用户画像系统

编辑导语：如今在这个大数据时代，很多时候我们会被打上“标签”，比如我们在逛淘宝时，软件会根据你的浏览和搜索喜好进行推荐，这就是对于用户的精准投放，有效地提高转化；本文作者分享了关于构建用户画像系统解决方案，我们一起来看一下。一、认识用户画像1. 什么是用户画像用户画像是一个描述用户的工具，刻画出用户个体或者用户群体全方

编辑导读：只有深入了解用户的特点和需求，才能制作出用户满意的产品，才能提高用户体验。而绘制用户画像就是最基础的步骤，可以帮助了解用户的基本信息。那么，如何构建用户画像系统呢？本文将从3个维度进行分析，希望对你有帮助。乔巴：我是一枚半路转行的数据产品经理，现在大数据火热，所在公司想搭建画像系统，但自己对用户画像没有概念，

编辑导读：一个产品被生产出来，服务特定的用户，根据用户画像可以了解用户的群体特征，从而做更好的优化。那么，有了用户画像可以做哪些高价值的落地应用场景呢？本文将从三个方面展开分析，希望对你有帮助。其实关于标签画像系统的应用场景，在之前的文章《标签画像系统概述》中有提及，今天详细展开来分享一下，看看画像系统到底有能干什么，

编辑导语：如今在这个大数据时代，我们经常会被“标签化”，最常见的就是你逛淘宝时，会根据你的兴趣爱好等等特征进行推荐；本文是作者分享的关于从0到1搭建用户画像系统的设计思路，我们一起来学习一下。一、需求目的1）商城已上线2周年，已有10万+在售物品；数据仓库中积累着大量的业务数据、日志数据及埋点数据；如何充分挖掘沉淀在数

本系列文章将从最简单的概念开始，逐步讲解推荐系统的发展历程和最新实践。以产品经理的视角，阐述推荐系统涉及的算法，技术和架构。本文将介绍推荐系统如何给现实世界中的用户打数字化的标签：用户画像。用户画像，简单来讲，就是我们给用户打上的一系列的标签。它的应用非常广泛，在互联网产品的任何一个领域，任何一种实现用户个性化的功能，

DMP(Data Management Platform)数据管理平台，是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这些数据进行标准化和细分，让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台。用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户

今天想和大家分享，如何使用大规模机器学习解决真实的业务问题。我们今天会以机器学习中的一个典型场景为例来讲解，即基于大规模机器学习模型的推荐系统。推荐系统的本质是什么？比如说我们看到手机淘宝首页，往下一拉，就能看到各种各样推荐的商品；比如说百度，它会给我们推荐广告，在某种程度上他的工作方式也很像推荐系统；再比如说今日头条

文 | 祝威廉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。实时主要体现在三个层面：1. 用户画像中的的短期兴趣模型实时构建。也就是你看完一个视频，这个视频几秒内就影响了你的