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    千次阅读 2015-05-04 17:45:00
    以下内容为转载收集。 互联网里的分类标签 分类 分类是一个将思想或事物进行识别、...标签是网络体系里,对某块信息(网址、图像、文件等)的一个非体系的关键词或术语。有了这种元数据(描述数据的数据)的...

    以下内容为转载收集。

    互联网里的分类和标签

    分类

    分类是一个将思想或事物进行识别、差异化和理性化的过程。也通常是出于某一目的,进行分门别类(分组)。

    最初的博客页面自带了分类功能;文章和类别是一一对应的。后来对分类进行了延伸,允许子类的存在,允许一篇文章对应多个分类。

    标签

    标签是网络体系里,对某块信息(网址、图像、文件等)的一个非体系的关键词或术语。有了这种元数据(描述数据的数据)的辅助描述,有利于再次浏览或搜索原数据(被描述的数据)。标签有利于搜索引擎优化。

    标签诞生起就是一对多的形式。由于它也可以用作“分类”,所以它们之间界限不清,容易造成困惑。

     

    1、建立联系的方式不同

    分类是自上而下的,也就是先有分类,尔后才有内容。

    标签是自下而上的,一定是先有内容,才有标签。

    这就决定了它们的维度不同。分类是抽象化,大纲级别;标签是实例化,关键词级别。

    2、描述的类型不同

    分类描述的是属性,故名“分门别类”。花是花,树是树。

    标签描述的是内容特征,所以叫做“打标签”,有点像“扣帽子”。

     

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

    最近在思考一个问题,应该先有内容还是先有分类?

    做内容时常发现,事先固定好的分类(categories)并不完全适合以后发展,需要不断再调整。这种情况并非偶然,所以我在想,这到底是我们没用好还是根本就不应该这么用。

    标签(tags)的情况和分类类似,在传统组织方式中,分类必须创建于内容之前,而标签必须创建于内容之后。也就是说,分类和标签的根本区别在于创建先后顺序。

    第一阶段,只有分类

    内容——分类

    这里的分类往往限制在一个维度里,当树状结构复杂到不可调和时,出现瓶颈是迟早的事。传统分类的问题,在于既不能完全满足用户需求,也不能完全表达创建者对内容属性的认知。

    第二阶段,分类与标签并列

    内容——分类
    内容——标签

    流传的公理指出,标签是分类的最好补充和扩展,是体现社会性的最好方式。标签和分类同时作用于内容,之间没有逻辑关系,这是现阶段最流行的组织方式。但在信息获取的角度,他们是两条独立的路径,显然还不算最优方案。

    第三阶段,标签归属于分类

    内容——标签——分类

    任意创建内容,使用标签建立内联,概括为分类后推送给用户。分类做为对标签的归纳,不直接作用于内容。也就是说,能够大量聚集的标签组成分类,满足二八原则,其他不能聚集的形成长尾频道,通过显隐两条线来贯穿用户的所有内容需求。

    如果成立,意义将远远大于纯粹的标签,同为多维结构,有序必然强过无序。

     

     

     


     

     

    参考资料

    1. 千鸟 《标签的创建和组织》 http://blog.rexsong.com/?p=751
    2. 千鸟 《标签的颗粒度》 http://blog.rexsong.com/?p=10005
    3. 佚名 《什么样的标签才最有价值》 http://www.360doc.com/content/07/0211/18/17158_363910.shtml
    4. 老肥 《如何为 blog 建立一个高效的标签系统》 http://fis.io/build-efficiency-tags-system-for-blog.html
    5. 维基百科 《标签》(英文) http://en.wikipedia.org/wiki/Tag_(metadata)
    6. 千鸟 《标签的关系和呈现》 http://blog.rexsong.com/?p=756
    7. 千鸟 《内容、标签和分类》 http://blog.rexsong.com/?p=975
    8. 白鸦 《常见功能设计之 “分类”和“标签” (二)》 
    9. 萨姆 《分类已死,标签万岁》(英文) http://uicom.net/blog/?p=622
    10. 罗瑞利 《分类不是标签,懂吗!》(英文) http://lorelle.wordpress.com/2006/03/01/tags-are-not-categories-got-it/
    11. 罗瑞利 《分类对比标签——有什么区别?选哪个?》(英文) http://lorelle.wordpress.com/2005/09/09/categories-versus-tags-whats-the-difference-and-which-one/

     

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  • 标签是用来标志您的产品目标和分类内容,像是您给您的目标确定的关键字词,便于您自己和他人查找和定位自己目标的工具。目前标签广泛的使用到我们的工作和生活中,常见标签有三类:实物标签、网络标签和电子标签。...

