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- ¿Cómo se construyen los retratos de los usuarios de Sina Weibo? ¿Por qué necesitamos retratos de usuarios? El trabajo principal de los retratos de usuarios es etiquetar a los usuarios. Un propósito importante de la anotación es facilitar la comprensión a las personas y facilitar el procesamiento informático. Por ejemplo, podemos hacer estadísticas clasificadas: ¿A cuántos usuarios les gusta el vino tinto? ¿Cuál es la proporción de hombres y mujeres entre las personas a las que les gusta el vino tinto? También puede realizar minería de datos: utilice reglas de asociación para calcular qué marcas deportivas suelen gustar a las personas a las que les gusta el vino tinto. ¿Utilizar un algoritmo de agrupamiento para analizar la distribución por edades de las personas a las que les gusta el vino tinto? El procesamiento de big data es inseparable de las operaciones informáticas. Las etiquetas proporcionan una forma conveniente para que las computadoras procesen mediante programación información relacionada con las personas e incluso "comprendan" a las personas a través de algoritmos y modelos. Cuando las computadoras tengan esta capacidad, podrán mejorar aún más la precisión y eficiencia de la adquisición de información en diversos campos de aplicación, como motores de búsqueda, motores de recomendación y publicidad. 3. Cómo crear un retrato de usuario. Una etiqueta suele ser una etiqueta de característica muy refinada especificada manualmente, como la etiqueta de edad: 25-35 años y la etiqueta de región: Beijing. Las etiquetas presentan dos características importantes: Semanticidad, las personas pueden comprender fácilmente el significado de cada etiqueta. Esto también hace que el modelo de retrato del usuario tenga importancia práctica. Puede satisfacer mejor las necesidades comerciales. Por ejemplo, determinar las preferencias del usuario. En textos breves, cada etiqueta suele representar solo un significado y la etiqueta en sí no requiere mucho trabajo de preprocesamiento, como el análisis de texto, lo que facilita que la máquina extraiga información estandarizada. Las personas formulan reglas de etiquetas y pueden leer rápidamente información a través de etiquetas, por lo que las máquinas facilitan la extracción de etiquetas y el análisis agregado. Por tanto, los retratos de usuarios, también conocidos como etiquetas de usuario, nos muestran una forma sencilla y concisa de describir la información del usuario. 3.1 Análisis de la fuente de datos El propósito de establecer retratos de usuarios es restaurar la información del usuario, por lo que los datos provienen de todos los datos relacionados con el usuario. Para la clasificación de datos relacionados con el usuario, se introduce una idea de clasificación importante: el método de clasificación cerrada. Por ejemplo, hay dos tipos de personas en el mundo, las que aprenden inglés y las que no. Los clientes se dividen en tres categorías: clientes de alto valor, clientes de valor medio y clientes de bajo valor. El ciclo de vida del producto se divide en período de inversión, período de crecimiento, período de madurez y período de declive... Todas las subcategorías formarán el colección general de espacio de categorías. Este método de clasificación ayuda a enumerar continuamente y complementar de forma iterativa las dimensiones de información que faltan. No se preocupe por no considerar completamente la clasificación de cada capa en la arquitectura, lo que resultará en dimensiones faltantes y peligros ocultos en la escalabilidad. Además, según los diferentes escenarios de aplicación y necesidades comerciales, pueden ser razonables diferentes métodos de clasificación y se pueden dividir según sea necesario. Este artículo divide los datos del usuario en datos de información estática y datos de información dinámica. Los datos de información estática son información de usuario relativamente estable, como se muestra en la figura, e incluyen principalmente atributos demográficos, atributos comerciales y otros datos. Esta información está autoetiquetada. Si una empresa tiene información real, no necesita muchos modelos ni pronósticos. El propósito es la limpieza de datos, por lo que el modelado de datos de esta información no es el tema central de este artículo. Información de comportamiento en constante cambio de los usuarios de datos de información dinámica. Si hay un Dios, el comportamiento de todos siempre es monitoreado por los ojos invisibles de Dios. En términos generales, un usuario abre una página web y compra una taza; al igual que un usuario pasea al perro por la noche, toma dinero una vez durante el día, bosteza, etc., todos estos son comportamientos del usuario a los ojos de Dios. Cuando el comportamiento se centra en Internet o incluso en el comercio electrónico, el comportamiento del usuario se centrará en muchas cosas, como se muestra en la imagen de arriba: navegar por la página de inicio de Vanke, navegar por la página de un solo producto de calzado casual, buscar zapatos de lona, publicar en Weibo sobre calidad del calzado y que le gusten las noticias de Weibo de la "Conferencia Double Eleven". etc. puede considerarse como el comportamiento de los internautas. Este artículo toma a los usuarios de comercio electrónico de Internet como principal objeto de análisis e ignora temporalmente los datos de comportamiento del usuario fuera de línea (el método de análisis es el mismo, pero el método de adquisición de datos es diferente y el método de identificación del usuario es algo diferente). En Internet, el comportamiento del usuario puede considerarse como la única fuente de datos de información dinámica del usuario. Este artículo se centrará en cómo establecer un modelo de datos para los datos de comportamiento del usuario y analizar las etiquetas de los usuarios. 3.2 Análisis de objetivos El objetivo de los retratos de usuarios es analizar el comportamiento del usuario y finalmente etiquetar a cada usuario, así como el peso de la etiqueta. Por ejemplo, el vino tinto es 0,8 y Li Ning es 0,6. Las etiquetas representan contenido, así como intereses, preferencias, necesidades, etc. del usuario. El peso representa el índice, el índice de interés y preferencia del usuario, y también puede representar las necesidades del usuario, que pueden entenderse simplemente como credibilidad y probabilidad. 3.3 Método de modelado de datos El siguiente contenido presentará en detalle cómo construir etiquetas y pesos de salida del modelo en función del comportamiento del usuario. Un modelo de evento consta de tres elementos: tiempo, lugar y personas. Cada comportamiento de un usuario es esencialmente un evento aleatorio, que puede describirse específicamente como: qué usuario, cuándo, dónde y qué hizo. Qué usuario: La clave está en la identificación del usuario.
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