一、项目介绍 本系统是以Django作为基础框架，采用MTV模式，数据库使用MongoDB、MySQL和Redis，以从豆瓣平台爬取的电影数据作为基础数据源，主要基于用户的基本信息和使用操作记录等行为信息来开发用户标签...，并使用Hadoop、Spark大数据组件进行分析和处理的推荐系统。...─jars （MySQL连接jar包） │ └─spark.py （Spark处理用户画像.../spark.py ，即可每日自动处理离线数据，精准推荐，推荐方式同时包含基于电影内容（基于内容）、基于用户相似度（基于协同过滤）推荐的方式。后期如有兴趣的同学还可完善改为实时推荐。...页面顶部电影推荐 电影详情页推荐 用户注销提示 7、管理员功能 普通用户与管理员菜单栏对比 管理系统登录页面 管理系统首页工作台 管理员管理数据界面 九、注意： 1.数据库需用5.6以上的
Flink技术整理 ,由于这里使用的是1.13.0，而之前使用的是1.7.2，有一些API已经不可用了。...","id":15,"tablename":"user_info","account":"abcd","age":24,"email":"981456@qq.com","status":0} 创建用户画像...years.setGroupField(groupField); years.setNumbers(numbers); } return years; } } 最后是用户画像的年份标签的...); reduce.addSink(new MemberAnalySink()); env.execute("portrait member"); } } 用户画像行为特征...这里我们会分析用户的几个行为，并进行画像 浏览商品行为：频道id、商品id、商品类别id、浏览时间、停留时间、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序，3、app)、deviceId。
前言 这个月做的事情还是蛮多的。上线了一个百台规模的ES集群，还设计开发了一套实时推荐系统。 标题有点长，其实是为了突出该推荐系统的三个亮点，一个是实时，一个是基于用户画像去做的，一个是异步化。...*** 用户画像和视频画像 *** 用户画像则体现在兴趣模型上。通过构建用户的长期兴趣模型和短期兴趣模型可以很好的满足用户兴趣爱好以及在用户会话期间的需求。...做推荐的方式可以很多，比如协同，比如各种小trick,而基于用户画像和视频画像，起步难度会较大，但是从长远角度可以促进团队对用户和视频的了解，并且能够支撑推荐以外的业务。...分布式流计算主要负责了五块： 点击曝光等上报数据处理 新视频标签化 短期兴趣模型计算 用户推荐 候选集计算，如最新，最热(任意时间段) 存储采用的有： Codis （用户推荐列表） HBase （用户画像和视频画像...然而现在基于StreamingPro,两三人没人么天只能投入两三小时，仅仅用了两个礼拜就开发出来了。
分享嘉宾：陈迪豪 第四范式 架构师 编辑整理：刘璐 出品平台：第四范式天枢、DataFunTalk 导读：特征工程在推荐系统中有着举足轻重的作用，大规模特征工程处理的效率极大的影响了推荐系统线上的性能。...本次分享题目为基于Spark的大规模推荐系统特征工程及优化，主要内容包括： 大规模推荐系统 Spark SQL应用与FESQL 基于LLVM的Spark优化 总结 01 大规模推荐系统 1....目前，几乎所有的新闻、搜索、广告、短视频应用都是基于推荐系统建立的。 2....大规模推荐系统的特征抽取 大规模推荐系统的数据处理通常分为两类： ETL ( Extract, Transform, Load )：进行数据数据补全、格式转换等； 特征抽取：对原始数据特征进行处理，得到模型易于学习的样本特征...橙色框表示第四范式开发的基于LLVM优化的SQL引擎，性能大大优于原生Spark，同时能够更好的支持线上服务，尤其对于SQL语句进行了拓展，使之能够更好的支持机器学习场景下的线上特征处理。
科大讯飞AI开发者大赛的比赛已经正式开幕了，这些赛题涉及了各个领域，包括CV、NLP以及传统的表格赛题等等，今天老肥和大家分享的是表格赛题-基于用户画像的商品推荐挑战赛的Baseline方案，线上得分为...赛事概要 基于用户画像的产品推荐，是目前AI营销云服务广告主的一项重要能力，本次赛题选择了两款产品分别在初赛和复赛中进行用户付费行为预测，参赛选手需基于提供的样本构建模型，预测用户是否会购买相应商品。...，训练集与测试集的分布存在较大的不一致的问题，此时我们可以通过绘制概率密度图（kdeplot）来查看特征的分布，也可以通过对抗验证的方法进行特征的筛选。...我们不难发现， 手机型号相关的特征存在着明显的不一致现象，因此本baseline的方案不采用make以及model两个维度的特征。...本文所有代码已经上传，在后台回复「画像」即可获得，点击下方阅读原文链接即可直达比赛现场。 ——END——
