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难以下笔的本身该怎么写篇

漫谈人工智能机器翻译的前生今生

因大数目的用户画像构建(理论篇)

  • 九月 05, 2018
  • 数学
  • 没有评论

用户画像的用意

罗振宇在《时间的意中人》跨年演讲上举了这么一个例:当一个坏商家掌握了您的购入数,他即可以因你平凡购买商品的惯来控制是深受您发正品还是赝品以增强盈利。且不说是否在这状态,但迅即吗印证了采用用户画像可以得“精准销售”,当然矣,这是最错误的用法。

那意图大致不离开以下几只地方:

  1. 精准营销,分析产品潜在用户,针对特定群体使用短信邮件等措施开展营销;
  2. 用户统计,比如中国大学采购书籍人数 TOP10,全国划分都奶爸指数;
  3. 多少挖掘,构建智能推荐系统,利用关乎规则计算,喜欢红酒的食指便喜欢什么活动品牌,利用聚类算法分析,喜欢红酒的人头年纪段分布情况;
  4. 开展职能评估,完善产品运营,提升服务品质,其实就吗不怕一定给市场调研、用户调研,迅速下一定服务群体,提供高水准的服务;
  5. 本着劳务要制品进行私人定制,即个性化的劳务某类群体还是每一样各用户(个人觉得就是眼下之发展趋势,未来底花费主流)。比如,某号想推出一款面向
    5-10
    春娃儿之玩意儿,通过用户画像进行分析,发现形象=“喜羊羊”、价格区间=“中等”的宠爱比重最要命,那么就是受新产品提供类似非常合情有效之决策依据。
  6. 工作经理分析以及竞争分析,影响企业发展战略性

后记

此只有写了用户画像的构建流程与一部分法则,下浅闹工夫我会写篇有关充分数据平台的尽篇,并说一样生部分行为模型的算法原理,有趣味之冤家可以关心下。

参考阅读:
[1]永洪BI:手把手教君搞定用户画像
[2]易观智库:大数目下之用户分析(PPT)
[3]杨步涛:基于用户画像的老大数量挖掘实践
[4]慕课网:电商大数额运用的用户画像
[5]知乎:Alex Chu
关于用户画像的答疑

凑近信息

  • kdTree & OcTree

    找寻策略,建立相邻关系

#include <pcl/point_cloud.h>

#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>

//创建kdtree 结构

pcl::KdTreeFLANN<pcl::PointXYZ> kdtree;

//传入点云

kdtree.setInputCloud (cloud);

//设置输入点

pcl::PointXYZ searchPoint;

//k邻近搜索

int K = 10;

//设置两个容器,第一单放点的标注,第二只点至SearchPoint的相距

std::vector<int> pointIdxNKNSearch(K);

std::vector<float> pointNKNSquaredDistance(K);

//进行搜索,注意,此函数有返回值>0为找到,<0则尚未找到

kdtree.nearestKSearch (searchPoint, K, pointIdxNKNSearch,
pointNKNSquaredDistance)

// 基于距离的寻找 //

//两只不为人知尺寸的器皿,作用及齐

std::vector<int> pointIdxRadiusSearch;

std::vector<float> pointRadiusSquaredDistance;

// 搜索半径

float radius = 3;

//搜索,效果和齐

kdtree.radiusSearch (searchPoint, radius, pointIdxRadiusSearch,
pointRadiusSquaredDistance)

  • 欧氏距离

    划分,可以就此半径做滤波,删除离群点

//被分出的点云团(标号队列)

std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices;

//欧式分割器

pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> ec;

ec.setClusterTolerance (0.02); // 2cm

ec.setMinClusterSize (100);

ec.setMaxClusterSize (25000);

//搜索策略树
ec.setSearchMethod (tree);

ec.setInputCloud (cloud_filtered);

ec.extract (cluster_indices);

  • 区域增长
    足由定义规则,如法线,曲率,颜色,距离等等

2_2_region_chair.png

2_2_region_corridor.png

//一个点云团队列,用于存放聚类结果

std::vector <pcl::PointIndices> clusters;

//区域生长分割器

pcl::RegionGrowing<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> reg;

//输入分割目标

reg.setSearchMethod (tree);

reg.setNumberOfNeighbours (30);

reg.setInputCloud (cloud);

