用戶畫像數(shù)據(jù)建模方法(文件)
【正文】 點擊贊、收藏 等等。用戶標簽的權(quán)重可能隨時間的增加而衰減，因此定義時間為衰減因子r，行為類型、網(wǎng)址決定了權(quán)重，內(nèi)容決定了標簽，進一步轉(zhuǎn)換為公式：標簽權(quán)重=衰減因子行為權(quán)重網(wǎng)址子權(quán)重如：用戶A，昨天在品尚紅酒網(wǎng)瀏覽一瓶價值238元的長城干紅葡萄酒信息。 行為類型：瀏覽行為記為權(quán)重1四、總結(jié)：本文并未涉及具體算法，更多的是闡述了一種分析思想，在計劃構(gòu)建用戶畫像時，能夠給您提供一個系統(tǒng)性、框架性的思維指導。比如影視產(chǎn)品，我看了一部電影《英雄本色》，可能產(chǎn)生的標簽是：周潤發(fā) 、槍戰(zhàn) 、港臺 。鉆石用戶 。比如游戲產(chǎn)品，典型接觸點可能會是，關鍵任務，關鍵指數(shù)（分數(shù)）等等。內(nèi)容地址、行為類型、時間衰減，決定了權(quán)重模型是關鍵，權(quán)重值本身的二次建模則是水到渠成的進階。則用戶偏好標簽是：紅酒，* * 1=，即，用戶Ａ：紅酒 、長城 。 標簽：紅酒，長城如，購買權(quán)重計為5，瀏覽計為1紅酒 1 // 瀏覽紅酒紅酒 5 // 購買紅酒綜合上述分析，用戶畫像的數(shù)據(jù)模型，可以概括為下面的公式：用戶標識 + 時間 + 行為類型 + 接觸點（網(wǎng)址+內(nèi)容），某用戶因為在什么時間、地點、做了什么事。所以，網(wǎng)址本身表征了用戶的標簽偏好權(quán)重。這里的權(quán)重可以理解為用戶對于礦泉水的需求程度不同。注：接觸點可以是網(wǎng)址，也可以是某個產(chǎn)品的特定功能界面。如，長城紅酒單品頁，微信訂閱號頁面，某游戲的過關頁。對于每個用戶接觸點。因為微秒的時間戳精度并不可靠。以上列舉了互聯(lián)網(wǎng)主要的用戶標識方法，獲取方式由易到難。 數(shù)據(jù)建模方法下面內(nèi)容將詳細介紹，如何根據(jù)用戶行為，構(gòu)建模型產(chǎn)出標簽、權(quán)重。
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