大数据用户画像系统兴趣标签提取算法

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老师介绍

  • 陈敬雷

    陈敬雷

    陈敬雷 充电了么创始人,CEO兼CTO,中国首席数据官联盟专家委员。陈敬雷拥有十几年互联网从业经验,曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务,在技术领域,尤其在大数据和人工智能方向有着丰富的算法工程落地实战经验,其中在猎聘任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖,推荐效果得到5倍的提升。
简  介 用户画像,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各领域得到了广泛的应用。用户画像最初是在电商领域得到应用的,在大数据时代背景下,用户信息充斥在网络中,将用户的每个具体信息抽象成标签,利用这些标签将用户形象具体化,从而为用户提供有针对性的服务。
1、 课程咨询加老师助理微信:助理1微信: chenjinglei88 ,助理2微信: omf6757
2、 决定购买并想得到陈敬雷老师亲自指导(课程或自己项目难题均可)加老师微信: chenjinglei66

大数据用户画像系统兴趣标签提取算法

一、课程优势

本课程由互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课,技术前沿热门,是真正的互联网工业级实战项目。

二、课程简介

      用户画像,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各领域得到了广泛的应用。用户画像最初是在电商领域得到应用的,在大数据时代背景下,用户信息充斥在网络中,将用户的每个具体信息抽象成标签,利用这些标签将用户形象具体化,从而为用户提供有针对性的服务。

1.什么是用户画像

      用户画像又称用户角色,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。作为实际用户的虚拟代表,用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的,形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。

2.用户画像的八要素

      做产品怎么做用户画像,用户画像是真实用户的虚拟代表,首先它是基于真实的,它不是一个具体的人,另外一个是根据目标的行为观点的差异区分为不同类型,迅速组织在一起,然后把新得出的类型提炼出来,形成一个类型的用户画像。一个产品大概需要4-8种类型的用户画像。
      用户画像的PERSONAL八要素:
1)P代表基本性(Primary)
指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈;
2)E代表同理性(Empathy)
指用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述,该用户角色是否引同理心;
3)R代表真实性(Realistic)
指对那些每天与顾客打交道的人来说,用户角色是否看起来像真实人物;
4)S代表独特性(Singular)
每个用户是否是独特的,彼此很少有相似性;
5)O代表目标性(Objectives)
该用户角色是否包含与产品相关的高层次目标,是否包含关键词来描述该目标;
6)N代表数量性(Number)
用户角色的数量是否足够少,以便设计团队能记住每个用户角色的姓名,以及其中的一个主要用户角色;
7)A代表应用性(Applicable)
设计团队是否能使用用户角色作为一种实用工具进行设计决策;
8)L代表长久性(Long)
用户标签的长久性。

        这节课我们就对用户画像标签提取算法进行详细的讲解,想了解其算法原理及代码实现的同学点击右下方立刻购买按钮即可揭秘! 


额外福利
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三、老师介绍

陈敬雷  充电了么创始人,CEO兼CTO

陈敬雷,北京充电了么科技有限公司创始人,CEO兼CTO,中国首席数据官联盟专家委员
,十几年互联网从业经验,曾就职于用友、中软、凡客、乐蜂网(唯品会)、猎聘网、人民日报(灵思云途)、北京万朝科技,曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务,对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验,在技术领域,尤其在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验,其中在猎聘网任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖,推荐效果得到5倍的提升。

目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业,研发了充电了么app和网站www.chongdianleme.com,用深度学习算法、nlp、推荐引擎等技术来高效提升在线学习效率。


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* 课程提供者:充电了么