    一、从“标签”说起

    标签是用来标志您的产品目标和分类或内容,像是您给您的目标确定的关键字词,便于您自己和他人查找和定位自己目标的工具。目前标签广泛的使用到我们的工作和生活中,常见标签有三类:实物标签、网络标签和电子标签。

    实物标签是用于标明物品的品名、重量、体积、用途等信息的简要标牌,例如:商品标签、图书标签、车检标签、文件标签、服装吊牌、车票、登机牌都是实物标签。

    网络标签(Tag)是一种互联网内容组织方式,是相关性很强的关键字,它帮助人们轻松的描述和分类内容,以便于检索和分享,Tag是web 2.0的重要元素。

    电子标签又称RFID射频标签,是一种识别效率高和准确性好的识别工具,通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境。

     

    而我们这里用户画像使用的标签是网络标签的一种深化应用方式,是某一种用户特征的符号表示,是我们观察、认识和描述用户的一个角度,用户标签是基于用户的特征数据、行为数据和消费数据进行统计计算得到的,包含了用户的各个维度。而所谓的用户画像就是可以用用户标签的集合来表示的,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,即用户信息标签化,就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后,完美地抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础,能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。

     

    二、用户标签的分类

    1、按照标签的变化频率,可分为静态标签和动态标签。

    静态标签是指用户与生俱来的属性信息,或者是很少发生变化的信息,比如用户的姓名、性别、出身日期,又例如用户学历、职业等,虽然有可能发生变动,但这个变动频率是相对比较低或者很少发生变化的。动态标签是指非常经常发生变动的、非常不稳定的特征和行为,例如“一段时间内经常去的商场、购买的商品品类”这类的标签的变动可能是按天,甚至是按小时计算的。

    2、按照标签的指代和评估指标的不同,可分为定性标签和定量标签。

    定性标签指不能直接量化而需通过其他途径实现量化的标签,其标签的值是用文字来描述的,例如“用户爱好的运动”为“跑步、游泳”,“用户的在职状态”为“未婚”等。定量标签指可以准确数量定义、精确衡量并能设定量化指标的标签,其标签的值是常用数值或数值范围来描述的。定量标签并不能直观的说明用户的某种特性,但是我们可以通过对大量用户的数值进行统计比较后,得到某些信息。例如“用户的年龄结构”为“20-25岁”、“单次购买平均金额”为“300元”,“购买的总金额”为“20万元”……,当我们获得以上信息是否就可以将该用户划分为高价值客户呢?

    3、按照标签的来源渠道和生成方式不同,可以分为基础标签、业务标签、智能标签。

    基础标签主要是指对用户基础特征的描述,比如:姓名、性别、年龄、身高、体重等。业务标签是在基础标签之上依据相关业务的业务经验并结合统计方法生成的标签,比如:用户忠诚度、用户购买力等标签就是根据用户的登录次数、在线时间、单位时间活跃次数、购买次数、单次购买金额、总购买金额等指标计算出来的。业务标签可以将经营固化为知识,为更多的人使用。智能标签是利用人工智能技术基于机器学习算法,通过大量的数据计算而实现的自动化、推荐式的进行打标签,比如今日头条的推荐引擎就是通过智能标签体系给用户推送其感兴趣的内容的。

    4、按照标签体系分级分层的方式,可以分为一级标签、二级标签、三级标签等,每一个层级的标签相当于一个业务维度的切面。在标签应用中按照不同的业务场景进行标签组合,形成相应用户画像。

     

    5、按照数据提取和处理的维度,可以将标签分为事实标签,模型标签,预测标签。这种用户标签的分类方式更多是面向技术人员使用,帮助他们设计合理的数据处理单元。

    事实标签。既定事实,直接从原始数据中提取,描述用户的自然属性、产品属性、消费属性等,事实标签其本身不需要模型与算法,实现简单,但规模需要不断基于业务补充与丰富,比如:姓名、购买的产品品类、所在小区等。

    模型标签。对用户属性及行为等属性的抽象和聚类,通过剖析用户的基础数据为用户贴上相应的总结概括性标签及指数,标签代表用户的兴趣、偏好、需求等,指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等。

    预测标签。参考已有事实数据,基于用户的属性、行为、位置和特征,通过机器学习、深度学习以及神经网络等算法进行用户行为预测,针对这些行为预测配合营销策略、规则进行打标签,实现营销适时、适机、适景推送给用户。例如试用了某产品A后预测可能还想买产品B并推送购买链接给该用户。

     

    三、用户画像的应用场景

    用户画像,即用户信息标签化,是企业通过收集与分析消费者基本属性、社会属性、生活习惯、行为特征等主要信息的数据之后,抽象出用户的商业全貌。大数据的发展让各行各业都日益聚焦于怎样利用大数据了解用户需求,实现精准营销,进而深入挖掘潜在的商业价值。

