首先看一下大数据与应用画像的关系，现在大数据是炙手可热，相信大家对大数据的四个V都非常了解，大数据应该说是 信息技术的自然延伸，意味着无所不在的数据。 我们先看下数据地位发生转变的历史，在传统的IT
引言 微信读书 App 中的书籍推荐系统，逐渐开始在运营活动中（每周热榜、新手卡片）使用，尝试从技术侧帮助运营侧提高转活动的化率。 对微信读书的活跃用户，我们根据其读书时长、点评书等用户行为，做书籍推荐。对微信读书新增用户，由于缺少用户行为数据，无法使用这种方法做推荐，此类问题常被称为推荐系统冷启动问题。 然而，我们发现微信用户画像，比如基础属性（年龄、城市、性别等）和公众号阅读兴趣等，与微信读书用户的阅读兴趣相关。借助微信用户画像进行书籍推荐，准确率较随机推荐提升约 1 倍。 分析建模 如何评估微信用
通过动手练习来学习一项新的技术是很好的方式，但是如果对整体的概念没有一个清晰的了解就很容易犯错或者给自己挖坑。
在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下，商品数量和种类快速增长，用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品，这就是信息超载问题。为了解决这个难题，个性化推荐系统（Recommender System）应运而生。
TLDR: 随着手机游戏的激增，准确预测用户在新下载游戏上的支出已成为最大化收益的关键。然而，内在的不可预测性用户行为的分析对这项工作提出了重大挑战。为解决这个问题，本文提出一种鲁棒的模型训练和评估旨在标准化支出数据以减轻标签的框架方差和极值，确保建模过程的稳定性。已成功上线。
作者：fionaqu 腾讯WXG程师 |导语 日常工作中，我们常常需要了解使用我们产品的用户到底是什么人，他们的消费习惯是怎样的，行为轨迹是怎样的等等…..正好最近读了《用户画像：方法论与工程化解决方案》，对用户画像有一些体系化的学习，同时结合日常工作经验对用户画像的方案论及实施方法进行了体系化的整理。 日常工作中，我们常常需要了解使用我们产品的用户到底是什么人，他们的消费习惯是怎样的，行为轨迹是怎样的等等…..正好最近读了《用户画像：方法论与工程化解决方案》，对用户画像有一些体系化的学习，同时结合日常
互联网将全球信息互连形成了信息时代不可或缺的基础信息平台，其中知识分享服务已经成为人们获取信息的主要工具。为了加快互联网知识共享，出现了大量以知乎为代表的问答社区[1] 。用户注册社区后可交互式提出与回答问题达到知识共享和交换。然而，伴随用户急剧增多，平台短时间内积攒了数目巨大、类型多样的问题，进进超过有效回复数，严重降低了用户服务体验。如何将用户提出的问题有效推荐给可能解答的用户，以及挖掘用户感兴趣的问题是这些平台面临的严重挑战。这种情况下，工业界和学术界对以上问题开展了广泛研究，提出了一些针对问答社区的专家推荐方法提高平台解答效率[2] 。现有工作大多利用基于内容的推荐算法解决该问题[3-6]，比如配置文件相似性、主题特征相似性等，匹配效果依赖于人工构建特征的质量。近年来，以卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、Attention 注意力机制为代表的深度学习技术不断収展，幵且已经成功应用到文本挖掘领域。相比于传统方法，深度模型可以学习到表达力更强的深度复杂语义特征。于是，出现了一些深度专家推荐算法，比如DeepFM[7] 、XDeepFM[8] 、CNN-DSSM 等，大大幅提升了传统推荐算法的准确度。虽然以上工作很好地实现了专家推荐，但都是根据用户长期关注的话题及相关解答历史刻画用户兴趣，产生的推荐结果也相对固定。随着时间推移，用户会不断学习新知识，其关注点及擅长解答的问题也很可能収生改变，由此会产生用户兴趣变化，甚至短期兴趣漂移[10] 。这些动态变化会严重影响推荐算法效果，所以如何动态刻画用户兴趣就显得尤为重要。其实，用户历史回答行为具有明显的时间序列关系，通过对已解答问题的序列分析有很大可能感知用户兴趣变化。