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2016 CCF BDCI Sougou: 【源码及PPT分享】精准营销中的搜狗用户画像挖掘比赛

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简介:
本页面为2016年CCF大数据会议中搜狗公司举办的精准营销用户画像挖掘竞赛的源代码和PPT分享,旨在帮助参赛者了解如何在精准营销领域利用数据进行用户画像分析。 2016 CCF 大数据与计算智能大赛(搜狗任务)分享了关于精准营销中的用户画像挖掘的原始代码及PPT。该比赛的任务是利用提供的复赛数据进行深入分析,以提升搜狗平台上的广告效果和用户体验。由于本人初学Python,代码可能显得有些简陋,请多包涵。

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客服
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  • 2016 CCF BDCI Sougou: 【PPT
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    本页面为2016年CCF大数据会议中搜狗公司举办的精准营销用户画像挖掘竞赛的源代码和PPT分享,旨在帮助参赛者了解如何在精准营销领域利用数据进行用户画像分析。 2016 CCF 大数据与计算智能大赛(搜狗任务)分享了关于精准营销中的用户画像挖掘的原始代码及PPT。该比赛的任务是利用提供的复赛数据进行深入分析,以提升搜狗平台上的广告效果和用户体验。由于本人初学Python,代码可能显得有些简陋,请多包涵。
  • Python在2016 CCF大数据
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    本文探讨了Python编程语言在2016年CCF大数据会议中于精准营销领域的应用案例,具体分析了搜狗公司如何利用Python进行深入的用户画像数据挖掘工作。 2016年CCF大数据精准营销活动中,搜狗进行了用户画像的深入挖掘。
  • 基于大数据策略探究
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    本研究旨在探讨如何运用大数据技术构建和分析用户画像,以实现更精准、高效的市场营销策略。通过深度挖掘用户的偏好与行为模式,助力企业制定个性化推广方案,从而有效提升客户满意度及市场竞争力。 在大数据环境下,各种数据大量涌现。一方面这给用户带来了“信息超载”的困扰;另一方面,丰富的数据资源对于改进传统营销方式、实现精准营销具有积极作用。用户画像是大数据时代的产物,以标签化的形式描述个人特征。本段落旨在通过将用户画像方法引入营销领域,使企业更好地理解用户需求和偏好,从而进一步提高营销活动的精准性,实现更有效的市场推广策略。
  • 《大数据背景下》.rar
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    本研究探讨了在大数据环境下如何有效构建和利用用户画像,分析其在精准营销、个性化服务等领域的应用价值及未来发展方向。 1. 沃商店定位 2. 沃商店大数据体系架构 3. 用户画像建设 4. 个性化推荐 5. 广告 6. 用户画像的其他应用实例
  • CCF-BDCI-2022道:Web攻击检测与类(多类任务),排名23,队员:FurenXu.zip
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    在2022年CCF-BDCI竞赛中,我作为团队成员参与了“Web攻击检测与分类”赛道,并取得了第23名的成绩。我们面对的是一个多分类挑战,旨在提升网站安全防护水平。 此仓库代码为本人参加的CCF-BDCI-2022赛道:Web攻击检测与分类识别(多分类任务)的比赛作品,比赛排名第二十三名。
  • 【网易】PPT
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    该PPT专注于网易平台的用户画像分析,通过详实的数据与图表揭示了用户的基本属性、行为习惯及偏好趋势,为产品优化和市场定位提供精准依据。 【网易用户画像PPT】讲述了网易公司如何利用大数据技术构建并应用用户画像的实际经验分享。其中的用户画像是通过收集、整合及理解用户的多维度信息(如行为、偏好、属性等),为企业决策提供精准依据的大数据分析关键部分。 在这一过程中,网易覆盖了包括游戏、教育、电商、新闻资讯和通讯在内的多个业务领域,并利用idfa(广告标识符)、imei(国际移动设备身份码)以及email等多种ID映射技术来构建全链路数据中台。其用户画像的建立依托于完善的数据架构,该架构涵盖从数据源到数据分析的各个环节。 网易在数据规范方面也做出了明确的规定,包括指标定义和标签定义等,以确保所有信息的一致性和准确性。此外,在保障高质量、安全性的前提下,还通过命名模型设计、任务调度及数据测试等方式来维护数据的质量与安全性;同时涉及的数据开发步骤则涵盖了数据清洗、挖掘以及校验等多个方面。 用户画像主要包括基础标签(例如性别和地理位置等基本信息)、行为标签(如点击率或购买记录)偏好标签(反映个人兴趣爱好和消费习惯),预测标签(基于算法模型对未来的可能行为进行预估)。网易采用Graph Embedding及GBDT等多种机器学习模型来构建用户兴趣网络,从而提高其准确性和预测效果。 在数据应用方面,网易建立了一个专门的用户画像中心,并通过有数报表等功能支持广告DMP、营销系统和用户反欺诈等业务。例如,利用人群圈选、分析以及放大策略实现精准营销;同时严格遵守相关法律法规来保障个人隐私信息的安全性与合规使用。 面对IDMapping(设备标识映射)方面的挑战时,网易采取了只关联常用设备并设置过期机制的措施,并对异常数据进行识别和处理以提高用户画像的整体完整性。总的来说,网易在构建其用户画像的过程中充分展现了综合运用大数据整合、分析以及模型训练等技术的能力,为集团内部各业务提供了精准高效的决策支持,并彰显出公司在该领域的深厚积累与创新实践能力。
  • Python版数据析,项目
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    本项目运用Python进行数据分析,通过挖掘用户行为和偏好,实现对目标客户的精确识别与营销策略优化。 1 项目背景与目标 1.1 项目背景…………………………………………………………02 1.2 项目目标…………………………………………………………02 2 客户数据预处理与客户交易行为分析 2.1 数据集介绍………………………………………………………02 2.2 数据预处理………………………………………………………02 2.3 客户交易行为分析………………………………………………06 3 客户标签体系构建 3.1 客户标签体系介绍………………………………………………12 3.2 事实类标签构建…………………………………………………12 3.3 规则类标签构建…………………………………………………15 3.4 预测类标签构建…………………………………………………18 3.5 文本类标签构建…………………………………………………26 3.6 典型客户画像分析………………………………………………31 4 精准营销应用 4.1 商品兴趣排行榜的构建…………………………………………33 4.2 目标客户的筛选…………………………………………………38 5 项目总结与心得体会 5.1 项目总结…………
  • 联通公司利进行大数据实践
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    本文介绍了联通公司在实际业务中如何运用用户画像技术开展大数据分析与应用,旨在提升服务质量及市场竞争力。 联通公司在用户画像的大数据挖掘实践中积累了丰富经验。本段落详细介绍了构建用户画像所使用的各种算法,并探讨了如何将这些画像应用于个性化推荐及广告投放等领域。
  • CCF_BDCI_2019_datafountain350: CCF BDCI 2019 互联网新闻情感析复第八名代
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    这段简介可以描述为:在2019年中国计算机学会大数据与智能系统竞赛(CCF BDCI)的互联网新闻情感分析项目中,所提交的作品取得了复赛阶段的第八名佳绩。 这段文字简洁地概述了该代码在比赛中的表现和成就。如果有更多具体的技术细节或创新点希望加入简介,请告知我以便提供更加详尽的帮助。 CCF BDCI 2019互联网新闻情感分析复赛top8代码开源方案见知乎。