【专知荟萃13】工业学术界用户画像 User Profile 实用知识资料全集(入门/进阶/竞赛/论文/PPT,附PDF下载)

2017 年 11 月 12 日 专知 专知内容组

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  • 用户画像——专知荟萃

    • 基础入门

    • 进阶文章

    • 竞赛

    • Papers

    • 视频教程

    • PPT


基础入门

  1. 架构师特刊:用户画像实践 by infoq

    • http://www.infoq.com/cn/minibooks/profile-in-practice

  2. luckydogzzy 用户画像学习日记

    • https://www.gitbook.com/@luckydogzzy

    • 用户画像学习日记: https://www.gitbook.com/book/luckydogzzy/-/details

    • 用户画像文章整理(一):https://www.gitbook.com/book/luckydogzzy/yhhxzl1/details

    • 用户画像文章整理(二):https://www.gitbook.com/book/luckydogzzy/-yhhxzl2/details

  3. 用户画像从入门到挖坑 by xrzs

    • https://my.oschina.net/leejun2005/blog/906225

  4. 浅谈用户画像在电商领域的现状和发展

    • http://www.woshipm.com/user-research/673939.html

  5. 永洪BI:手把手教您搞定用户画像

    • http://news.yesky.com/prnews/280/85552280.shtml

  6. 基于大数据的用户画像构建(理论篇)by 简书

    • http://www.jianshu.com/p/0d77238771ef

  7. 知乎问题:什么是用户画像呢?一般用户画像的作用是什么? by

    • Alex Chu的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/19853605/answer/73136157

    • Tristan的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/19853605/answer/105450827

  8. 关于用户画像那些事,看这一文章就够了

  9. 看完后,别再说自己不懂用户画像了

  10. 用户画像,找到为你产品买单的那群人

  11. 内部课程|巧用“用户画像”进行个性化运营

  12. 【干货】浅谈“用户画像”方法


进阶文章

  1. 深度学习在用户画像标签模型中的应用

    • https://neway6655.github.io/deep%20learning/2017/07/24/deep-learning-in-user-profile-practice.html

  2. 腾讯防刷负责人:基于用户画像大数据的电商防刷架构

  3. 用户画像系统实践 by 1号店精准化部架构师

    • http://7xnz4l.com1.z0.glb.clouddn.com/Arch043.pdf

  4. 外卖O2O的用户画像实践 by 美团点评技术团队

    • https://tech.meituan.com/waimai-ups.html

  5. 数据驱动精准化营销在大众点评的实践 by 美团点评技术团队

    • https://tech.meituan.com/dp-growth-hacker.html

  6. 基于内容和用户画像的个性化推荐

    • http://www.rowkey.me/blog/2016/04/07/up-recommend/

  7. 基于知识图谱的用户理解 肖仰华 复旦大学

  8. 基于知识图谱的用户画像关键技术 肖仰华 复旦大学

    • https://pan.baidu.com/s/1hsKSoyK

  9. 大数据背后的360度用户画像,助力11.11新零售

    • http://www.pmcaff.com/article/index/1009814922629248?from=label&pmc_param%5Blabel_name%5D=


竞赛

  1. 2016CCF 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘 代码

    • 一等奖 https://github.com/hengchao0248/ccf2016_sougou

    • 二等奖 https://github.com/AbnerYang/2016CCF-SouGou

    • 第五名 https://github.com/dhdsjy/2016_CCFsougou2

    • https://github.com/xmojiao/CCF-Competition_Sogou

  2. SMP 2016 技术评测

    • 新浪微博数据(包括用户个人信息、用户微博文本以及用户粉丝列表,详见数据描述部分),进行微博用户画像

    • http://www.cips-smp.org/smp2016/public/cup.html

    • 第五名 https://github.com/scaufengyang/smpcup2016/tree/master/code

    • https://github.com/aprilvkuo/user_profiling_competition

  3. SMP 2017 CSDN用户画像技术评测

    • https://biendata.com/competition/smpcup2017/


Papers

  1. App2Vec: Vector Modeling of Mobile Apps and Applications

    1. http://paul.rutgers.edu/~qma/research/ma_app2vec.pdf

  2. Personalizing search via automated analysis of interests and activities
    J Teevan, ST Dumais, E Horvitz - … of the 28th annual international ACM …, 2005
    https://dl.acm.org/citation.cfm?doid=1076034.1076111