近年来，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）被广泛用来处理序 列 数 据 ， 比 如 长 短 期 记 忆 网 络 （ Long Short-Term Memory, LSTM）、门控循环单元（Gate Recurrent Unit, GRU）等,可以根据前面状态输入结合当前模型状态产生当前输出。该类方法可与 CNN结合处理问题内容序列数据，从用户历史解答行为中挖掘长期与短期兴趣，从而动态产生当前兴趣。综合以上讨论，本文提出了结合注意力机制与循环神经网络的问答社区专家推荐算法，能够根据用户历史解答序列动态构建用户兴趣特征，实现推荐结果随时间収展不断调整。 主要工作与贠献如下：（1）基于预训练词嵌入模型分别实现了问题标题与主题标签的语义嵌入向量表示，将 CNN 卷积模型与 Attention 注意力机制结合，构造基于上下文的问题编码器，生成不同距离上下文的深度特征编码。（2）问题编码器对用户历史回答的问题迚行序列编码，利用长短期记忆循环神经网络 Bi-GRU 模型处理编码后的问题序列，幵结合用户主题标签嵌入向量构造用户兴趣动态编码器。（3）将问题与用户编码器产生的深度特征点积运算后加入全连接层实现相似度计算产生推荐结果。在知乎公开数据集上的对比实验结果表明该算法性能要明显优于目前比较流行的深度学习专家推荐算法。
背景 用户流量从搜索引擎为入口的增量时代到移动互联网普及人口红利不再的存量时代，这个变化对每个公司的获客成本，运营思路都产生了很大的影响，在流量日益枯竭，获客成本越来越高的时代，伴随着大数据、精细化运营、人工智能、机器学习等一大波新技术和概念的崛起、普及，它们之间有何关联？如今互联网产品又该如何运营、攻城略地？本文介绍的用户画像或许能带来一点思路。 1、用户画像的作用与意义 1.1 作用 用户画像承载了两个业务目标：一是如何准确的了解现有用户；二是如何在茫茫人海中通过广告营销获取类似画像特征的新用户。比如在
导读：汽车之家的推荐系统紧随前沿技术，在支持内部多个推荐场景的同时，对外也有了一定的输出。未来我们期望汽车之家的推荐系统不只是前沿技术的应用者，更是推动者和创新者。本次分享的主题为汽车之家推荐系统排序算法迭代之路，主要包括：
无论是asp.net WebForm开发还是asp.net MVC开发，如果从客户端提交到服务器端中的数据包含html标记。
首先，我们为什么要去做用户分析？面临繁琐的数据之中，需要做什么分析？怎么去提取数据？在建立用户画像模型的过程中，区分用户特征的关键点是什么？应该从哪些方面去寻找用户的特征？其实这个问题扩大化以后需要解决的本质问题就是在拿到用户数据之后，如何去经营分析。
本届算法大赛的题目来源于一个重要且有趣的问题。众所周知，像用户年龄和性别这样的人口统计学特征是各类推荐系统的重要输入特征，其中自然也包括了广告平台。这背后的假设是，用户对广告的偏好会随着其年龄和性别的不同而有所区别。许多行业的实践者已经多次验证了这一假设。然而，大多数验证所采用的方式都是以人口统计学属性作为输入来产生推荐结果，然后离线或者在线地对比用与不用这些输入的情况下的推荐性能。本届大赛的题目尝试从另一个方向来验证这个假设，即以用户在广告系统中的交互行为作为输入来预测用户的人口统计学属性。
站点地图是一种文件，您可以通过该文件列出您网站上的网页，从而将您网站内容的组织架构告知Google和其他搜索引擎。搜索引擎网页抓取工具会读取此文件，以便更加智能地抓取您的网站。
有同学问：到处都看到吹用户画像的，可就是没见过真正例子。今天我们来一个：利用用户画像提升交易额的实战例子。而且这个例子就发生在我们身边。陈老师上周带娃的时候刚刚碰到的，还新鲜热乎着呢。