//reg.setIndices (indices);

reg.setInputNormals (normals);

//设置限定法与先验知识

reg.setMinClusterSize (50);

reg.setMaxClusterSize (1000000);

reg.setSmoothnessThreshold (3.0 / 180.0 * M_PI);

reg.setCurvatureThreshold (1.0);

reg.extract (clusters);

表现建模

拖欠阶段是本着上等级收集至数量的拍卖,进行行为建模,以抽象出用户的价签,这个路注重的允诺是大概率事件,通过数学算法模型尽可能地解除用户的突发性行为。

这时也使为此到机械上,对用户之行事、偏好进行猜测,好比一个 y=kx+b
的算法,X 代表已经掌握信,Y 是用户偏好,通过持续的标准 k 和 b 来规范 Y。

于这阶段,需要采取很多模型来被用户贴标签。

  • 用户汽车模型
    因用户指向“汽车”话题的关切还是购置有关制品的景象来判断用户是否生车、是否准备买车
  • 用户忠诚度模型
    透过判断+聚类算法判断用户之忠诚度
  • 身高体型模型
    依据用户购买服装鞋帽等用品判断
  • 文学青年模型
    冲用户发言、评论等表现判断用户是否为文学青年
  • 用户价值模型
    判断用户对网站的价值,对于增强用户留存率非常有效(电商网站一般以
    RFM 实现)
    再有消费力量、违约概率、流失概率等等诸多型。

因凹凸性

冲超体聚类之后不同之结晶计算凹凸关系,进行私分

2_5.png

但同意区域过凸边增长

2_5_convex.png

圆满效果…

2_5_convex_perfect.png

构建流程

Paste_Image.png

PCL

盖维度的充实,是的剪切成三维图像对比二维图像的最好特别优势。使得最优分割成为可能

啊是用户画像?

简易,用户画像是基于用户社会属性、生活习惯和消费行为等消息一旦空虚出之一个标签化的用户模型。构建用户画像的中坚工作就凡吃用户贴“标签”,而标签是由此对用户信息分析如果来之万丈概括的特性标识。

举例来说,如果您常进部分玩偶玩具,那么电商网站即可根据玩具购买的情事给而于及标签“有子女”,甚至还好看清出您孩子大概的岁数,贴上“有
5-10
春的子女”这样越实际的标签,而这些富有给您贴的标签统在相同差,就成为了您的用户画像,因此,也足以说用户画像就是判定一个丁是何等的丁。

除却“标签化”,用户画像还保有的特点是“低交叉率”,当半组写真除了权重较小的签外其他标签几乎一致,那便可拿两者合并,弱化低权重签的歧异。

阈值分割

1_2.png

阈值分割算法实际上即便是设定阈值的矩阵二值化,所以是输入的灰度矩阵可以成为以0:255也限量的其余其他矩阵
遵循速度矩阵,深度矩阵,明度矩阵等等跟其它所有统计特性的矩阵

动用图像中设提目标及背景以某某平等特征上之别,选取合适阈值进行分。

  • 单阈值分割方法(全局)
  • 差不多阈值分割方法(局部)
  • 据悉像素值/区域性质/坐标位置的阈值分割方法
  • 因分割方法所拥有的表征或轨道,可分为直方图峰谷法/最酷类空间方差法/最充分熵法/模糊集法/特征空间聚类法/基于过渡区的阈值选取法等
  • 直方图阈值的双峰法
  • 迭代法(最佳阀值分割迭代法 k-means)
  • 大律法(otsu阈值分割算法)
  • 接近内方差最小方差法
  • 尽小错误概率分类法
  • 据悉熵的二值化方法
  • 部分自适应

数据搜集

数收集大致分为网络行为数据、服务内行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数额就四好像。

  • 纱行为数据:活跃人数、页面浏览量、访问时长、激活率、外部触点、社交数据等
  • 劳务内行为数据:浏览路径、页面停留时间、访问深度、唯一页面浏览次数等于
  • 用户内容就好数据:浏览/收藏内容、评论内容、互动内容、生活形态偏好、品牌偏好等
  • 用户交易数据(交易类服务):贡献率、客单价、连带率、回头率、流失率等
    本来,收集至的数码未会见是 100%
    准确的,都有着无明了,这就是需在后边的阶段中建模来再判断,比如某用户在性平等棚填写的男,但通过该作为偏好而看清其性为“女”的概率也
    80%。