    不同的企业做用户画像有不同的战略目的,广告公司做用户画像是为精准广告服务,电商做用户画像是为用户购买更多商品,内容平台做用户画像是推荐用户更感兴趣的内容提升流量再变现。企业对用户的了解越多,就越容易为用户提供所需产品和服务,从而提升用户的粘性,提升企业盈利能力。

     

    1、了解用户

    不得不承认大数据正在改变着各行各业,以前了解用户主要是通过用户调研和访谈的形式,形式单一、数据收集不全、真假难辨。尤其是在产品用户量扩大后,调研的效用降低,以不能满足企业发展的要求。利用大数据技术,基于标签体系构建用户的360°画像,从用户的各个维度进行分析,了解用户是谁,他们有什么特征,他们的兴趣偏好,而这些信息的研究是企业制定营销策略、服务策略,提升用户满意度的重要依据。

    2、精准营销

    要做到精准营销,数据是最不可缺的存在。以数据为基础,建立用户画像,利用标签,让系统进行智能分组,获得不同类型的目标用户群,针对每一个群体策划并推送针对性的营销。精准化营销具有极强的针对性,是企业和用户之间点对点的交互。它不但可以让营销变得更加高效,也能为企业节约成本。

    3、产品创新

    在用户需求为导向的产品研发中,企业通过获取到的大量目标用户数据,进行分析、处理、组合,初步搭建用户画像,做出用户喜好、功能需求统计,从而设计制造更加符合用户核心需求的新产品,为用户提供更加良好的体验和服务。

    4、渠道优化

    当前的零售企业的销售渠道有多种,比如:自营门店、经销商代理、电商平台、电商APP等,每个渠道的用户群体的消费能力、兴趣偏好可能是不一样的,通过用户画像可以让合适的产品投放在合适的渠道投放,从而增加销售量,这是目前零售行业惯用的方法。

    5、个性推荐

    众所周知,今日头条是个个性化的新闻推荐引擎,在今日头条CEO张一鸣看来,算法是《今日头条》这款兴趣推荐搜索引擎应用的核心,这也是与传统媒体最本质的区别,今日头条之所以能够非常懂用户,精准推荐出用户所喜好的新闻,完全得益于算法,而正是精准推荐,使得今日头条在短短两年多的时间内拥有了2.2亿用户,每天有超过2000万用户在今日头条上阅读自己感兴趣的文章。

    四、用户画像的体系架构

    按照应用系统分层设计的原则,基于标签体系的用户画像的体系结构可以分为:数据源层、数据采集层、数据建模层、数据应用层,行业应用层等。

     

    数据源层:用户标签体系建设的需要从不同的来源汇集数据,例如,企业的核心系统(不同的行业其核心系统不同,对制造业来说核心系统有ERP、MES、PLM等),营销系统(CRM),互联网数据(电商平台以及微信、微博、论坛等社交平台获取的数据),以及从第三方专业机构获取的数据(各地的数据交易中心购买的数据)。

    数据采集层:与传统数据项目的数据采集不同,基于标签体系的用户画像的数据来源广泛、数据量巨大,数据类型丰富(包括:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据),有线上的用户行为数据,也有应用系统日志数据,有互联网爬虫数据,也有API接口的第三方数据包。用户画像数据采集需要通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息,并且可以将非结构化数据从网页中抽取出来,将其存储为统一的本地数据文件,并支持以结构化的方式存储。同时支持图片、音频、视频等文件或附件的采集,附件与正文可以自动关联。

    数据建模:基于标签体系的用户画像建模主要是针对用户画像的建模和产品的建模。产品画像建模包括了数据清洗、文本建模、类别识别、品牌识别、属性识别、产品画像等;用户画像建模包括了数据清洗、用户全渠道ID识别、信息整合、分析建模和用户画像。通过统一产品类目和属性体系和统一的用户画像标签体系的建设,为用户标签的应用提供支撑。

    数据应用:即基于标签体系的应用,包括分析类应用(如用户分析、产品分析)、服务类应用(如服务及产品创新)、营销类应用(精准营销)、数据接口API等。

    行业应用:基于标签体系的用户画像在各行业的所应用和探索,将为行业的发展和创新带来更多可能。

    五、用户画像的建设步骤

     

    1、数据采集

    用户画像是根据用户的人口信息、社交关系、偏好习惯和消费行为等信息而抽象出来的标签化画像,用户画像数据来源多样,采集方式也不同:有线下采集的信息,比如通过访谈、调研等方式采集的数据;有线上采集的信息,比如:消费记录、浏览日志、收藏记录等;有从第三方接口接入的信息,比如微信接口可以获取用户微信的昵称、性别、地域,QQ接口可以获取用户QQ的昵称、性别、年龄、生日、星座、地域等信息;还有通过爬虫获取的数据;比如微博、评论、论坛等社交媒体的内容;通过机器学习来训练得到信息,比如通过预置机器学习算法,利用网络爬虫不断抓取数据进行大量计算得出来的数据,比如情感偏好、购物偏好等。

