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基于知识图谱的用户画像技术-节选
析，从而导致无法有效的将最 优的服务投放到最合适的用户 人群手中。近年来兴起的用户 画像技术正是为了解决这一难 题而成为当前用户行为分析的 热点技术。 什么是用户画像 用户画像技术是基于用 户数据对现实世界中用户的数 学建模：一般来说，构建用户 画像首先要有数据，要根据用 户的社会属性、生活习惯和消
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基于MRS-ClickHouse构建用户画像系统方案介绍
基于MRS-ClickHouse构建用户画像系统方案介绍 1. 业务场景 用户画像是对用户信息的标签化。用户画像系统通过对收集的各维度数据，进行深度的分析和挖掘，给不同的用户打上不同的标签，从而刻画出客户的全貌。通过用户画像系统，可以对各个用户进行精准定位，从而将其应用于个性化推
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什么是交易模型？如何透过交易看用户画像?
什么是交易模型？ 开篇之前先来问几个问题，买一本书，订一个外卖和买一套二手房之间有什么相似之处？为什么买一副耳机不需要交定金，不需要签订合同，不需要中介提供服务，而买一套二手房就需要缴纳定金，签合同，同时还需要中介提供服务？为什么新车不
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【appCube】【设施画像】设备离线高警时,点击设备名称跳转到设施画像时获取不到ID
【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、点击设备名称跳转设施画像2、当设备告警是 设备离线告警时,获取不到id; 如果是其它告警类型没有此问题;【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
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Dreambooth：一键生成你想要的人物画像
Dreambooth：一键生成你想要的人物画像Dreambooth是谷歌发布的一种通过向模型注入自定义的主题来fine-tune diffusion model的技术，可以生成不同场景下的图片。本文将演示在AI Gallery中使用自定义数据集微调Stable Diffusion，一键生成你想要的人画图像！1
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ShowStreamPortrait 查询播放画像信息接口 - API
该API属于Live服务，描述: 查询播放画像信息。 最大查询跨度1天,最大查询周期31天。 不统计协议为HLS的播放时长(play_duration)信息。接口URL: "/v2/{project_id}/stats/stream-portraits"
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《好设计，有方法：我们在搜狐做产品体验设计》 —1.3.5 验证用户画像
接着再统计用户在产品中的网络行为，分析出很多差异、交集，获取用户的行为画像。再结合信息画像和行为画像，做理性的统计分析，聚合用户的信息画像和行为画像，聚合信息值组合用户画像，从几个维度来聚合，得到期望的、合理的、待开拓的、不匹配的几组分群画像。最后将这几组分群画像集合，勾勒出产
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用GaussDB(for Redis)存画像，推荐业务轻松降本60%
征消费。 01.行为日志大数据业务通过收集用户的行为日志，分析获得用户画像，并且将这些用户画像保存在分布式文件系统HDFS中。02.特征生产工程业务负责为大数据业务提供一套接口调用，主要是“灌库”，即定时或按一定逻辑把HDFS中的用户画像加工成特征，灌入工程业务负责的“KV存储”。
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IP画像中的重要维度——IP应用场景
网金融信贷风险控制及互联网征信位置核验领域中，IP画像对IP风险的控制作用十分巨大。IP画像要通过判定IP状态，采取打分机制，量化风险值，精准识别恶意动态IP，解决由此带来的爬虫、撞库、薅羊毛等风险行为。其中IP应用场景是IP画像的一个重要维度。 在IP应用场景的技术原理中，首
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互联网用户画像，精准营销，GaussDB(DWS)来支招（Roaringbitmap）
数据更新时效要求高，用户画像几乎要求实时更新。 针对上述业务场景特点，GaussDB(DWS)的roaringbitmap可以高效生成、压缩、解析位图数据，支持最常见的位图聚合操作（与、或、非、异或），满足用户在亿级以上用户、千万级标签的大数据量下实时精准营销、快速圈选用户的需求。 下
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【知识点】基于BO开发样例：设施画像