作者|穆文 前言 Kaggle上有篇名为「Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem」的博客（点击底部阅读原文），作者是Kaggle比赛的专业户，博客是他参加Kaggle比赛的经验总结。在进入正题前随便扯几句： 本文并非原博客的翻译版，而是90%的原创，是在原博客基础上融合自己的经验，重写了大部分章节和代码。所以当你看到本文跟原博客差别很大时，请不要怀疑人生 ;-P 原博客题目直译过来是『解决(几乎)任一机器学习问题的方法』，但原博客内容更偏数据挖掘
使用 BP 工具的 Intruder 模块高度可配置，可以对目标网站进行密码爆破，一般被用于网站的安全渗透测试场景
向量组合条件查询，报 [vector] malformed query, expected [END_OBJECT] but found [FIELD_NAME] 错误，
用户画像在大数据分析中是一种很有用的系统，它可以各种不同的系统中，起到很关键的作用。比如搜索引擎、推荐系统、内容系统等等，可以帮助应用实现千人千面、个性化、精准等的效果。 下面将从几个方面来说一下
GitHub上，大型开源项目需要解决的问题多得吓人。为了更容易地发现最紧迫的问题，GitHub最近引入了“好问题优先”的功能，将贡献者与可能符合他们兴趣的问题进行匹配。最初的版本于2019年5月发布，可以根据项目维护者对问题应用的标签提出建议。上个月发布了更新版本，该版本包含一个人工智能算法。GitHub指出，这是GitHub.com上推出的第一款支持深度学习的产品。
HTML5 增加了很多语义化的标签，hgroup 就是其中一个，它用来表明标题的集合。如果有主标题、副标题，可以使用这个来包裹一下，一般比较常见的就是网站的标题和网站描述：
初级前端和高级前端有什么差别？在我看来，初级前端关注点在完成功能，高级前端能在完成功能的基础上，做的又好又快。做的好，就是代码质量高，做的快就是开发效率高。
作者|穆文 报名啦CDA数据分析师认证培训Level 1 国内权威的数据分析师系统 培养学员超过上千人理论结合实际 更有多重福利提供 点击文末“阅读原文”查看详细 ◆ ◆ ◆ 前言 Kaggle上有篇名为「Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem」的博客（点击底部阅读原文），作者是Kaggle比赛的专业户，博客是他参加Kaggle比赛的经验总结。在进入正题前随便扯几句： 本文并非原博客的翻译版，而是90%的原创，是在原博客基础上融合自己的
前两天跟群里的『白菜』兄谈到了学习web标准中遇到的问题，觉得很值得写一下，是我对标准的一些理解，希望对在学习web标准的朋友有所帮助。
我想很多菜鸟和我一样，开始零基础学习机器学习，没办法火啊，为了钱大家都是冲呀。估计很多人开始学习ML，就一头雾水，完全不知道在说什么。因为学习模式和学习其他语言完全不同，我们知道学习其他语言的时候，第一个程序就是打印“Hello World”。
在传统软件工程中，程序问题（即Bugs）会导致程序崩溃，但开发人员可以通过检查错误来了解原因。
7月30日，搜狐大数据中心技术经理李滔在CSDN Spark微信用户群，与近千名Spark技术开发人员，结合搜狐内部的新闻与广告推荐系统，深入分享了团队基于Spark的机器学习实战。 ---- 李滔，中国科技大学博士毕业，现供职于搜狐大数据中心用户推荐部，从事推荐和广告算法研发工作。主要关注技术方向包括广告技术、并行计算、大数据分析等。 李滔曾就职于理光北京研究所以及Teradata公司。在理光期间设计了理光相机的第一代人脸检测/对焦系统。之后在Teradata公司从事大规模数据挖掘的算法设计开发，基
◆ 概述 SecureCRT 客户端为计算专业人员提供坚如磐石的终端仿真，它为组织中的每个人提供安全的远程访问、文件传输和数据隧道。 SecureFX作为灵活文件传输客户端为您提供了提高文件传输操作和站点同步的安全性和效率所需的工具。SecureFX 的用户友好界面使其易于学习，并且对多平台的支持使您可以将 Secure Shell 协议的强加密和身份验证机制应用于传输中的数据。 ◆ SecureCRT 9.2 中的新功能 凭据管理器 内置的凭据管理器允许多个会话共享身份验证凭据。当需要每月、每周甚至每天