    2、数据清洗

    大家都知道大数据有一个特征Value(价值密度低),在标签体系的建设是在大数据环境下进行的,大数据的低价值密度性决定着在采集回来的数据中存在着大量的噪声数据、脏数据,比如:缺失值、重复、数值异常等。要实现精准的用户画像就需要对这些噪声数据、脏数据进行处理,这个过程我们叫做数据清洗。常见的数据清洗方法:缺失值处理,对于缺失数据的处理方法有三种,一是删除缺失数据(数据采集不易,一般不轻易删除数据);二是补齐缺失数据,常用方法有:均值插补、中位数插补、最大值插补、最小值插补、固定值插补、最近邻插补、热卡填补法等;三是不处理缺失数据。重复数据处理(删除重复的数据)。异常数据处理,对于异常数据的处理常用的方式是一定的规则先找到异常数据,查找异常数据常用的方法包括:统计分析、分类聚类、箱型图分析、模型检测、密度分析、距离分析等。在找到异常数据后,根据业务情况确定是删除、修正或补齐异常数据值。

    3、数据标准化

    在做用户画像分析之前,需要先将数据标准化,利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果,须先考虑改变逆指标数据性质,使所有指标对测评方案的作用力同趋化,再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种,常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理,原始数据均转换为无量纲化指标测评值,即各指标值都处于同一个数量级别上,可以进行综合测评分析。用户画像的建立需要有整合多源数据的能力,比如一个用户可能使用多个设备,拥有多个账号,则须把多个身份ID组合,建立统一的标准,形成完整标识实体的用户画像。以上描述的这个场景被称为OneID体系——统一身份认证,即对于同一个人,使用不同设备或系统只有唯一身份。

    4、数据建模

    数据建模就是根据用户行为,构建模型产出标签、权重。一个事件模型包括:时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件,可以详细描述为:什么用户,在什么时间,什么地点,做了什么事。

    用户动态建模公式:用户标识 +时间 + 行为类型 + 接触点(网址+内容),表示某用户在什么时间、地点、做 了什么事,所以会打上某标签。用户标签的权重可能随时间的增加而衰减,因此定义时间为衰减因子r,行为类型,同时该标签对该用户的重要程度也决定了用户标签的权重,进一步转换为公式:

    用户标签权重 = 行为类型权重 × 时间衰减 × 用户行为次数 × TF-IDF计算标签权重

    行为类型权重:用户浏览、搜索、收藏、下单、购买等不同行为对用户而言有着不同的重要性(偏序关系),该权重值一般由运营人员或业务来决定;

    时间衰减:用户某些行为受时间影响不断减弱,行为时间距现在越远,该行为对用户当前来说的意义越小,采用牛顿冷却定律;

    行为次数:用户标签权重按天统计,用户某天与该标签产生的行为次数越多,该标签对用户的影响越大。

    公式:t=初始温度×exp(-冷却系数×间隔的时间),实际应用中,初始温度为1就行,间隔的时间为今天与产生行为那天的天数,或者小时数都行,根据业务进行调整,冷却系数的业务来决定,或者通过数据分析而来。

    TF-IDF计算标签权重:tf为某标签在该用户出现频率,idf为某标签在全部标签中的稀缺程度。

    5、标签挖掘

    标签挖掘,即对用户标签体系中的用户数据进行挖掘,形成用户标签,这个过程也叫标签生产。标签的生产方式主要有以下两种:①基于规则定义的标签生产方式,即根据固定的规则,通过数据查询的结果生产标签,重点在于如何制定规则。②基于主题模型的标签生产方式,主题模型最开始运用于内容领域,目的是找到用户的偏好,在用户标签中我们可以参照分类算法将用户进行分类、聚类,使用关键词的算法挖掘用户的偏好,从而生产标签。在整体用户标签生产过程中,通过用户关系数据(用户关系数据体现了用户之间的客观重要程度)、用户内容数据(用户发布的信息,微博、微信、评论等)、用户行为数据(用户的浏览、搜索、收藏、下单、加入购物车、购买等行为)挖掘出用户的标签及其基础权重;接下来通过多个维度的定向挖掘进行标签的校正和增加标签的覆盖。最后,将挖掘出来的用户标签及权重输出至用户标签库,供上层业务调用。标签挖掘常用到数据挖掘、机器学习的相关算法有:支持向量机、线性回归、朴素贝叶斯、神经网络、决策树、分类、聚类、关联等。

