行为意图是用户行为应用的未来
处在互联网时代,是数据时代、数字经济的浪潮,不论是手机端/web端/pc端,用户点击的路径能够显现用户的意图。掌握用户的意图后,直接控制了互联网的收入来源–广告。从这些浏览路径挖掘得到一个可解释的意图转换,称为用户行为语义网络。首先是从用户的行为路径挖掘出各个明确的意图,然后在多
处在互联网时代,是数据时代、数字经济的浪潮,不论是手机端/web端/pc端,用户点击的路径能够显现用户的意图。掌握用户的意图后,直接控制了互联网的收入来源–广告。从这些浏览路径挖掘得到一个可解释的意图转换,称为用户行为语义网络。首先是从用户的行为路径挖掘出各个明确的意图,然后在多
汇报是一种思维方式,需要把问题、解决思路、尝试方案、收到地效果展示出来,遇到技巧性的,还需要讲解效果产生的原因。 每次做完项目的时候,想想自己做的东西都理解了吗?自己做的东西在项目中的作用是?位置是什么?能不能更高地抽象出理论? 此外,在讲解的过程需要对受众进行调整话语;回报讲怎
随着年龄的增长,对事情对人的思考深度不断发生变化,小时候想的是怎么让自己开心,围绕的自己想事情;等上学了,会围绕着身边的同学,老师想问题,做事情;等高考那会,会想着以后的生活,未来的自己,加入很多因子;等工作时,想的会很广,定居,谈恋爱,结婚,生娃,孩子的上学,家人同住,家人的生
前几年自己琢磨了一个文本生成的方法,当时没有太多精力做总结和分析,现在趁放假有些空,把之前做过的一些研究和写过的代码做一些经验总结和分享,也当是为文本生成当“炮灰”吧。文章会讲下当时做这个项目的背景和动机,采取的方法,会引入一些开源的包,另外简单的图绘制。涉及的方法推理不复杂很简
喜欢一个城市是因为熟悉,因为有回忆的地方,讨厌一个城市是因为不愿想起过去,也是有回忆的地方。北京,是一个喜欢的城市,不仅仅是首都,也是我硕士生涯的起点,改变了我的人生轨迹。当初,考研挑选学校,首次是浙大,后来调研发现分数太高自己没有胆量尝试;接着选了华中科技,自己信心很满,慢慢地
2018年12月8日,老家新房子“进火”(农村一个习俗称谓,新建房子搬进去住,需要有仪式以及请亲戚吃饭),作为家里的男丁必须得回去一趟。所以,在12月7日请了天年假回了趟老家。 小插曲–学校的变迁这次回家,蹭了室友的车回去,他刚买了新车,需得去家里挂车牌,路途800多公里,刚好我
在58的房产事业群部门,职责是负责资讯、问答、经纪人以及房源的推荐工作,主要偏文本一类,做数据展现的逻辑处理。后来,离开去了新的领域,着重于数据源清洗挖掘出用户行为背后的价值信息,支持推荐等功能。因为,两个不同方向、不同数据源、不同场景平台,感触颇多,对于推荐这块的更深理解和实现
最近下雨变多,下午也没去江边跑步了。 2016年10月秋季招聘,因实验室在无锡,确实没啥(可以说是没有一家)公司来中心招人,毕竟不是学校。我们这届(前几届也一样)需要去上海、南京、北京等地找工作,很是心累。当时我去过南京、合肥、北京、上海,每周去几个点然后回无锡住处。此处省略心酸
互联网金融的数据是异常的特别少,但是数据来源特别广,特别杂,维度高,需要对数据进行聚合,而这带来数据缺失,数据相关性太强(这个没get意思??),容易过拟合。 数据的来源不同,覆盖人群也不同,数据拼接存在缺失,变量缺失对线性模型影响效果。数据缺失的填充方法,常用的是均值/众数/中
点击率预测,在广告、推荐领域应用,精细化操作,平衡用户、商品、平台,传统的逻辑回归,到深度学习,一波浪潮下,带来很多新的方法。 关键问题点击率预测,重在解决的是特征问题,在逻辑回归下,经过经验会挑选少而精的特征,房产领域有均价、小区、面积、位置等,金融领域有职业、身份状态、月收入