那么特征的选择就很关键了，一般模型最后效果的好坏往往都是跟特征的选择有关系的，因为模型本身的参数并没有太多优化的点，反而特征这边有时候多加一个或者少加一个，最终的结果都会差别很大。...下面就介绍下这三个方法的使用,强烈推荐有时间的把参考的文献都阅读下，会有所收获！ VectorSlicer 这个转换器可以支持用户自定义选择列，可以基于下标索引，也可以基于列名。...，特征的顺序与索引和名称的顺序相同 RFormula 这个转换器可以帮助基于R模型，自动生成feature和label。...1.0,0.0,12.0,0.0]| 0.0| |[0.0,1.0,15.0,1.0]| 0.0| +------------------+-----+ ChiSqSelector 这个选择器支持基于卡方检验的特征选择...比如你有一个很全的用户画像系统，每个人有成百上千个特征，但是你指向抽取用户对电影感兴趣相关的特征，因此只要手动选择一下就可以了。
接Flink用户画像 创建用户画像偏爱品牌标签 创建一个商品品牌标签类 @Data public class Brand { private Long userId; private...此处是为了存储用户每小时点击过的品牌和点击次数。...，用户每点击一次该品牌，就会使用户对该品牌的偏爱度+1，并重新排序存储。...userReduce.addSink(new UserBrandSink()); env.execute("portrait brand type"); } } 推荐部分...热门商品统计 所谓热门商品就是用户购买数量最多的商品。
本文将先带着大家实现对大型超市会员用户的 LRFMC 画像，后续推文再尝试通过 K-means 聚类算法将会员进行分类，从而实现会员价值分析，进行精准的价格和服务设置。...大家都有在饭店被服务员推荐注册为该家饭店的免费会员并领取优惠的经历。...你下次来消费的时候，根据你的会员卡号，商家每个月的销售流水表就会生成你这次的消费信息，比如下表。 那么有这两份表我们就能够开始对于每个会员的基础画像啦。...最后将所有的单表进行融合，就得到会员最基础的信息画像数据表。 第三步，运用所得到的会员信息画像数据表实现输入会员卡号就能生成对应该会员的画像词云，核心代码如下。...至于该对TA运用什么营销策略，就看实际业务需求啦~ 至此，我们就完成了对于所有会员用户的基础会员画像。
再基于用户画像数据进行客户分群研究，制订个性化运营策略。 本文重点介绍聚类算法的实践。对用户画像与个性化运营感兴趣的亲们，请参阅本公众号其他文章。...众安科技为该保险公司定制的用户画像中，存在超过200个标签，为不同的运营场景提供了丰富的多维度数据支持。...但这么多标签存在相关特征，假如存在两个高度相关的特征，相当于将同一个特征的权重放大两倍，会影响聚类结果。...它主要基于方差分析思想，理想情况下，同类对象之间的离差平方和尽可能小，不同类对象之间的离差平方和应该尽可能大。该方法要求样品间的距离必须是欧氏距离。...综上，根据分析研究，确定K的取值为7。 Step 3 聚类 K-means是基于距离的聚类算法，十分经典，简单而高效。
前言：一个人的信用评级一般用人物画像来评判，如何从很多的人物特征中提取有用的特征呢？ 下面以一个金融反欺诈模型为例子来对特征提取有一个简单的理解。...数据下载地址：Notes offered by Prospectus (https://www.lendingclub.com/info/prospectus.action) 一共有145行特征，...1删除了肉眼看的见的空值列 import pandas as pd import numpy as np import sys df = pd.read_csv('....skiprows跳过第一行，low_memory低内存加载，报错就该成False '''读入接待信息''' # print(df.head(10)) # print(df.info()) '''查看数据特征表格信息...''' df.drop('id', axis = 1, inplace = True) df.drop('member_id', axis = 1, inplace = True) 2清洗数据，去除特征中的特殊字符