    6、数据可视化

    数据可视化是基于标签体系的用户画像的重要应用, 通过详实、准确对用户的各类标签数据进行汇集和分析,并以图片、表格等可视化手段帮助企业全面了解用户的基础信息,用户关系情况,用户经济情况、用户偏好情况、健康情况、饮食情况等信息。同时,利用数据标签体系的用户画像可视化技术,通过对用户关系数据、用户内容数据、用户行为等数据进行可视化展示,能够帮助企业管理人员、业务人员全面了解用户,了解用户是谁,他们有什么特征,他们的兴趣偏好等,从而为智能推荐、精准营销、产品和服务创新、渠道优化等业务提供支撑。

    六、总结

    用户画像的目的是为了精准地定位你的目标群体以及他们的特征,用户画像不是简单的用户分类,而是一个具体的用户形象。用户画像可以帮助我们了解到最重要的80%用户需求是什么,以及哪些是用户其实没那么在意的20%的需求。用户画像可以为各方面的工作展开提供方向,大到营销战略的制定,小到如何回复一个用户的留言。构建基于标签体系的用户画像是为了解决实际的业务问题,需要带着业务目标进行用户画像,为了画像而画像的炫技派或者get不到任何价值的粗放式画像都是不可取的。

     


     

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    参考文献:

    数据标准化:https://baike.baidu.com/item/数据标准化/4132085

    标签体系应用及设计思路:http://www.woshipm.com/pd/1768531.html

    微博用户画像之用户标签:https://cloud.tencent.com/developer/article/1041922

    用户画像 https://www.zhihu.com/question/19853605/answer/951491041

    展开全文
  • 可以用标签来描述各种结构和非结构化[文档、图片、视频等]的数据,从而使这些内容被高效的管理。 描述特征:标签[手机颜色],特征[红色,白色]; 描述规则:标签[活跃用户],规则[每日登陆,产生交易]; 标签价值 ...

    一、标签简介

    标签概念

    标签,最初用来对实物进行分类和标记,例如标明物品的品名、重量、体积、用途等简要信息。后来逐渐流行到数据行业,用来标记数据,对数据快速分类获取和分析。

    标签特点

    精确描述定位和搜索,具有生命周期的特性,可以计算,配置和规则化处理。可以用标签来描述各种结构和非结构化[文档、图片、视频等]的数据,从而使这些内容被高效的管理。

    • 描述特征:标签[手机颜色],特征[红色,白色];
    • 描述规则:标签[活跃用户],规则[每日登陆,产生交易];

    标签价值

    • 精细运营的基础,有效提高流量精准和效率。
    • 帮助产品快速定位需求数据,进行精准分析;
    • 能帮助客户更快切入到市场周期中;
    • 深入的预测分析数据并作出及时反应;
    • 基于标签的开发智能推荐系统;
    • 基于某类下的数据分析,洞察行业特征;

    标签的核心价值,或者说最常用的场景:实时智能推荐,精准化数字营销。

    二、标签定义

    属性标签

    属性标签是描述基本特征,不需要行为产生,也不是基于规则引擎分析,例如基于用户实名认证信息,获取:性别,生日,出生日期等特征。变动频率极小,且精准性较高。

    行为标签

    通过不同业务渠道埋点,捕捉用户的行为数据,基于这些数据分析,形成结果描述的标签,例如:分析用户「网购平台」,得到的结果拼多多,淘宝,京东,天猫等。这些都是需要通过行为数据来判断的标签。

    规则标签

    规则下分析出来的标签,更多是基于产品或者运营角度来看,例如电商平台需要对会员等级超过5级,且近7天活跃的会员发一次福利,这里就涉及两个标签应用:1.「会员等级」基于什么规则判断;2.「近7天活跃」如何判断,是基于登录,还是产生交易行为,这些都要可以动态配置,然后基于规则引擎把结果生成。基于动态的规则配置,经过计算和分析,生成描述的标签,也就是规则标签。

    拟合标签

    拟合类标签极具复杂性,通过对多种标签智能组合分析,给出预测描述,或者直接给出进阶定义,例如所谓的读心术,即通过多个特征,眼神信息,判断人的心理活动。在机器学习中有一句话:通过长期对用户行为的判断和学习,机器可能比用户还了解用户。

