用户建模

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于缺乏手动标注用户兴趣的标签，现有方法常常将长短期兴趣纠缠在一起，导致推荐的准确性和可解释性不佳。为解决这一问题，提出了一种对比学习框架，专注于将长期和短期兴趣的推荐分开。我们首先引入了独立的编码器，分别捕捉不同时间尺度下的用户兴趣。然后，通过从交互序列中提取长期和短期兴趣的代理标签，来监督兴趣表示与其相似性。最后，考虑到长短期兴趣的动态变化，我们提出了基于注意力机制的自适应聚合方法来进行预测。我们在电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集上进行了实验，结果显示，所提出的方法始终优于现有的模型，显著提高了推荐效果：GAUC提升超过0.0

天池的推荐算法数据集挺适合练手的，尤其是关注用户兴趣变化的那部分内容，做推荐系统的朋友应该会感兴趣。数据时间跨度是 11.8~12.8，包含用户点击、行为序列之类的，格式清晰，字段比较全，适合做时间序列建模或测试动态图建模。 推荐系统里，传统算法多时候默认用户兴趣不变，其实不太靠谱。这套数据就比较贴合现实，用户兴趣每天都不一样，像你刷短视频、逛电商，也都是即时反应的。 比较适合用来练习短期兴趣建模、兴趣漂移识别，还能试试深度学习里的序列模型，比如 RNN、Transformer，或者来一发 LightGCN 的时间版本？ 如果你想拓展一下，还可以看看下面这几个资源：解耦长短期兴趣建模那篇蛮有参

sys用户 存储至关重要的数据字典基表和视图，维护数据库运行。 拥有DBA、SYSOPER等权限，权限最高。 system用户 存储次要的内部数据，如特性或工具管理信息。 拥有普通DBA角色权限。 权限差异 sys用户具有SYSDBA或SYSOPER系统权限，只能使用这两个身份登录EM。 system用户只能使用normal身份登录EM，除非授予SYSDBA或SYSOPER权限。

用户画像，即 User Profile，是基于用户在互联网上的行为数据，经过收集和分析，为用户打上的一系列标签的集合。这些标签可以是用户的性别、地域、收入、情感状态、兴趣爱好以及消费倾向等。用户画像的构建有助于理解用户特征和行为模式。 需要注意的是，用户画像并非简单的标签堆砌，它更强调对用户群体特征的概括和提炼。用户画像的构建需要结合数据分析和专业领域知识，才能更加准确地描述用户群体。 与用户画像容易混淆的概念是用户角色 (User Persona)。用户角色是产品设计和用户调研中常用的方法，它通过构建虚拟的典型用户来代表目标用户群体。用户角色的描述通常包含用户的年龄、职业、教育背景、兴趣爱好

用户画像概述 用户画像，通过不同数据维度刻画用户，利用数据分析为用户打上语义标签，将用户的行为和偏好抽象成多元化的人物标签，构建用户实体。 用户画像可以使用语义化表示，例如： 基础属性: 性别（男、女）、职业（学生、老师、白领） 价值属性: 高价值、中价值、低价值客户 用户画像也可以使用数学建模，将标签视为特征空间的维度变量，用户画像则表示为特征空间中的稀疏向量。 用户画像的应用 用户画像在互联网行业应用广泛，因为它可以定性和定量地描述用户： 定性: 抽象概括用户的生活场景和使用场景 定量: 统计分析用户的行为数据，挖掘核心用户价值 用户画像的动态性 用户画像的结果受数据动态变化影响

本表格详细介绍了用户特征，是用户研究和分析的宝贵资源。

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Talend 用户指南包含创建作业和使用组件的分步指南。

PLSQL用户指南和参考资料

以数据使用和更好的架构设计为重点，借助 MongoDB Packt 2015，优化 MongoDB 数据建模。