学自 极客时间 《深度学习推荐系统实战》 推荐系统就是利用“用户信息”，“物品信息”，“场景信息”这三大部分有价值数据，通过构建推荐模型得出推荐列表的工程系统 特征其实是对某个行为过程相关信息的抽象表达...构建特征原则：尽可能地让特征工程抽取出的一组特征，能够保留推荐环境及用户行为过程中的所有“有用“信息，并且尽量摒弃冗余信息 电影的例子 推荐系统常用特征 1 用户行为数据 2...用户关系数据 强关系（互相关注），弱关系（点赞，评论） 3 属性、标签类数据 4 内容类数据 一般，内容类数据无法直接转换成特征，需要进行 NLP、CV 等手段提取关键内容，再输入推荐系统...，如图像目标识别，关键词抽取 5 场景信息（上下文信息） 行为产生的场景信息，最常用的是 时间，GPS，IP地址，还有 所处页面、季节、月份、节假日、天气、空气质量、社会大事件等
文本中特征相关概念、人工特征工程、特征处理方式、特征工程和模型的结合等方面具体介绍下推荐广告系统中的特征。推荐系统的特征：特征就是用户在对物品行为过程中相关信息的抽象表达。...构建推荐系统特征工程的原则：尽可能地让特征工程抽取出的一组特征，能够保留推荐环境及用户行为过程中的所有“有用“信息，并且尽量摒弃冗余信息。...一般画像的流程，都是先有物料标签，再将用户消费过的物料的标签积累在用户身上，形成用户画像。反向打标签是指，将消费过这个物料的用户身上的标签积累到这个物料身上。...对于离群值较多的数据，我们会使用更加健壮的处理方法，比如使用中位数而不是均值，基于分位数而不是方差。...威尔逊区间法常用来解决此类问题，是一种基于二项分布的计算方法，综合考虑评论数与好评率，平滑样本量对评价的影响，我们画像兴趣分上也用到了威尔逊区间平滑。
本基于数据分析+推荐算法+数据可视化的特征新闻推荐系统，系统主要采用java，echarts，springboot，mysql，mybatis，新闻推荐算法，数据分析存储技术，实现基于互联网新闻实现针对用户阅读推荐...，数据分析计算等代码实现实现基于特征的新闻推荐算法需要以下步骤：数据预处理：对收集到的新闻数据和用户行为数据进行清洗、去重、特征提取等预处理操作，将数据转换为适合机器学习的格式。...推荐算法：根据用户兴趣模型和新闻模型，选择合适的推荐算法进行新闻推荐，例如基于内容的推荐算法、基于协同过滤的推荐算法等。系统实现：将训练好的模型和推荐算法集成到新闻推荐系统中，实现新闻推荐功能。...测试和优化：对系统进行测试和优化，提高推荐准确率和用户满意度。在实现基于特征的新闻推荐算法时，需要注意以下几点：特征提取要充分考虑新闻和用户的特点，提取的特征要具有代表性和可解释性。...推荐算法则是根据用户兴趣模型和新闻特征，为用户推荐感兴趣的新闻，常用的推荐算法有协同过滤、基于内容的推荐等。在需求分析阶段，我们需要对目标用户进行深入的了解，包括他们的行为习惯、兴趣爱好、需求类型等。
下面将从几个方面来说一下，什么是用户画像，主要的内容来自《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书。 应用场景 数据来源 特性 建模 群体画像 画像的存储 画像的查询 画像的更新 ?...推荐系统 推荐系统可以根据用户的喜好和特征，也就是用户的画像，推荐相关的内容。比如，给一个用户定位的画像是美妆达人，那么就应该给她多推送一些面膜护肤之类的东西，而不是推一堆零食。...基于标签的画像 在用户的定性画像中，标签化是核心。...定义是否合理，推导是否合理 基于知识的画像（个人理解） 知识工程，在百科中的解释是： “知识工程”的产生，把人类所专有的文化、科学、知识、思想等同现代机器联系起来，形成了人——机系统。...这种在协同过滤中很常见 向量空间表示法，这种是基于向量的方式描述画像 本体表示法，不太懂 不同的表示方法，对于存储的方式来说，也会不同。
文章相似度 需求 首页频道推荐：每个频道推荐的时候，会通过计算两两文章相似度，快速达到在线推荐的效果，比如用户点击文章，我们可以将离线计算好相似度的文章排序快速推荐给该用户。...1，2，3，4，5 4+3+2+1 = 10 每个频道的文章先进行聚类 1+3 = 4 局部敏感哈希LSH(Locality Sensitive Hashing) LSH算法基于一个假设...,O2)>r2，那么Pr[h(O1)=h(O2)] ≤ p2 mini hashing 1、Minhash的定义为:** 特征矩阵按行进行一个随机的排列后,第一个列值为1的行的行号。...对于计算出来的相似度，是要在推荐的时候使用。...计算文章画像 4、计算新文章的向量，计算新文章相似的文章以及相似度 3.1 用户画像计算更新 3.1.1 为什么要进行用户画像 而构建用户画像，不仅可以满足根据分析用户进行推荐，更可以运用在全APP所有功能上