开发 AI 和机器学习系统从来没有像现在这样方便。 类似于 TensorFlow、Torch 和 Spark 这样的开源工具，在 AI 开发者群体中已是无处不在。再加上亚马逊 AWS、Google Cloud 等云服务带来的海量计算能力，将来使用笔记本电脑来训练 ML 模型或许不再难以想象。 公众对 AI 的遐想，总忽视了数据的角色。但海量被标记、注解过的数据，是当下 AI 革命当之无愧的主要推手之一。业内研究团队和公司机构，均明白“数据民主化”的意义——使任何开发者都能获取高质量的数据来训练、测试模型，是
开发 AI 和机器学习系统从来没有像现在这样方便。 类似于 TensorFlow、Torch 和 Spark 这样的开源工具，在 AI 开发者群体中已是无处不在。再加上亚马逊 AWS、Google Cloud 等云服务带来的海量计算能力，将来使用笔记本电脑来训练 ML 模型或许不再难以想象。 公众对 AI 的遐想，总忽视了数据的角色。但海量被标记、注解过的数据，是当下 AI 革命当之无愧的主要推手之一。业内研究团队和公司机构，均明白“数据民主化”的意义——使任何开发者都能获取高质量的数据来训练、测试模型
最近在工作之余，结合自己的理解和论坛上的一些帖子，整理了份用户画像的文章，个人觉得这篇文章在宏观上很好地描述了用户画像的主要内容。（文章内的图片来源于不同帖子，权当分享，侵删）
导读：阅文作为国内最大的网络文学公司，我们在实践过程中，总结了一套适合自身业务特点的用户画像方法论，及实践经验。本文将介绍为什么需要用户画像，以及如何做用户画像，并结合在阅文场景下所面临的问题，为大家分享下我们在用户画像上的探索与实践。
标签，最初用来对实物进行分类和标记，例如标明物品的品名、重量、体积、用途等简要信息。后来逐渐流行到数据行业，用来标记数据，对数据快速分类获取和分析。
用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，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。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。
郑州大学计算智能实验室在约束多目标进化优化领域取得系列重要进展，相关成果分别发表在《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》，《IEEE Transactions on Cybernetics》，《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》等国际顶尖期刊。代码已在计算智能实验室官网http://www5.zzu.edu.cn/cilab/fblw/qklw.htm公开。
本项目旨在构建一个在线询盘交易系统，允许用户上传产品、搜索过滤产品、注册登录、进行即时通讯聊天，以及提供一个超级用户管理端来管理整个系统。系统使用Python语言和Django框架进行开发，数据库可选择Sqlite3（开发环境）或MySQL、PostgreSQL（生产环境）。
2016 年，谷歌推出了图像数据集 Open Images，合作发布了约 900 万张标注图像，覆盖数千个物体类别。之后该数据集有过几次更新，最后一次更新是 2018 年的 Open Images V4。该版本共包括 600 个物体类别及 1540 万个边界框，这使其成为目前具备物体位置标注的最大数据库。此外，Open Images V4 还为 57 个类提供了 375000 个视觉关系标注。
用户画像最初的意义，在于帮助企业找寻目标用户，明确出他们的喜好与厌恶，从而优化产品功能与服务，最终创造出更多的商业与社会价值。