  3. Automatic identification of user interest for personalized search 2006
    https://dl.acm.org/citation.cfm?id=1135883

  4. Implicit user modeling for personalized search X Shen, B Tan, CX Zhai  CIKM 2005
    https://dl.acm.org/citation.cfm?id=1099747

  5. User profiles for personalized information access S Gauch, M Speretta, A Chandramouli, A Micarelli 2007
    https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-540-72079-9_2?LI=true

  6. Interest-based personalized search Z Ma, G Pant, ORL Sheng - ACM Transactions on Information Systems …, 2007 https://dl.acm.org/citation.cfm?id=1198301

  7. Mining long-term search history to improve search accuracy B Tan, X Shen, CX Zhai  KDD 2006
    https://dl.acm.org/citation.cfm?id=1150493

  8. Potential for personalization J Teevan, ST Dumais, E Horvitz 2010
    https://www.researchgate.net/publication/220286342_Potential_for_Personalization

  9. Towards TV recommender system: experiments with user modeling M Bjelica - IEEE Transactions on Consumer Electronics, 2010
    https://www.researchgate.net/publication/224184101_Towards_TV_Recommender_System_Experiments_with_User_Modeling

  10. Modeling user posting behavior on social media Z Xu, Y Zhang, Y Wu, Q Yang SIGIR 2012
    https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2348358

  11. Extracting multilayered Communities of Interest from semantic user profiles: Application to group modeling and hybrid recommendations I Cantador, P Castells  2011
    https://dl.acm.org/citation.cfm?id=1982988

  12. U-sem: Semantic enrichment, user modeling and mining of usage data on the social web F Abel, I Celik, C Hauff, L Hollink 2011
    https://arxiv.org/abs/1104.0126v1

  13. Weakly Supervised User Profile Extraction from Twitter. 2014
    http://www.stanford.edu/~jiweil/ppt/attribute.pdf

  14. Harvesting multiple sources for user profile learning: a big data study
    A Farseev, L Nie, M Akbari, TS Chua 2015
    https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2749381

  15. Improving user profile with personality traits predicted from social media content R Gao, B Hao, S Bai, L Li, A Li, T Zhu 2013
    https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2507219


视频教程

  1. 电商大数据应用之用户画像, 慕课网

    • [http://www.imooc.com/learn/460]

  2. 专访阿里交互数据师:如何通过数据挖掘用户画像

    • http://meia.me/course/169353

  3. 腾讯高级产品经理:如何做好用户画像、用户研究、竞品分析?

    • http://v.youku.com/v_show/id_XMTU0ODU3NTkzMg==.html?spm=a2h0k.8191407.0.0&from=s1.8-1-1.2\

  4. 用户画像、性格分析与聊天机器人 by 微软亚洲研究院研究员 谢幸

    • http://v.youku.com/v_show/id_XMjY1OTkzMzYzNg==.html?spm=a2h0k.8191407.0.0&from=s1.8-1-1.2\


PPT

  1. 用户画像的构建及应用 BY 百分点

    • https://wenku.baidu.com/view/3d5fb37a6f1aff00bed51eeb.html

  2. 基于Spark的实时用户画像分析系统-汪飞-1027

    • https://wenku.baidu.com/view/ff3676d752d380eb63946d24.html

  3. 【分享31页PPT】基于用户画像的大数据挖掘实践

    • https://wenku.baidu.com/view/684129ba0b1c59eef9c7b443.html

  4. 【业界实战】小米大数据总监司马云瑞详解小米用户画像的演进及应用解读(附报告pdf下载)


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用户画像是真实用户的虚拟代表,是 建立在一系列真实数据(Marketing data,Usability data)之上的目标用户模型。通过用户调研去了解用户,根据他们的目标、行为和观点的差 异,将他们区分为不同的类型,然后每种类型中抽取出典型特征,赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述,就形成了一个人物原型 。

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