    三、标签管理体系

    层级分类

    标签管理的基本手段,通常以行业来分:金融,教育,娱乐等;通过多级分类细化管理。

    基础标签

    即数据的关键标签,特点精确扁平,不可再细分,用来精确的描述数据,类似元数据。当使用多个标签组合描述数据特征,就会形成结构化的表管理。

    标签值类型

    值类型:数字,字典,布尔,日期,文本框,自定义等,是对标签具体值的管理。例如标签「性别」,标签值「男.女.未知」,这种典型通过罗列字典来描述的场景。

    四、标签生产流程

    1、基础流程

    数据采集

    数据采集的渠道相对较多,比如同一APP内的各种业务线:购物、支付、理财、外卖、信息浏览等等。通过数据通道传输到统一的数据聚合平台。有了这些海量日志数据的支撑,才具有数据分析的基础条件。不管是数据智能,深度学习,算法等都是建立在海量数据的基础条件上,这样才能获取具有价值的分析结果。

    数据加工

    结合如上业务,通过对海量数据的加工,分析和提取,获取相对精准的用户标签,这里还有关键的一步,就是对已有的用户标签进行不断的验证和修复,尤其是规则类和拟合类的相关标签。

    标签库

    通过标签库,管理复杂的标签结果,除了复杂的标签,和基于时间线的标签变,标签数据到这里,已经具有相当大的价值,可以围绕标签库开放一些收费服务,例如常见的,用户在某电商APP浏览某些商品,可以在某信息流平台看到商品推荐。大数据时代就是这么令人感觉智能和窒息。

    标签业务

    数据走了一大圈转换成标签,自然还是要回归到业务层面,通过对标签数据的用户的分析,可以进行精准营销,和智能推荐等相关操作,电商应用中可以提高成交量,信息流中可以更好的吸引用户。

    应用层

    把上述业务开发成服务,集成到具有的应用层面,不断提升应用服务的质量,不断的吸引用户,提供服务。当然用户的数据不断在应用层面产生,在转到数据采集服务中,最终形成完整的闭环流程。

    2、数据聚合池

    • 基于IDmapping技术,置换唯一标识[uid];
    • 基于uid关联标签,放入计算池;
    • 相同的uid携带的标签会以贪吃蛇的方式运行;
    • 不断丰富该uid下携带的标签内容;

    以此方式丰富标签的场景,产生更大的数据价值;

    五、源代码地址

    GitHub·地址
    https://github.com/cicadasmile
    GitEE·地址
    https://gitee.com/cicadasmile
    

    数据洞察系列文章

    序号 标题
    01 数据分析:基于智能标签,精准管理数据
    02 数据分析:数据可视化图表,BI工具构建逻辑
    03 数据分析:复杂业务场景下,量化评估流程

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    08 大数据系列、存储、组件、计算等框架 GitHub·点这里 GitEE·点这里 ☆☆☆☆☆
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  • 客户的价值分类模型3.以数据分析挖掘客户价值4.没有客户数据怎么办5.客户终生价值预测6.建立详细全面的模型第二篇:如何吸引目标客户内容:你该与客户交谈什么1.谈论与客户需求紧密相关的内容2.对...

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    客户关系管理 公开课

    时间:一天适应对象:企业CRM部门、市场部门、销售部门人员、数据分析部门、IT部门等的管理人员。

    课程大纲第一篇:哪些客户才是企业真正的客户
    内容:找出你的目标客户
    1.客户情感忠诚的分级
    2.客户的价值分类模型
    3.以数据分析挖掘客户价值
    4.没有客户数据怎么办
    5.客户终生价值预测
    6.建立详细全面的模型

    第二篇:如何吸引目标客户
    内容:你该与客户交谈什么
    1.谈论与客户需求紧密相关的内容
    2.对客户需求进行有效分类的方法
    3.客户需求分类方法的综合运用
    4.关联推荐的应用
    5.来自社交媒体的客户信息分析

    第三篇:在哪里找到客户
    内容可以到达客户的路径
    1.大众媒体选择与优化
    2.客户群体的地理分布
    3.个体目标的具体确定
    4.搜索的三个来源
    5.社交自媒体

    第四篇:制定客户开发预算
    内容:制定科学的营销预算
    1.确定营销预算的15种方法
    2.科学的方法——计量经济学模型
    3.确定预算规模的方法
    4.分配预算的几种方法

    第五篇:评价现有客户管理体系
    :内容全面评价客户管理体系
    1.应该测量什么
    2.设置追踪机制
    3.将数据可视化
    4.分析成因与影响

    第六篇:优化客户管理体系
    内容全面评价客户管理体系
    1.优化的流程与步骤
    2.行动
    3.执行
    4.创造性反馈

    第七篇:案例分析
    结束

    讲师介绍:宫同昌老师
    北京惠德培训学院首席培训讲师
    清华大学、北京大学、浙江大学特邀CRM与大数据、电子商务讲师
    微软中国商务管理解决方案特聘讲师
    国际电子商务师联合会特聘客户关系管理与大数据讲师
    清华大学MBA管理培训俱乐部常务理事
    新华报业传媒集团旗下《培训》杂志理事会成员
    中培委理事会成员
    教育背景:清华大学经济管理学院工商管理硕士

