【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)

点击上方“专知”关注获取专业AI知识!


【导读】主题荟萃知识是专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务。主题荟萃为用户提供全网关于该主题的精华(Awesome)知识资料收录整理,使得AI从业者便捷学习和解决工作问题!在专知人工智能主题知识树基础上,主题荟萃由专业人工编辑和算法工具辅助协作完成,并保持动态更新!另外欢迎对此创作主题荟萃感兴趣的同学,请加入我们专知AI创作者计划,共创共赢! 今天专知为大家呈送第十三篇专知主题荟萃-用户画像知识资料大全集荟萃 (入门/进阶/竞赛/论文/PPT等),请大家查看!专知访问www.zhuanzhi.ai,  或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题“用户画像”查看。此外,我们也提供该文网页桌面手机端(www.zhuanzhi.ai)完整访问,可直接点击访问收录链接地址,以及pdf版下载链接,请文章末尾查看!此为初始版本,请大家指正补充,欢迎在后台留言!欢迎大家分享转发~


  • 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)


初步版本,水平有限,有错误或者不完善的地方,欢迎大家提建议和补充,会一直保持更新,敬请关注http://www.zhuanzhi.ai 和关注专知公众号,获取最新AI相关知识



特别提示-专知信息检索主题:

获取完整版查看,最新更新推荐系统知识资料请PC登录www.zhuanzhi.ai或者点击阅读原文注册登录,顶端搜索“用户画像” 主题,查看获得专知荟萃全集知识等资料,直接PC端访问体验更佳!如下图所示~




此外,请关注专知公众号(扫一扫最下面专知二维码,或者点击上方蓝色专知),

  • 后台回复“用户画像”或者“UPZ” 就可以在手机端获取专知用户画像知识资料pdf下载和查看链接地址,直接打开荟萃资料的链接地址~~


欢迎转发到你的微信群和朋友圈,分享专业AI知识!


往期专知荟萃知识资料全集获取(关注本公众号-专知,获取下载链接),请查看:

【专知荟萃01】深度学习知识资料大全集(入门/进阶/论文/代码/数据/综述/领域专家等)(附pdf下载)

【专知荟萃02】自然语言处理NLP知识资料大全集(入门/进阶/论文/Toolkit/数据/综述/专家等)(附pdf下载)

【专知荟萃03】知识图谱KG知识资料全集(入门/进阶/论文/代码/数据/综述/专家等)(附pdf下载)

【专知荟萃04】自动问答QA知识资料全集(入门/进阶/论文/代码/数据/综述/专家等)(附pdf下载)

【专知荟萃05】聊天机器人Chatbot知识资料全集(入门/进阶/论文/软件/数据/专家等)(附pdf下载)

【专知荟萃06】计算机视觉CV知识资料大全集(入门/进阶/论文/课程/会议/专家等)(附pdf下载)

【专知荟萃07】自动文摘AS知识资料全集(入门/进阶/代码/数据/专家等)(附pdf下载)

【专知荟萃08】图像描述生成Image Caption知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

【专知荟萃09】目标检测知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/代码等)

【专知荟萃10】推荐系统RS知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/代码等)

【专知荟萃11】GAN生成式对抗网络知识资料全集(理论/报告/教程/综述/代码等)

【专知荟萃12】信息检索 Information Retrieval 知识资料全集(入门/进阶/综述/代码/专家,附PDF下载)


请扫描小助手,加入专知人工智能群,交流分享~

获取更多关于机器学习以及人工智能知识资料,请访问www.zhuanzhi.ai,  或者点击阅读原文,即可得到!

-END-

欢迎使用专知

专知,一个新的认知方式!目前聚焦在人工智能领域为AI从业者提供专业可信的知识分发服务, 包括主题定制、主题链路、搜索发现等服务,帮你又好又快找到所需知识。


使用方法>>访问www.zhuanzhi.ai, 或点击文章下方“阅读原文”即可访问专知


中国科学院自动化研究所专知团队

@2017 专知

专 · 知

关注我们的公众号,获取最新关于专知以及人工智能的资讯、技术、算法、深度干货等内容。扫一扫下方关注我们的微信公众号。


点击“阅读原文”,使用专知


展开全文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员