尚得一样取的凡,储存用户作为数据时最好好以储存下起拖欠行为的场景,以便更好地开展数据解析。

活动分割

差分(时空灰度梯度) 光流(运动场)

参考
:图像分割

多少可视化分析

立刻是管用户画像真正使起来的同样步,在是步骤中貌似是对群体之解析,比如可依据用户价值来精心分出中心用户、评估某平等部落之机要价值空间,以作出对的运营。
如图:

Paste_Image.png

OpenCV

经典分割方法

用户画像基本成型

该级可以说凡是亚路的一个尖锐,要拿用户的着力特性(年龄、性别、地域)、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络大致地标签化。

何以就是基本成型?因为用户画像永远也无从 100%
地描述一个人,只能形成不断地去逼近一个丁,因此,用户画像既应依据变化之底子数据持续修正,又使因已知晓数来抽象出新的标签而用户画像越来越立体。

至于“标签化”,一般用多元标签、多级分类,比如第一层标签是着力信息(姓名、性别),第二级是花习惯、用户作为;第一层分类有人口属性,人口属性又出核心信息、地理位置等二级分类,地理位置而分工作地方与家园地址的老三层分类。

SaliencyCut

1_4_saliency.png

Global Contrast Based Salient Region
Detection

_南开程明明
download

新鲜工具分开

  • 小波
  • 马尔科夫以机场
  • 遗传算法
  • 神经网络/Kmeans/主动轮廓型(能量函数)

基于形态学

2_6.png

区域分裂

原图像    模糊滤波    分裂合并   分裂扩张

1_3_split.png

区域分裂和区域统一相反

先行借而任何图像是一个目标,不饱一致性准则,则分裂(一般是清一色分为4个子图像),重复,直至所有区域满足一致性准则。像刚方形的四叉树分裂

区域分裂+合并

从中间层开始拍卖,按照一致性准则该分裂分裂该合并合并。起点是四叉树的某部同交汇节点。

  • 边缘+区域 分割
    通过边缘限制,避免区域过分割,通过区域分割补充漏检边缘。

    如先进行边缘检测与连接,在可比相邻区域的特性(灰度均值,方差等),若相近则统一。

    对旧图像分别开展边缘检测及区域加强,获得边缘图和区域分图后,再遵照自然准则融合,得到终极分割结果。

  • 连通域标记
    据悉边缘之道根据所得闭合边界,采用边界跟踪及里面填充的措施。

    冲区域的不二法门一般采取连通性分析方法,按照一定的顺序把连通的比如素用相同之序号标注

1.将具备像素点放到需要处理点集合A中。

2.一旦A空则结束。否则从A中随机移有某些作为连通域a(用集合表示)的初始点
3.于A中追寻有和a连通的触发,并转移到a中,若无找到,重复2,寻找下一个连通域。
4.重复3,迭代摸索新的连通点。

根据区域分割

1_3.png

依据边缘分割

事实上状况中图像边缘往往是各种类型的边缘与模糊化后底结果成,且实际信号噪声比多。

噪音和边缘都属高频噪声,难用频带取舍。

  • 鄂分割法
       点+线+边缘检测

    得加有图像增强或腐蚀膨胀等形态学处理,强化或减目标边界,去叫

1_1.png

一阶算子 介绍
Roberts 2*2四邻域差分寻找边缘 无平滑,噪声较敏感
1_1_roberts.png
Sobel/Prewitt 3*3邻域卷积梯度微分,处理垂直和水平边缘 处理灰度渐变低噪声,定位校准
1_1_sobel.png
Log 先平滑,拉氏变换后求二阶积分再卷积 消除尺度小于σ的图像强度变化,计算量小,易丢失细节
1_1_log.png
Canny 准高斯函数做平滑,带方向一阶微分算子定位导数最大值 检测弱边缘效果很好,运算较慢
1_1_canny.png