本期内容主要介绍使用Hive作为数据仓库的应用场景时，相应的库表结构如何设计。 Hive数据仓库 建立用户画像首先需要建立数据仓库，用于存储用户标签数据。...Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，依赖于HDFS存储数据，提供的SQL语言可以查询存储在HDFS中的数据。开发时一般使用Hive作为数据仓库，存储标签和用户特征库等相关数据。...在画像系统中主要使用Hive作为数据仓库，开发相应的维度表和事实表来存储标签、人群、应用到服务层的相关数据。...分区存储 如果将用户标签开发成一张大的宽表，在这张宽表下放几十种类型标签，那么每天该画像宽表的ETL作业将会花费很长时间，而且不便于向这张宽表中新增标签类型。...要解决这种ETL花费时间较长的问题，可以从以下几个方面着手： 将数据分区存储，分别执行作业; 标签脚本性能调优; 基于一些标签共同的数据来源开发中间表。
通过分析用户在使用产品时的访问路径数据，可以优化各页面间的转化率从而最终提高用户在京东的成交率；也可以借此了解用户对不同功能的喜好程度，比如用户主要靠搜索功能查找商品还是依赖信息流推荐商品，最终有的放矢地优化用户体验...留存分析的结果可以通过图表数据进行展示，画像平台功能上支持不同留存数据之间的对比。...图片流程转化流程转化是基于用户行为序列的分析，找到行为序列中满足特定行为模式的数据并进行转化统计，本节主要介绍漏斗分析和行为跨度分析。1....图6-22展示了漏斗分析的主要功能示意图，分析结果最终通过漏斗图形象地展示了出来，漏斗图中包括了各步骤的用户数以及步骤间的转化率，点击每一个步骤可以查看该步骤下的用户数变化趋势以及用户画像分布情况。...----本文节选自《用户画像：平台构建与业务实践》，转载请注明出处。
文 | 罗宇矗 什么是用户画像？ 简而言之，用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。...构建用户画像的核心工作即是给用户贴“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。...，就成了你的用户画像，因此，也可以说用户画像就是判断一个人是什么样的人。...其作用大体不离以下几个方面： 精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销； 用户统计，比如中国大学购买书籍人数 TOP10，全国分城市奶爸指数； 数据挖掘，构建智能推荐系统，利用关联规则计算...用户画像基本成型 该阶段可以说是二阶段的一个深入，要把用户的基本属性(年龄、性别、地域)、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络大致地标签化。 为什么说是基本成型？
因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行建模。...但是实际上，一种极有可能的情况是，x和y中的一个可能是离散变量，而另一个是连续变量。因此在sklearn中，它基于[1]和[2]中提出的基于k最临近算法的熵估计非参数方法。 [1] A....但是实际上，一种极有可能的情况是，x和y中的一个可能是离散变量，而另一个是连续变量。因此在sklearn中，它基于[1]和[2]中提出的基于k最临近算法的熵估计非参数方法。 [1] A....1.02 专栏系列： 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（一） 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（二） 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：...数据预处理（三） 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（四） 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：特征选择（一） 目前该项目完整中文版正在制作中，请持续关注哦~ 中文版
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