核心知识点
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用户画像构建
整体架构
用户标签
不同公司的分类方法略有不同
关系库
即ID-Mapping
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同机网络：同一个设备多ID
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同人网络：同一个人多设备
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社交关系：人与人的关系
主题域
其中，知识库主要用于内容知识打通
构建流程
整体流程
标签现状
标签总数达到1000+
补充说明：
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衍生标签：如评估是否已婚，在原有的标签体系下没有此类标签，但可以通过对多个标签进行组合生成新的标签，包括是否有小孩、30岁满足某个条件等
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标签的枚举值：容易出现枚举值的偏差，不符合实际业务逻辑
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标签间的冲突，例如年龄15岁，学历却是博士或者有小孩，策略类标签是标签领域较为有挑战性的地方
标签预测实例
需要突破的地方：特征的稀疏性，因为IDMapping打通后的数据覆盖率仅20%左右，这个严重影响了模型的整体效果
标签指标
覆盖率（覆盖量）、准确性、多样性（标签的取值多样性）
ID Mapping
（1）现今采用的两种方式
1、工程层面：如SDK埋点。优点：准确率较高；缺点：仍存在一人多机等现象
2、数据层面：通过ID关系网，采用规则过滤、算法结合的方式进行同人识别。优点：很好地解决了一人多机；缺点：难以评估准确率
（2）实现的思路和方案
经验数据：设备过期 ( 一般在2年半左右时间 ）
（3）存储方式
保留两个ID类型（关系对）
用户画像管理与存储
现在利用JsonArray格式进行标签类型管理，这种有个比较大的缺点，就是存在冗余严重，正在尝试新的方案设计
质量校验与保障体系
1、质量校验
主要包括三方面的工作：
除此之外，还包括利用一些常见的算法，例如交叉验证准确率和召回率，线上ABTest、算法离线验证、运营活动验证、真实数据验证等等方案
2、质量保障体系
用户画像实战案例
主要的业务场景
实例讲解
营销反欺诈
用户特点：频繁地切换IP、WIFI等设备信息
实例应用：利用用户画像及其特征，能够提升6%的风险用户识别率，同时结合知识图谱、IP黑名单、异常设备等方面的数据信息，能够较好地扩大数据价值
实时全链路推荐
体系：实时采集+实时计算+实时调用
技术：HBase、Kafka
案例：
- 新用户冷启：在HBase中实时计算特征、标签，并结合知识图谱捕获用户行为轨迹，避免用户流失后造成的无购买、点击等行为，进行二次触达增加业务转化效率
课后提问
问题1：偏好类的标签如何评估质量，如何评估准确率
回答：其实业务方更关注是标签的生成逻辑，如时间衰减过长导致偏好强度没有区分度、行为权重设置（不止像业务方只考虑一种行为）、数据治理（如对点击的处理，因为可能是广告误点）
问题2：偏好类的标签如何控制版本迭代
回答：业务经验显示不同的逻辑对业务的实际影响没有特别大，不需要做太多的调整；对于预测类、统计类的标签，不建议做较大改动（因为标签本身的目的是想体现可解释性，做太大改动会对业务方有较大影响），让下游的业务方（如进行点击率预估等）改动
问题3：网易出海游戏如何构建标签
回答：没弄过
问题4：若用户没有登陆，只有设备id，如何获取到用户画像
回答：不同id的生成逻辑不大，主要是业务理解，看是否只能使用业务id
问题5：对标签是否会做embedding
回答：2种逻辑：（1）把标签作为item，用户对标签的行为偏好作为边的权重，构图生成用户、标签的embedding；（2）将标签进行one-hot编码
结尾
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