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——萝卜网数据分析培训系列之用户画像数据建模方法 主讲人：萝卜网特聘讲师大纲一、什么是用户画像？二、为什么需要用户画像三、如何构建用户画像四、总结一、什么是用户画像？一、什么是用户画像？用户信息标签化二、为什么需要用户画像一、什么是用户画像？二、为什么需要用户画像三大好处为用户打标签做数据挖掘工作大数据处理三、如何构建用户画像一、什么是用户画像？二、为什么需要用户画像3.1 数据源分析本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。
用户数据动态信息数据用户接触点（Touch Point）行为类型浏览浏览搜索发表点击赞接触点（Tag）凡客网首页休闲鞋单品页帆布鞋关于鞋品质的微博双十一大促给力静态信息数据1、人口属性性别年龄地域商圈职业婚姻状况是否有小孩，数量2、商业属性消费等级消费周期……..3……用户相对稳定的信息用户不断变化的行为信息3.2 目标分析用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。
标签：表征了内容，用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。
权重：表征了指数，用户的兴趣、偏好指数，也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度，概率。
3.3 数据建模方法以上列举了互联网主要的用户标识方法，获取方式由易到难。
视企业的用户粘性，可以获取的标识信息有所差异。
三、如何构建用户画像3.3 数据建模方法什么时间：时间包括两个重要信息，时间戳+时间长度。
什么地点：用户接触点，Touch Point。
内容：每个url网址（页面/屏幕）中的内容。
什么事：用户行为类型标签权重=衰减因子×行为权重×网址子权重四、总结三、如何构建用户画像二、为什么需要用户画像一、什么是用户画像？四、总结本文并未涉及具体算法，更多的是阐述了一种分析思想，在计划构建用户画像时，能够给您提供一个系统性、框架性的思维指导。
核心在于对用户接触点的理解，接触点内容直接决定了标签信息。
个性化推荐的方法
个性化推荐是基于用户个人兴趣和行为，通过算法等技术手段来推荐用户感兴趣的内容或产品。
以下是一些常用的个性化推荐方法：
1. 协同过滤推荐：基于用户历史行为和其他用户行为相似性，寻找相似兴趣的用户，推荐他们喜欢的内容或产品。
2. 基于内容的推荐：利用文本建模技术，分析用户历史行为和内容特征，推荐和用户兴趣相关的内容。
3. 深度学习推荐：利用深度神经网络实现特征的自动提取和表达，从而更精准地预测用户的兴趣和需求。
4. 组合推荐：将多种推荐方法组合使用，综合考虑用户和产品的多个特征，推荐更符合用户需求的内容或产品。
5. 实时推荐：基于实时数据分析和用户行为，动态地对用户进行推荐，提升推荐的实时性和效果。
总之，个性化推荐方法需要根据不同的应用场景和数据特点进行选择和优化，才能更好地实现用户个性化需求的满足。
２０１４年１０月第３５卷 第１０期计算机工程与设计ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＮＤＤＥＳＩＧＮＯｃｔ畅２０１４Ｖｏｌ畅３５ Ｎｏ畅１０基于遗忘曲线的微博用户兴趣模型于洪涛１，崔瑞飞１＋，董芹芹２（１．国家数字交换系统工程技术研究中心，河南郑州４５０００２；２．天津财经大学研究生院，天津３００２２２）摘 要：为解决微博用户兴趣漂移问题，以人类记忆学中遗忘曲线为基础，提出一种微博用户兴趣模型，利用用户历史信息预测当前兴趣。
在预测过程中，用户关注某信息的时间距离当前时间越远，该信息越容易被遗忘，其对用户当前兴趣的影响越小；用户关注某一领域的信息越多，印象越深刻，对该领域的兴趣度越高。
这两点与人类对知识逐渐遗忘和重复学习的过程具有高度相似性，因此该模型预测准确性更高。
实验结果表明，该模型能较好地预测微博用户兴趣，召回率可达８５畅３％，实用性较强。
关键词：微博；预测；用户兴趣；重复学习；遗忘曲线中图法分类号：ＴＰ３９３ 文献标识号：Ａ 文章编号：１０００‐７０２４（２０１４）１０‐３３６７‐０６收稿日期：２０１３‐１２‐１８；修订日期：２０１４‐０２‐２０基金项目：国家８６３高技术研究发展计划基金项目（２０１１ＡＡ０１０６０３、２０１１ＡＡ０１０６０５）作者简介：于洪涛（１９７０），男，辽宁丹东人，博士，教授，研究方向为通信与信息系统；＋通讯作者：崔瑞飞（１９８９），男，山东淄博人，硕士研究生，研究方向为通信与信息系统；董芹芹（１９８８），女，山东淄博人，硕士研究生，研究方向为管理科学与工程。
