Tc | w (U ) T
广告—特征处理(续)
" r
UserProfile1 ( ) Advert
T
train (LDA)
p(topic|u) 1 train 1
p(c|u,ad)
f1 1 f2 1 .. 1 fn 1
Click,PV PV TopN
广告—LR参数e化
1 1 1 1
网站 知识库
851 规则库
t容对象 知识库
语义特征 抽取
\
\
\ 1 1 1 p://money /14/1107/15 / AAF5A98J00254IU4.h tml
\(
)
\
用户画n—网页文本分类
" " # # # ( ( " iVs