    主要工作经历及业绩
    现任北京惠德培训学院首席讲师、北京同昌惠德科技有限公司总裁、国际电子商务师联合会北京管理中心主任;曾任美国着名CRM软件产品咨询顾问;香港上市公司总裁助理;外企销售部经理;亚星汽车山西分公司经理;清华大学EMBA项目主管;国家“八五”、“九五”重点军工项目主任,所参加项目曾获部级科技进步二等奖;
    擅长客户关系管理(CRM)与大数据、服务体系、服务营销、、企业电子商务、产业互联网、人工智能等领域的培训与咨询;具有扎实的理论功底,丰富的行业知识及企业管理经验,能将复杂深奥的理论用浅显的企业实践案例加以阐述,讲课擅长启发、互动。

    主讲课程有:
    1.客户关系管理系列:《客户关系管理与营销创新》、《企业营销战略与客户关系管理》、 《客户关系管理与大数据》、《360°客户关系管理》、《客户关系管理与需求挖掘》、《用户思维与客户关系管理》、《大客户关系管理》、《客户关系管理维护与提升》、《医药行业的客户关系管理》、《大客户销售与客户关系管理》、等;
    2.客户服务系列:《服务营销--大数据时代的制造业向服务业转型》、 《以客户为中心的客户服务体系》、《服务营销》、《互联网+时代的服务利润链管理》、《服务营销与利润价值链管理》、《B2B服务营销与创新》、《大数据时代制造业如何向服务业转型》;
    3.产业互联网+电子商务系列:《互联网+时代的电子商务与网络营销》、《电子商务与网络营销》、《互联网思维与管理创新》《互联网+与工业4.0》、《工业互联网与大数据》、《大数据与人工智能》等;
    主要着作:中国科学文化音像出版社出版的商学院EMBA课程《开车学管理-电子商务与网络营销》CD光盘。

    曾服务过的企业:
    高校总裁班:北京大学继教学院、清华大学继教学院、浙江大学继教学院、上海交大、南京大学总裁研修班等
    企业大学:京东大学、上汽集团培训中心、北汽集团教育中心、金风大学、苏宁大学等
    大型国企:人民银行、上汽集团、中信集团、中粮集团、中国航空工业集团、中石油、首都机场、中国烟草公司、国家电网、中国国航、京东方、南方航空公司…
    医疗、医药行业:GE医疗、西门子医疗、拜耳药业、上海国药集团、辉瑞制药…
    汽车行业:戴姆勒-奔驰、长安汽车、北汽集团、福田汽车、宇通集团、长安标致、中车集团…
    农业行业:国家农业部、中国农大、中牧集团、中粮、山东金正大…
    金融行业:中国人民银行清算总中心、中国银行、上海交通银行、中国建设银行、中国农业银行浙江分行、新华保险、阳光保险、中国人寿、新华人寿、浙江永安期货、中谷期货…
    制物流运输业:京东物流、EMS、安徽安德物流有限公司、大顺发物流、国药物流、UPS、国商物流、德邦物流…
    制造业:三一重工、重庆康明斯、岛津集团、爱普生(中国)有限公司、时代电气股份有限公司…
    零售行业:苏宁电器、王府井百货、天虹百货、劲牌酒业、金六福酒、蒙牛乳业、铁骑力士 …

    展开全文
  • 前言 随着短视频的兴起,每天有大量的短视频被生产并上传到各大...标签一般分为“类型标签”和“内容标签”两大类别,类型标签是对短视频内容进行层次分类分类体系是预先定义好的;而内容标签是根据不同的短视频...
  • 每个平台都会存在标签,我们可以根据自身平台属性,打造一套属于自己的标签体系,今天我就把UI设计中的标签设计规范分享给大家。(今天我们仅讨论不可点击标签,也就是展示型标签): 1.理解标签作用 2.整理标签分类...
  • 文本分类,就是在预定义的分类体系下,根据文本的特征(内容或属性),将给定文本与一个或多个类别相关联的过程。 2、文本分类的具体步骤? (1)构建分类类别体系 (2)获取带有类别标签的文本 (3)文本的特征选择...
  • 每个平台都会存在标签,我们可以根据自身平台属性,打造一套属于自己的标签体系,今天我就把UI设计中的标签设计规范分享给大家。(今天我们仅讨论不可点击标签,也就是展示型标签):  1.理解标签作用  2.整理标签...
  • 软件体系结构期末复习