Ｅ‐ｍａｉｌ：ｃｕｉｒｕｉｆｅｉ０８１５＠１６３畅ｃｏｍＭｉｃｒｏ‐ｂｌｏｇｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｆｏｒｇｅｔｔｉｎｇｃｕｒｖｅＹＵＨｏｎｇ‐ｔａｏ１，ＣＵＩＲｕｉ‐ｆｅｉ１＋，ＤＯＮＧＱｉｎ‐ｑｉｎ２（１．ＮａｔｉｏｎａｌＤｉｇｉｔａｌＳｗｉｔｃｈｉｎｇＳｙｓｔｅｍＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌＲ＆ＤＣｅｎｔｅｒ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００２，Ｃｈｉｎａ；２．ＰｏｓｔｇｒａｄｕａｔｅＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，ＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｉｎａｎｃｅａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，Ｔｉａｎｊｉｎ３００２２２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅｍｉｃｒｏ‐ｂｌｏｇｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔｄｒｉｆｔ，ａｍｉｃｒｏ‐ｂｌｏｇｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆｏｒｇｅｔｔｉｎｇｃｕｒｖｅｗａｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｉｎｔｅｒｅｓｔｗａｓｐｒｅｄｉｃｔｅｄｂｙｔｈｅｈｉｓｔｏｒｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｕｓｅｒｓ．Ｉｎｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ，ｔｈｅｌｏｎｇｅｒｔｈｅｔｉｍｅｆｒｏｍｔｈｅｕｓｅｒｓ’ａｔｔｅｎｔｉｏｎｆｏｒａｍｅｓｓａｇｅｔｏｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔ，ｔｈｅｗｅａｋｅｒｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｔｈｅｍｅｓｓａｇｅ；ａｎｄｔｈｅｈｉｇｈｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔｄｅｇｒｅｅｔｏｔｈｅｆｉｅｌｄ，ｔｈｅｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｕｓｅｒｓｐａｉｄｔｏａｃｏｎｃｅｒｎｅｄｆｉｅｌｄ．Ｔｈｅｓｅｔｗｏｐｏｉｎｔｓａｒｅｒｅｇａｒｄｅｄａｓｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｈｕｍａｎｇｒａｄｕａｌｌｙｆｏｒｇｅｔｔｉｎｇａｎｄｒｅｐｅａｔｅｄｌｙｌｅａｒｎｉｎｇｋｎｏｗｌｅｄｇｅ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｍｏｄｅｌｐｏｓｓｅｓｓｅｓａｈｉｇｈｅｒａｃｃｕｒａｃｙ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｏｄｅｌｃａｎｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｍｉｃｒｏ‐ｂｌｏｇｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔｂｅｔｔｅｒｗｉｔｈｔｈｅｒｅｃａｌｌｒａｔｅｏｆ８５畅３％ａｎｄｇｏｏｄｐｒａｃｔｉｃａｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｉｃｒｏ‐ｂｌｏｇ；ｐｒｅｄｉｃｔ；ｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔ；ｒｅｐｅａｔｅｄｌｅａｒｎｉｎｇ；ｆｏｒｇｅｔｔｉｎｇｃｕｒｖｅ０ 引 言微博中的用户兴趣分为长期兴趣和短期兴趣［１］。
主题建模算法主题建模是一种在自然语言处理领域中常用的技术，它旨在从大规模文本数据中发现潜在主题并进行建模分析。
