广告样本与特征处理基于用户画像的大数据实践

个性化推荐 广告信用等级分群 用户流失预警 潜在游戏用户群体筛选 异常监控分析

个性化推荐的效果评估主要关注PV转化率（CTR*CVR），通过提高效果30%，个性化推荐的下载量占比达到21%，而非个性化推荐的占比则超过30%。

个性化推荐系统架构包括离线算法库和在线触点意图聚焦与发散，以及画像融合过滤排序用户行为反馈。推荐效果通过数据存储中心（如Hadoop、Hive、Hbase、MySQL、Redis）和任务调度中心进行建模，模型配置管理和监控特征内容用户特征Jacarrd、cosine、CF、content base、FPGrowth、LDA、LR、DT。场景涵盖PC、无线以及A/B Testing，评估指标包括F1、RMSE、AUC，推送内容质量评分和索引规则模型训练。相似度内容候选和用户行为应用库（类别、标签）通过语义分析和关联计算实现。

基于用户画像的大数据挖掘实践真的是一个挺不错的资源，尤其是对于大数据开发和的同学。它主要聚焦于如何通过构建精准的用户画像来提升数据挖掘的效果，更好地理解用户行为、偏好等内容。比如，像电商平台、社交网络这类产品，能够通过用户画像来个性化推荐，提升用户体验。并且，文中还列出了多关于大数据的相关应用，像个性化推荐系统架构、JD 的用户画像构建等，都是业内的经典案例。嗯，如果你对大数据应用、个性化推荐这些技术有兴趣，看看这份资源肯定不会错。

用户画像的大数据应用，挺适合做商业的。用户在网上点的每一次、搜的每一个词、看过的页面，其实都在无声地“说话”。企业收集这些行为数据后，如果能建个靠谱的用户模型，那你就能从海量数据里挖出不少金矿。 数据拥有者的用户行为数据可不少，什么搜索记录、浏览路径、购买记录都一应俱全。你要做的，就是把这些碎片信息拼成一个完整画像。别怕难，核心思路其实就是：行为 → 特征 → 价值。 比如你做一个百货商场项目，可以参考百货商场会员用户画像；要是你在搭平台，像大数据平台用户行为这种例子还挺有用。 用户画像这块内容，技术上离不开Hive、标签系统、数据清洗这几个关键词，数据质量过硬了，建模才靠谱。你可以看看Hiv

Redis大数据之路PDF文档，由唐福林编著。本指南提供Redis快速入門教程。

利用用户画像构建全量用户特征库，提取重要特征 f1、f2、f3...，并以游戏转化用户为正样本进行模型训练。通过特征匹配，从画像库中筛选出潜在用户群体，为 CP 提供精准营销建议。算法采用逻辑回归 p(c|u)，进行潜在群体预测。

想要了解如何通过用户画像来做大数据？这篇《基于用户画像的数据挖掘实践》挺适合你！文章从中国联通的实际案例出发，展示了他们是怎么利用用户画像技术进行大数据挖掘的。你可以看到，不仅是基础的画像生成，还涉及到了如何根据画像优化决策、提高用户体验，内容通俗易懂，绝对适合想深入了解数据挖掘的你。 另外，文章还配有相关的技术文章和链接，像是数据接口规范、大数据挖掘教程等，保证让你了解更多相关技术，拓宽视野。如果你正在做大数据项目或者有兴趣研究用户画像，真的可以参考一下。

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