用户画像之标签权重算法



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作者:超人赵,人工智能爱好者社区专栏作者

知乎:

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用户画像——标签聚类
如何构建用户画像—打用户行为标签
用户画像——数据质量管理

感谢大家长期以来对文章的关注,最近工作比较忙,好久没更新了。接下来的几篇文章想和大家分享下关于用户画像的一些东西。今天我们先从用户画像的标签权重开始聊起吧。

用户画像: 即用户信息标签化,通过收集用户社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度数据,进而对用户或者产品特征属性的刻画,并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息,从而抽象出一个用户的信息全貌,可看做是企业应用大数据的根基,是定向广告投放与个性化推荐的前置条件。

先举个场景,程序员小 Z 在某电商平台上注册了账号,经过一段时间在该电商平台的 web 端 /app 端进行浏览、所搜、收藏商品、下单购物等系列行为,该电商平台数据库已全程记录该用户在平台上的行为,通过系列建模算法,给程序员小 Z 打上了符合其特征的标签(如下图所示)。此后程序员小 Z 在该电商平台的相关推荐版块上总能发现自己想买的商品,总能在下单前犹豫不决时收到优惠券的推送,总是在平台上越逛越喜欢….

上面的例子是用户画像一些应用场景。而本文主要分享的是打在用户身上标签的权重是如何确定的。

如上图所示,一个用户标签表里面包括常见的字段如:用户 id、用户姓名、标签 id、标签名称、用户与该标签发生行为的次数(如搜索了两次“大数据”这个关键词)、行为类型(不同的行为类型对应用户对商品不同的意愿强度,如购买某商品 > 收藏某商品 > 浏览某商品 > 搜索某商品),行为时间(越久远的时间对用户当前的影响越小,如 5 年前你会搜索一本高考的书,而现在你会搜索一本考研的书)。最后非常重要的一个字段是标签权重,该权重影响着对用户属性的归类,属性归类不准确,接下来基于画像对用户进行推荐、营销的准确性也就无从谈起了。下面我们来讲两种权重的划分方法:

1、基于 TF-IDF 算法的权重归类

TF-IDF 算法是什么思想,这里不做详细展开,简而言之:一个词语的重要性随着它在该文章出现的次数成正比,随它在整个文档集中出现的次数成反比。

比如说我们这里有 3 个用户和 4 个标签,标签和用户之间的关系将会在一定程度上反应出标签之间的关系 _。_ 这里我们用 w(P , T)表示一个标签 T 被用于标记用户 P 的次数。TF(P , T)表示这个标记次数在用户 P 所有标签中所占的比重,公式如下图:

对上面的图来说,用户 1 身上打了标签 A 5 个,标签 B 2 个,标签 C 1 个,那么用户 1 身上的 A 标签 TF=5/(5+2+1) 。
相应的 IDF(P , T)表示标签 T 在全部标签中的稀缺程度,即这个标签的出现几率。如果一个标签 T 出现几率很小,并且同时被用于标记某用户,这就使得该用户与该标签 T 之间的关系更加紧密。

然后我们根据 TF * IDF 即可得到该用户该标签的权重值。到这里还没结束,此时的权重是不考虑业务场景,仅考虑用户与标签之间的关系,显然是不够的。还需要考虑到该标签所处的业务场景、发生的时间距今多久、用户产生该标签的行为次数等等因素。我用个图总结下:

关于时间衰减的函数,根据发生时间的先后为用户行为数据分配权重。

时间衰减是指用户的行为会随着时间的过去,历史行为和当前的相关性不断减弱,在建立与时间衰减相关的函数时,我们可套用牛顿冷却定律数学模型。牛顿冷却定律描述的场景是:一个较热的物体在一个温度比这个物体低的环境下,这个较热的物体的温度是要降低的,周围的物体温度要上升,最后物体的温度和周围的温度达到平衡,在这个平衡的过程中,较热物体的温度 F(t) 是随着时间 t 的增长而呈现指数型衰减,其温度衰减公式为:

F(t)= 初始温度×exp(- 冷却系数×间隔的时间)

其中α为衰减常数,通过回归可计算得出。例如:指定 45 分钟后物体温度为初始温度的 0.5,即 0.5=1×exp(-a×45),求得α=0.1556。

2、基于相关系数矩阵的权重归类

这个相关系数矩阵听 title 挺困难,其实道理十分简单。举个例子:用户 1 身上打上了 5 个 A 标签、2 个 B 标签、1 个 C 标签;用户 2 身上打上了 4 个 A 标签,3 个 B 标签;用户 3 身上打上了 4 个 C 标签、1 个 D 标签。

用个图形象表示一下:

那么同时打上 A、B 标签的用户有两个人,这就说明 AB 之间可能存在某种相关性,当用户量、标签量级越多时,标签两两之间的相关性也越明显。

今天先聊这么多,大家可以留言交流。后面再更新 …


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