《用户行为画像》学习（1-4章）
目录
一章 概述
数据来源
画像特性
应用领域
二章 画像建模
用户画像两个部分
三章 群体用户画像分析
主要流程
用户画像相似度
用户画像聚类
四章 用户画像管理
存储机制
查询机制
定时更新机制
一章 概述
用户画像：同类用户进行不同维度的刻画
用户角色：业务系统中不同用户的角色区分
用户属性：对属性的刻画和描述，如性别，年龄……
数据来源
用户属性——静态画像
用户行为——动态画像
画像特性
时空局限性：时间上，目标是通过精准的刻画，提供个性化服务；空间上：不同领域有不同的侧重点，因此要针对各自的特点设计对应的用户画像。
应用领域
搜索引擎
推荐系统
业务定制
二章 画像建模
画像建模就是用户信息的标签化
用户画像建模的核心是对用户潜在的意图和兴趣进行表示和存储，根据用户的基础信、视频信息、访问信息、行为偏好、隐式兴趣等归纳出可以读取和计算的用户模型。
用户画像两个部分
定性画像：用户基本特征。行为刻画、兴趣模型、视频表征等
标签是用户定性画像的核心
年龄标签，地域标签……语义化和短文本是标签呈现的两个重要特征。语义化使人能理解这些标签，短文本可以减少预处理，方便计算机对标签提取和聚合分析。
定量画像：用户基础变量、兴趣偏好等可量化数据特征
重点考虑用户画像的颗粒度，越细越具体，越细则建模成本越高
颗粒度要适度，再通过表单捕捉用户行为，存储和分析数据。表单是最直接的一种显示收集方式
推荐系统中的两类元素：用户（user）和项(item)
用户定性画像的构建
利用本体对用户画像领域中的标签进行表示、验证、推理和解释。
本体包括类、属性、实例、公理、推理规则
本体构建的关键步骤
构建领域词汇表：即各类标签
确定类与类之间的结构：确定类属关系，如视频分为电视剧、电影、综艺……，层次细分
定义属性：对象属性和数据属性
定义实例：即实体，类和属性是本体的“骨骼”，实例是本体的“血肉”。
定义约束公理和推理规则：类概念之间的约束条件
三章 群体用户画像分析
推荐系统设计时，因为用户众多，不可能对每一用户都有特定的画像。用户画像应不仅仅能分析目标用户，还应包括用户间的关联分析，即群体用户画像分析。刻画了一群真实的用户，能够方便设计者从群体中发现存在的差异化特征，根据差异化提供针对性的服务。
主要流程
用户画像获取
用户画像相似度计算、根据不同用户画像计算相似度，区分用户群体的重要指标，开展用户画像聚类的前提
用户画像聚类。根据相似度聚类
群体用户画像生成。针对不同类别用户建立有代表性的典型用户画像
用户画像相似度
定量相似度计算
往往是数值，如年龄、地域等数据，相似度计算为：
定性相似度计算
通过标签来表示，没有确切的数值。所以其计算方法如下：
方法1：标签定量化，将标签概念转为定量数值
方法2：直接基于概念的相似度计算
基于概念信息容量法：通过两个概念的共同父概念的信息容量大小来确定概念的相似度。
基于概念距离法
利用大规模语料库进行统计
利用本体计算【不好理解】
- 概念语义初始相似度层：概念相似度的预定值，同时也是通过概念上下位关系体现出的相似度
- 概念非上下位关系相似度层：在初始相似度基础上计算非上下位关系体现的相似度
相似度最后通过加权求和：
用户画像聚类
不同元素到簇中心的距离运算是可以并行执行的，所以k-means可以MapReduce化，实现高性能。
四章 用户画像管理
用户画像表项形式
关键词法
评分矩阵法
向量空间表示法
本体表示法
存储机制
关系型数据库
二维表，行存储
非关系型数据库
键值对存储数据库：基于哈希计算，松耦合，查询快。Redis
列存数数据库。应对分布式存储关系的海量数据，以关系型数据库中的列为单位进行存储。HBase、Druid
https://zhuanlan.zhihu.com/p/127823207
大数据关注数据的过滤和统计
按行存储如果需要统计某一列的总合，需要全表扫描，将所有行读入。若用列存储，某一列的数据将被组织在一起，即相同属性的数据连续存储；减少磁盘IO，提高处理速度。当出现重复时，可以进行数据压缩，节省存储。
文档型数据库：类似键值对存储，能利用文档中不同域进行复杂关联操作，MongoDB
图形数据库
用户画像的存储主要基于列数据可和key-value数据库
数据仓库
是一个面向主题的，集成的，随时间变化的数据集合
查询机制
最常用最基本的操作，查询出来id效率很大程度上决定了推荐系统的性能。
并发查询
缓存机制
定时更新机制
如何获取实时变化的用户画像数据
如何设置合适的用户画像更新出发条件
高效的更新算法
获取用户信息
静态信息：相对稳定
动态信息
更新触发条件
设置阈值，根据获取的实时画像数据量与阈值的关系
设置时间周期
先从增加的数据中挖掘用户画像，将其与原画像比较后再决定是否更新
更新机制
完全更新：计算量大，耗时
增量更新：计算量少，时间滑动窗口过滤算法。广泛应用
继续更新中……
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