    千次阅读 多人点赞 2019-12-29 00:08:58
    标签(空格分隔): 未分类 回顾课本和TTP课件 内容总概 章节回顾 第1章、软件体系结构概论 0.软件体系结构的发展过程经历了四个阶段: (1)无体系结构阶段、(2)萌芽阶段、(3)初期阶段、(4)高级阶段 1.软件重用 ...
  • 随笔分类目录

    2018-10-19 21:35:00
    我会在所构建的分类框架下以标签的形式对具体的知识模块具体的深入的写下自己的理解。对于经常通过博客、论坛寻找关于某个问题答案的同仁来说,博客中文章有诸多抄袭,转载,很多对于某个问题搜索出来的内容基本一致...
  • 现在的项目越来越多的用到了标签(Tag),那么Tag到底是做什么用的?Tag为网站带来了什么?... 首先最简单的理解,Tag可以作为一种分类体系,将不同的内容设置Tag进行分类,作为栏目的补充。很多时候
  • 邮件分类是指在给定的分类体系下,根据邮件的内容和属性,确定其类别标签的过程。将最大熵模型应用于邮件分类中,给出了邮件的预处理过程,介绍了邮件信头特征,分析比较了特征数量和迭代次数、邮件特征字段对分类...
  • 如下图,这里是三个ass字幕文件的截图,且都有一个共同特征——利用Aegisub界面...事实上,只要是能在Aegisub中按照一定逻辑去分类整理的内容(ASS特效标签、绘图代码、模板行等等),都可以拿来排版,并不局限于日本
  • 分类信息发布 - 会员可选择分类发布信息、不同信息采用不同表单 分类信息查询 - 可以按类别查询、搜索分类信息 会员积分系统 - 可以给各种操作设定不同的积分标准 实名认证系统 - 会员可通过上传身份证件进行...
  • 目前标签体系强大,巨量资讯视频内容,亲测好评,不是一般好用 居然有40多个个分类频道,全部按标签分类 嗯,还有很多视频,质量还不错,不知道是跟哪里版权合作的(还是抓取的?), 界面也挺好看的 手残截图随便...
  • 我们的分类信息网站建站系统前台内容栏目结构清晰,易于访问者查看想要的内容,也是搜索引擎最喜欢的网页结构,相信很乐意光顾你用本系统搭建的站点,分类信息网站源代码下载,中国分类信息网源码,房屋转让分类信息网...
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  • 在处理网络问政平台的群众留言时,工作人员首先按照一定的划分体系(参考附件1提供的内容分类三级标签体系)对留言进行分类,以便后续将群众留言分派至相应的职能部门处理。目前,大部分电子政务系统还是依靠人工...
  • 那么如何构建用户画像,或者说构建精细化的运营体系,这个过程的数据工作其实就是:画像相关数据的整理和集中找到同业务场景强相关数据对数据进行分类标签化(定量to定性)依据业务需求引入外部数据按照业务需求进行...
  • 迫于没有时间(其实就是懒),一直就没有弄出来完整的代码,说到底标签对于网站来说还是很重要的,它能够对一件事物产生标志性描述,通常都会采用相关性很强的关键字,这样不仅便于检索和分类,同时对网站的内链体系也...
  • JTopcms提供了完善的标签体系,只需要使用者具备html和美工知识储备,在CMS标签的帮助下,即可高效的制作出可管理的动态站点。 9.灵活的数据组织方式 支持基本栏目和专题分类,TAG标签分类,更支持页面区块化碎片...
  • MVC模式、用户系统、无限分类、评论审核、数据备份、标签、插件等  ================================ Gart 1.6.0 2010-12-26 A ================================= 1.增加广告功能。 2.增加用户注册后发送...
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  • 文档模型/分类体系:通过和文档模型绑定,以及不同的文档类型,不同分类可以实现差异化的功能,轻松实现诸如资讯、下载、讨论和图片等功能。 开源免费:OneThink遵循Apache2开源协议,免费提供使用。 用户行为:...
  • JTopcms提供了完善的标签体系,只需要使用者具备html和美工知识储备,在CMS标签的帮助下,即可高效的制作出可管理的动态站点。 9.灵活的数据组织方式 支持基本栏目和专题分类,TAG标签分类,更支持页面区块化碎片...
  • 自述文件 转移学习进行图像分类 概述 展望未来,人工智能算法将被...使用训练有素的分类器来预测图像内容 我们将引导您完成将在Python中实现的每个部分。 完成该项目后,您将拥有一个可以在任何带标签的图像上进行训练
  • 给定一个大的,带有标签的图像集,直接训练模型以在独立的,分布均匀的测试集上达到很高的分类精度非常简单。 这些模型所学的确切内容尚不清楚。 在此存储库中,我们比较了各种模型在纹理化图像上的性能,从而发现...

空空如也

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