过年时，闲来无聊,便想起年前和啊喔科技的的朋友聊到过“不写就出局”用户活跃度的话题，大家共同讲起了需要建立产品的用户画像。去年十月，雨花客厅程冲老师在产品课程上也讲过用户调研和分析方法。这两天想梳理出来所学所思：用户画像到底是什么？该如何创建用户画像？用户画像到底有什么作用？
上期我们分享了jupyter notebook几个好用的插件 超好用的jupyter notebook5个常用插件，最近很多朋友问到关于用户画像的问题，似乎大家对此都很感兴趣，今天我们就来聊一聊到底什么是用户画像，它的作用是什么以及如何通过数据挖掘的方法做出准确的用户画像。
今天小编要跟大家分享的文章是关于Web前端开发应该必备的编码原则。HTML已经走过了20几年的发展历程，它几乎见证了整个互联网的发展。但是，即便到现在，有很多基础的概念和原则依然需要开发者高度注意。下面，向大家介绍这些应该遵循的web前端开发原则。
1、简介 尽管深度人脸识别从大规模训练数据显著受益，但目前的瓶颈是标签成本。解决这个问题的一个可行的解决方案是半监督学习，利用一小部分的标记数据和大量的未标记数据。然而，主要的挑战是通过自动标签累积的标签错误，损害了培训。在本文中，我们提出了一个有效的对半监督人脸识别具有鲁棒性的解决方案。具体地说，我们引入了一种名为GroupNet(GN)的多代理方法，以赋予我们的解决方案识别错误标记的样本和保存干净样本的能力。我们表明，即使有噪声的标签占据了超过50%的训练数据，仅GN在传统的监督人脸识别中也达到了领先的精度。进一步，我们开发了一种半监督人脸识别解决方案，名为噪声鲁棒学习标签(NRoLL)，它是基于GN提供的鲁棒训练能力。它从少量的标签数据开始，因此对一个lar进行高可信度的标签 索引术语-半监督的人脸识别，有噪声的标签学习。
答：Selenium是一个开源的web自动化测试框架，支持多种编程语言开发自动化测试脚本，支持跨浏览器平台进行测试
作者：shiweidong 腾讯PCG社交平台部产品策划 导语 | “社交压力”是很多人提到的一个高频词汇。为什么会这样？本文将围绕微信朋友圈，探讨三个主题：社交压力的来源、现有解法的利弊、其他解法的可能。 察觉到自己对发朋友圈越来越谨慎，内容范围逐渐缩小到“值得晒的内容”，发布频次也不断下降。调研一圈发现这是个普遍的现象。 从平台视角看，这会造成“发表率下降、品类缩窄、时长缩短、用户分享欲得不到释放（给竞对带来机会）”等后果。 社交压力的来源 我认为社交压力的来源有二：「精致人设」和「复杂关系」
冷启动问题，大家并不陌生。但是如何解决呢？加特征，加样本，加图谱，加规则？十方在做信息流广告推荐时，主要通过加一些泛化特征解决冷启动问题，但是这样并不一定是最好的方案，新广告很大程度上，还是会被模型"低估"。如何解决冷启动问题呢？
“内容平台”是近些年一个比较火的概念。早期的内容产出大多靠新闻、门户网站，由新闻专业人士生产内容，其他人都是作为内容获得者的角色，二次编辑较少。近些年随着 web2.0 的发展，更多的用户参与到了内容的提供和编辑，也赋予内容平台更广泛的信息来源。
Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without Negative Sampling for Recommendation(AAAI20)
“内容平台”成为最近一个比较火的概念。早期的内容产出大多靠新闻、门户网站，由新闻专业人士生产内容，其他人都是作为内容获得者的角色，二次编辑较少。近些年随着 web2.0 的发展，更多的用户参与到了内容的提供和编辑，也赋予内容平台更广泛的信息来源。
随着大数据与人工智能(AI)技术的发展与成熟，国家政策层面对大数据与人工智能技术、创新、创业层面的支持，企业越来越意识到数据和AI技术的价值，并逐步认可数据是企业的核心资产。怎么利用大数据和AI技术从这些价值密度低、源源不断地产生的海量数据中挖掘商业价值，提升公司的决策力和竞争力，是每个提供产品/服务的公司(特别是toC互联网公司)必须思考和探索的问题。
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