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MjM5OTYzNA==&mid=2247486150&idx=1&sn=65a0ac1630ba665c8aa0fd0194c5998c&chksm=906cfbbba71b72add47a9d96c00
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深度学习核心技术精讲100篇（五十二）-用户画像系统构建全思路解析
息，这就是用户画像。 画像这种结构化的用户信息加工方式，极大程度上做到了完整、全面且直观地刻画用户。画像是用户在产品的档案，便于人工使用、机器输入和算法理解。简而言之：画像是由标签树及末级标签的标签值构成的，全面定量刻画用户的结构化信息产品。画像是标签的总成，用户标签是具体刻画用户的结构化信息，以下简称标签。
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数据导入 - 推荐系统 RES
生成推荐系统所需要的宽表和画像数据。 宽表：推荐系统内部格式，以行为数据为主，将行为数据中涉及到的用户数据和物品数据整合成一条数据。 画像：画像分为用户画像和物品画像，分别用于存储用户输入的用户特征和物品特征。如果同一用户或物品有多条记录，将会按照用户ID或者物品ID去重。 前提条件
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《好设计，有方法：我们在搜狐做产品体验设计》 —1.3.4 勾勒分群画像
”中的比重更高，那我们就把这个标签解读给“ 有车族 ”群体。准确的用户画像，在分群画像之间的标签，重合度应该比较小才合理，这样才不会影响分群画像的核心差异。我们继续以上面的例子来聚合信息绘制第三个维度—分群画像。我们将信息画像和行为画像的数据串联起来。第一步 尽量合理覆盖每组信息的“ 极端信息值（每组数据中占比最高或最低的信息）
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从数据库底层说起，探究用户画像系统的储存该如何选型
给用户画像下定义： 用户画像是对用户的一种标注，通过给用户打上标签的形式来描述用户 这个标签可以是一个人的年龄，性别，收入情况，也可以是一个人的购物倾向或者是常居住地 总而言之我们能想到的用来描述一个人的各方面特征的都可以算作是画像的范畴 2.用户画像在储存方面的要求
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通过自研数据库画像工具支持“去O”评估
acle的对象、语句、访问特征、性能表现等，并据此评估技术方案、迁移方案以及后续的工作量等。也就是说，需要给我们的数据库进行“画像”。基于上面的数据库画像，对去O工作全周期进行指导，包括以下方面都将大有裨益：决策阶段：整体难度、成本（人财时）、技术风险架构阶段：技术方案、对象结构
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你的画像是怎么来的？推荐系统是如何找到相似用户的？
sp;推荐系统用户画像，是解决冷启动和兴趣探索问题一种有效地方法，但item上的标签要通过一种怎么样的方式转移到用户身上呢？常见的做法是用户点击或者购买了某个item，则这个item上标签则被标记到了user身上。那么，除了这种直接的方式，还是否有其他的更系统的方法呢？ 本文涉及内容会在三天后转入收费专栏
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华为云基于多源数据画像的失败用例智能分析【玩转华为云】
依赖人工经验 图1 失败用例分析痛点 3. 失败用例智能分析整体方案 失败用例智能分析整体方案如下图所示： 图2 失败用例智能分析整体方案 3.1 用例多源数据画像建立 依赖于多源数据建立用户画像的方案如下图所示： 图3 用例多源数据画像建立 对于用例并行情况下多源数据获
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Linux 常见性能分析方法论介绍(业务负载画像、下钻分析、USE方法论，检查清单)
如何处理性能分析工具提取的数据，需要机遇性能分析方法论，方法论是一个可以遵循的过程，指导从哪里开始，中间需要做些什么，从哪里结束。 业务负载画像 业务负载画像的目的是理解实际运行的业务负载。你不需要对最终的性能结果进行分析. “消除不必要的工作”是笔者在性能优化结果中收益最显著的
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OA供应商考核管理平台，构建清晰画像，精准筛选优质供应商
改”，精准划分供应商等级，及时淘汰不合格供应商。帮助组织形成供应商数字化画像，提升供应商考核、整改、过滤、筛选效率。（OA供应商数字化考核体系）泛微OA供应商考核数字化管理平台 “3步”帮您构建供应商清晰画像第一步：供应商基本信息高效核验，降低准入风险选择供应商的过程中，企业需要
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
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