主题建模算法能够为我们理解文本数据提供重要线索和洞察，并在信息检索、推荐系统、情感分析等应用中发挥关键作用。
本文将介绍主题建模算法的背景、常见方法以及应用。
背景：主题建模算法诞生于20世纪90年代，最早由David Blei等人提出。
其背后的理论基础是概率图模型，其中最具代表性的是潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）模型。
LDA模型将文本看作是由多个主题组成的混合物，每个主题又由一系列词语组成。
通过推断模型参数，可以揭示文本数据中的主题结构。
常见方法：除了LDA模型，主题建模还有其他一些常见方法，如隐含语义分析（Latent Semantic Analysis，简称LSA）和非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，简称NMF）。
LSA通过对文本矩阵进行奇异值分解来提取主题信息，而NMF则将文档词频矩阵分解为非负的文档-主题矩阵和主题-词语矩阵，从而得到主题表示。
应用：主题建模算法在诸多领域具有广泛应用。
在信息检索领域，主题建模可以用于提高搜索引擎的相关性排序。
通过将用户查询与文本集合中的主题进行匹配，能够更好地理解用户需求并返回相关的文档。
在推荐系统中，主题建模可以用于分析用户兴趣和行为，从而实现个性化推荐。
此外，主题建模还可以应用于情感分析和舆情分析等领域，帮助了解和挖掘文本中的情感或意见。
主题建模算法的优势在于能够发现并表示潜在的主题结构，而不依赖于人工标注的训练数据。
同时，它还能够处理大规模的文本数据，为大数据时代的文本挖掘提供了有力工具。
然而，主题建模算法也存在一些挑战和限制。
例如，对于复杂的主题结构，模型可能存在无法准确表示的问题；对于稀疏的词语频率分布，模型可能无法准确地挖掘主题。
综上所述，主题建模算法是一种在自然语言处理中应用广泛的技术。
基于位置社交网络融合多种情景信息的兴趣点推荐研究摘要：本文旨在研究一种基于位置社交网络的兴趣点推荐方法，该方法融合了用户兴趣、位置、社交关系等多种情景信息，以满足用户的个性化兴趣需求。
首先，本文对当前兴趣点推荐方法的研究现状进行了梳理和分析。
随后，提出一种基于用户兴趣模型的兴趣点推荐算法，将用户的兴趣建模为多层次的兴趣子空间，并通过引入时间衰减因素实现了动态兴趣建模。
同时，本文还研究了基于位置和社交关系的兴趣点推荐算法，包括位置投票和社交关系加权两种算法。
最后，通过实验验证了所提出的兴趣点推荐方法的有效性和性能优越性。
关键词：位置社交网络；兴趣点推荐；动态兴趣模型；位置投票；社交关系加权一、引言随着移动互联网的快速发展，移动设备的普及和定位技术的成熟，越来越多的人们开始利用移动设备获取周边信息、开展社交活动以及享受个性化服务。
而其中一个重要的应用场景就是基于位置的兴趣点推荐，即向用户推荐符合其兴趣和位置需求的地点、商家、景点等信息。
近年来，研究者们已经提出了许多关于兴趣点推荐的方法，包括基于内容、社交、位置等方面的算法。
但是现有的兴趣点推荐算法仍然存在一些问题，比如兴趣模型的建立比较简单，缺乏动态性、可解释性和准确度；位置信息的使用比较单一，缺乏对不同位置的兴趣度差异的考虑，社交关系的使用也较为有限，在兴趣点推荐中的作用并不明显。
为了克服上述问题，本文提出了一种基于位置社交网络的兴趣点推荐方法，该方法融合了用户兴趣、位置、社交关系等多种情景信息，以满足用户的个性化兴趣需求。
具体来说，本文提出了基于用户兴趣模型的兴趣点推荐算法，将用户的兴趣建模为多层次的兴趣子空间，并通过引入时间衰减因素实现了动态兴趣建模。
同时，本文还研究了基于位置和社交关系的兴趣点推荐算法，包括位置投票和社交关系加权两种算法。
最后，通过实验验证了所提出的兴趣点推荐方法的有效性和性能优越性。
二、研究现状当前，兴趣点推荐已经成为一个热门的研究领域。
第１６卷第２期 ２００７年６月 计算机辅助工程
Ｃ０ＭＰＵＴＥＲ ＡＩＤＥＤ ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ Ｖｏｌ＿１６ Ｎｏ．２
Ｊｕｎ．２００７
文章编号：１００６４）８７１（２００７）０２－００７４４）５
基于兴趣聚类的自动建模 赵景鹤， 刘贵全 （中国科学技术大学计算机科学技术系，合肥２３００２７）
摘要：针对传统粗兴趣粒度表示的建模方法不能准确描述每个用户的兴趣主题的问题，提出基 于兴趣聚类的自动建模方法．利用文档聚类发现用户的多个子兴趣主题，从而提高对用户兴趣偏 好描述的准确性．将该方法用于个性化信息检索，取得较好的效果． 关键词：用户模型；自动建模；兴趣聚类 中图分类号：ＴＰ１８ 文献标志码：Ａ
Ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｎｔｅｒｅｓｔ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ＺＨＡ０ Ｊｉｎｇｈｅ，ＬＩＵ Ｇｕｉｑｕａｎ （Ｄｅｐｔ．ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉ．，Ｕｎｉｖ．ｏｆ Ｓｃｉ．＆Ｔｅｃｈ．ｏｆ Ｃｈｉｎａ，Ｈｅｆｅｉ ２３００２７，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｅｃａｕｓｅ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｐｐｒｏａｃｈ ｏｆ ｒｏｕｇｈ ｉｎｔｅｒｅｓｔ—ｇｒａｎｕｌａｒｉｔｙ ｃａｎ’ｔ ｄｅｓｃｒｉｂｅ ｉｎｔｅｒｅｓｔ ｏｆ ｅｖｅｒｙｏｎｅ ｉｎ ｄｅｔａｉｌ，ｔｈｅ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｎｔｅｒｅｓｔ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｔ ｕｓｅｓ ｔｈｅ ｄｏｃｕ— ｍｅｎｔ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｔｏ ｆｉｎｄ ｍｕｌｔｉ—ｉｎｔｅｒｅｓｔｓ ｏｆ ｅａｃｈ ｕｓｅｒ ａｎｄ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇ ｕｓｅｒ’Ｓ ｉｎｔｅｒｅｓｔｓ ｉｓ ｉｍ— ｐｒｏｖｅｄ．Ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｉｎ ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚａｔｉｏｎ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ ａｎｄ ａｃｈｉｅｖｅｓ ｂｅｔｔｅｒ ｅｆｆｅｃｔ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｕｓｅｒ ｐｒｏｆｉｌｅ；ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｍｏｄｅｌｉｎｇ；ｉｎｔｅｒｅｓｔ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ
din模型结构 -回复 "DIN模型结构"
引言: 在当下的信息爆炸时代中，推荐系统扮演着越来越重要的角色。推荐系统的目标是提供个性化和准确的推荐，以满足用户的需求。在推荐系统中，模型结构起着关键的作用，决定了推荐算法的性能。本文将详细介绍一种流行的推荐模型-DIN（Deep Interest Network），深入探讨其模型结构与原理。
第一部分：推荐系统 推荐系统是一种根据用户的历史行为和偏好，利用机器学习算法，预测用户可能感兴趣的内容，并进行个性化的推荐。推荐系统分为两种类型：协同过滤和内容过滤。协同过滤是根据用户历史行为，寻找相似用户或物品，进行推荐。而内容过滤则是根据物品的属性信息，进行个性化推荐。
第二部分：DIN模型介绍 DIN模型是由阿里巴巴提出的一种深度兴趣网络，用于解决推荐系统中的特征交叉问题。DIN模型基于兴趣抽取模块和兴趣进化模块，通过对用户行为序列进行建模，捕捉用户的兴趣变化，并进行个性化推荐。
第三部分：DIN模型结构 DIN模型的结构如下所示： 1. 嵌入层（Embedding layer）：将离散特征映射为低维稠密向量表示。常用的方法有Word2Vec和Embedding方法。 2. 兴趣抽取模块（Interest Extractor）：动态卷积网络（DCN）用于抽取用户兴趣。DCN通过学习用户行为序列的局部权重，对用户兴趣进行建模。 3. 兴趣进化模块（Interest Evolving）：通过注意力机制（Attention）对用户历史行为进行加权，捕捉用户兴趣的变化和演化。 4. 注意力池化（Attention Pooling）：将用户的兴趣进行加权汇总，得到一个全局的用户兴趣表示。 5. 全连接层（Fully Connected Layer）：将用户兴趣表示进行映射和转换，得到最后的推荐结果。
第四部分：DIN模型原理 DIN模型的原理是基于用户兴趣的动态演化。用户在不同时间段对不同物品的兴趣程度是不一样的，DIN模型通过建模用户行为序列，引入注意力机制，对用户兴趣进行建模和捕捉。
