深度挖掘互联网用户行为数据

转载请注明出处: 转载自  Thinkgamer的CSDN博客: blog.csdn.net/gamer_gyt 代码下载地址:点击查看 1:PageRank 与 PeopleRank 2:需求分析:挖掘CSDN博客的价值用户 3:算法模型:PeopleRank算法 4:架构设计:从数据准备到PR算法的MR化 5:程序开发:hadoop实现PeopleRank算法 一:PageRank与PeopleRank PageRank算法是Google从垃圾堆里捡黄金的重量级算法,它让谷歌的搜索引擎一度成

[导读]网购的普及加快了快递物流服务在中国的发展,而物流行业也开始展露出自身巨大的发展潜力和进步空间.其中,作为物流行业根本核心的物流客户关系管理开始引起了管理者的注意,如何升级用户物流服务体验,把握客户,深度挖掘客户的物流需求,成为了快递企业下一步发展的关注点. 双11快递长蘑菇.奇葩的快递地址等等热词频繁登上热搜,这表明快递物流开始逐渐成为目前社会关注的热点.随着中国经济的不断发展,网购的不断普及与深入,消费的升级转型,快递业的配送也成为了用户购物的考虑标准,而其中的用户升级服务也成为了各大

作者:百分点技术总监郭志金 摘自:百分点(ID: baifendian_com) 从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网(World Wide Web)开始,到20年后2011年,互联网真正走向了一个新的里程碑,进入了“大数据时代”.经历了12.13两年热炒之后,人们逐渐冷静下来,更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值,如何在企业中实实在在的应用大数据技术.伴随着大数据应用的讨论.创新,个性化技术成为了一个重要落地点.相比传统的线下会员管理.问卷调查.购物篮分析,大数据第一次

21世纪资管 宁夏 深圳报道 利用互联网金融大数据构建选股模型,正成为A股市场的一股新潮流. 10月20日,广发基金与百度公司合作开发的广发中证百度百发策略100指数基金将启动发行,这是业内首只跟踪具有互联网基因指数的指数型基金产品. 计划推出互联网基因 相关公司股票走势 招商证券32.95+1.163.65% 长江证券16.52+0.493.06% 指数产品的还有南方基金管理有限公司. “跟踪大数据指数的基金产品方案将于近期正式申报监管机构,预计年内发行跟踪i100指数的基金产品.”南方基金产

杨鹏:腾讯打击网络黑产 有效保护用户隐私数据 原标题:杨鹏:腾讯打击网络黑产 有效保护用户隐私数据) 中国网12月16日讯 第二届世界互联网大会网络安全论坛于12月16日下午在浙江乌镇举行.论坛旨在搭建一个交流网络安全技术的重要平台.促进全球网络安全合作的重要桥梁.让世界了解中国的重要窗口.来自联合国.中国.美国.以色列.韩国.南非等多个国家和组织的近20位嘉宾发表演讲. 腾讯信息安全执行委员会主任杨鹏在演讲中介绍了网络黑产和网络隐私保护.以下为演讲全文: 谢谢主持人.尊敬的各位来宾,各位朋友,

淘宝:数据魔方 京东:数据罗盘 Ali B2B:数据江湖 & 数据门户 支付宝还叫过如下几个: 观星台(数据趋势) 地动仪(指标预警) 量天尺(指标统一) 黄金策(用户分析与选取) 互联网行业对于数据的专业术语

一.用户行为数据 一个用户行为表示为6部分,即产生行为的用户和行为的对象.行为的种类.产生行为的上下文.行为的内容和权重.用户行为的统一表示如下: user id 产生行为的用户的唯一标识item id 产生行为的对象的唯一标识behavior type 行为的种类(比如是购买还是浏览)context 产生行为的上下文,包括时间和地点等behavior weight 行为的权重(如果是观看视频的行为,那么这个权重可以是观看时长:如果是打分行为,这个权重可以是分数)behavior content

伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而生:用户画像(UserProfile),完美地抽象出一个用户的信息全貌,可以看作企业应用大数据的根基. 一.什么是用户画像? 男,31岁,已婚,收入1万以上,爱美食,团购达人,喜欢红酒配香烟. 这样一串描述即为用户画像的典型案例.如果用一句话来描述,即:用户信息标签化. 如果用一幅图来展现,即: 二.为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签,打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理,如,可以做分类统计:喜欢红酒的用户有多少?喜欢

本笔记为自己学习之用,对笔记内容感兴趣的读者还请购买正版书籍<推进系统实践>,尊重作者著作权益! 2.1 用户行为数据简介 2.2 用户行为分析 2.2.1 用户活跃度和物品流行度的分布 Power Law,长尾分布 2.2.2 用户活跃度和物品流行度的关系 基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法,比如: 1.基于邻域的方法(neighborhood-based) 2.隐语义模型(latent factor model) 3.基于图的随机游走算法(random walk on gr