用户画像学习

开发者画像报告.pdf

基于Flink+Alink构建全端亿级实时用户画像系统课程，将带领大家一步一步实现一个强大的实时用户画像系统，该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，具体包含：标签管理（支持动态标签扩展，动态标签指标）、用户预测、用户群体画像、用户行为画像、用户中心、几大内容。

美团外卖o2o的用户画像实践；去哪儿的用户画像构建策略及应用实践；40亿移动设备的用户画像和标签架构实践

今日头条用户画像分享ppt，2019年6月采集数据，结合部分第三方数据，垂直行业报告，供给大家参考吧。

SASchampion2017 描述 基于航空公司的数据，构建了进行损失预警的模型，包括损失概率模型和客户画像。 矿业 以数据预处理（DataPreprocessing）后的58,954条航空客户数据为例，通过数据挖掘中的分类和聚类技术分别进行客户损失预测和价值细分。 首先，进行了客户损失预测（ClassPrediction） 。 决策树，随机森林和梯度提升树相继用于训练和评估以及分类性能指标的比较。 在采矿过程中，花费了很长时间进行参数调整。 结果表明，基于Boosting算法的分类器具有更好的性能和更低的错误率。 在变量的使用方面，三个变量-从最后一次飞行到观察窗口结束的时间，第二年的总机票价格和最大飞行间隔-对预测的更大贡献。客户流失。 然后，基于混合数据类型（ClusterPreprocessing）对非损失和损失客户组进行k-medoids聚类（Cluster） 。 结果表

精准营销、标签画像系统：达摩盘标签体系

高校学生画像构建算法研究，杨浩，刘会永，由于目前高校学生成个性化趋势发展，高校对学生情况的掌握具有单一片面性和迟滞性，因此构建能够全方面监控学生信息的画像系统是

基于知识图谱的用户画像关键技术，ppt形式。主要介绍知识图谱的概念、原理技术，用案例的方式阐述知识图谱的内在，并介绍了知识图谱在用户画像、精准推荐等领域的应用

用户画像对某一类特定群体或对象的某项特征进行的抽象分类和概括 用户画像方向 目前的用户画像研究主要集中在三个方向上：用户属性、用户偏好和用户行为三个主要方面。