《用户网络行为画像》笔记

怼烎@ 2023-06-12 09:17 21阅读 0赞

**目录**

第一部分 画像知识工程基础

第1章 用户画像概述

第2章 用户画像建模

第3章 群体用户画像分析

第4章 用户画像管理

第二部分 推荐系统与用户画像

第5章 视频推荐概述

第6章 协同过滤推荐方法（CF）

第7章 基于内容（Content-based CB）的推荐方法

第8章 基于知识的推荐方法

第9章 混合推荐方法

第10章 视频推荐评测

第三部分 应用案例分析

--------------------

## 第一部分 画像知识工程基础 ##

### 第1章 用户画像概述 ###

用户画像数据来源：用户属性、用户观影行为

用户画像特性：动态性、时空局部性

用户画像应用领域：搜索引擎、推荐系统、其他业务定制与优化

### 第2章 用户画像建模 ###

用户定量画像

用户定性画像

### 第3章 群体用户画像分析 ###

用户画像相似度：定量相似度计算、定性相似度计算、综合相似度计算

用户画像聚类

### 第4章 用户画像管理 ###

存储机制：关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库

查询机制

定时更新机制：获取实时用户信息、更新触发条件、更新机制

## 第二部分 推荐系统与用户画像 ##

### 第5章 视频推荐概述 ###

主流推荐方法的分类：协同过滤的推荐方法、基于内容的推荐方法、基于知识的推荐方法、混合推荐方法

推荐系统的评测方法

视频推荐与用户画像的逻辑关系

### 第6章 协同过滤推荐方法（CF） ###

概述：User-based CF VS Item-based CF

基于项目的协同过滤推荐 VS 基于内容的推荐

Memory-based CF VS Model-based CF

关系矩阵及矩阵计算：U-U矩阵、V-V矩阵、U-V矩阵

基于记忆的协同过滤算法：基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤

基于模型的协同过滤算法：基于隐因子模型、基于朴素贝叶斯分类

### 第7章 基于内容（Content-based CB）的推荐方法 ###

CB推荐中的特征向量：视频推荐中的物品画像、视频推荐中的用户画像

基础CB推荐算法

基于TF-IDF的CB推荐算法

基于KNN的CB推荐算法

基于Rocchio的CB推荐算法

### 第8章 基于知识的推荐方法 ###

约束知识与约束推荐算法

关联知识与关联推荐算法

### 第9章 混合推荐方法 ###

算法设计层面的混合方法：并行式混合、整体式混合、流水线式混合、典型混合应用系统

混合式视频推荐实例：MoRe系统概述、MoRe算法介绍（MoRe-CF、MoRe-CB、MoRe混合）

### 第10章 视频推荐评测 ###

视频推荐试验方法：在线评测、离线评测

视频离线推荐评测指标：准确度、多样性

## 第三部分 应用案例分析 ##

第11章 系统层面的快速推荐构建

第12章 数据层面的分析与推荐案例

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