检测了提取

体边界一般是线,不是独的点。边界表示要图像表示又简介,方便高层次理解

难题在于边界划分缺损,不是合连通边界图,梯度大之触发啊不自然真是边缘点

可加以有开闭运算,形态学梯度,顶帽黑帽,颗粒分析,流域变换,骨架提取,击中击不着改换等形态学处理,强化或减目标边界,强化物体结构

数学形态学是同等宗建立于严数学理论功底及之教程。象方差,弦长分布,周长测量,颗粒统计等
统称为击中击不中改换

数学形态学理论基础是碰上中击不遇易,开闭运算,布尔型和纹理分析器

方法 介绍
简单连接 相邻点边缘强度差和边缘方向小于阈值时,可以连接。无则停止,多则取差最小的点
启发式搜索 从多种可能路径中选优,评价函数打分
曲线拟合 若边缘点很稀疏,可以用分段性或高阶样条曲线来拟合这些点,形成边界。拟合方法多为均方误差最小准则

旁还有hough变换,图搜索,动态规划等

description: vision
总结,发于reasonw.github.io,简书同步

minCut算法

图论

2_3.png

区域生长法

区域生长的一致性描述是区域生长法的基本准则,一般是灰度,也足以考虑颜色/纹理/形状等另属性

据悉阈值的点子是因单个点之特点。基于区域的法门考虑到互相邻点的一致性。

欲规定:

  • 种子像素,一般可以根据聚类中心作为种子中心,也足以设定一个阈值,在此阈值内之触及为种子点

  • 发育方式和每次生长后这区域之一致性准则,如灰度差小于阈值,简单的发育方式,区域的保有8邻域点。

一旦该点加入后,该区域满足一致性准则,则加入。

当半独区域满足一定准则时,合并两单区域。该则可以考虑个别只区域分别的均值和方差。

假定无预先确定的种子点,可下一般步骤:

 1.所以某种准则把图像分割成多小区域

 2.概念合并相邻区域的守则,需要注意区域联合得到的结果吃区域统一顺序影响

 3.以联合准则合并有相邻之区域,如果没再克联合之片后停。

不等之细分方法及联合准则适应不同景象。相邻区域特征值之间的歧异是算强度的一个准。
赛边界保留,弱边界消除,相邻区域统一。计算是一个迭代,每一样步重新计算区域成员隶属关系,并消除弱边界。无弱边界消除时合并了。
计算出比较生,但概括运用的语句对本来面貌分割效果相对最好。

生准则:

  • 灰度差准则

    1.dd 扫描图像,找来无隶属的像素

    2.反省邻域像素,逐个比,灰度差小于阈值即联合
    (对种子点依赖较生,可以要所有邻接区域平均灰度差,合并差小的分界区域/
    尚而一直用像从所在区域平均灰度值代替此像素灰度值进行比较。)

    3.以新合并之像素为基本,重复步骤2,直至区域不可知更为扩大

    4.回步骤一,重复,至找不交不管隶属像素,结束生长。(可以友善设定终止准则)

  • 灰度分布统计准则

    因灰度分布相似性座位高达长准则来支配区域之联结,步骤如下:

    1.拿图像分为互不重叠的微区域

    2.比较邻接区域的积聚灰度直方图很以灰度分布相似性进行区域统一

    3.设定终止准则,重复步骤2拿各个区域依次合并直至满足已准则

    灰度分布相似性检测方法 | Kolmogorov-Smirnov {maxz(h1(z)-h2(z))} | Smoothed-Difference{Σz|h1(z)-h2(z)|}

  • 区域形状则

    措施1:把图像分割成灰度固定的区域,设两相互邻区域周长分别各p1p2,把简单区域并边界线两侧灰度差小于给定值的有设为L,若L/min(p1,p2)>T1虽然统一两区域。

    计2:把图像分割成灰度固定的区域,设两紧邻接区域共同边界长度位B,把个别区域协同边界线两侧灰度差小于给定值部分的长短设为L,若L/B>T2则合并

Ransac算法

随机采样一致,找平面,找线,找圆柱等 可以处理噪声比多的状

2_1.png

采用方法:

//创建一个型参数对象,用于记录结果

pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients (new pcl::ModelCoefficients);

//inliers代表误差能隐忍的点 记录的是点云的序号

pcl::PointIndices::Ptr inliers (new pcl::PointIndices);

// 创建一个分割器

pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;

// Optional

seg.setOptimizeCoefficients (true);

// Mandatory-设置目标几哪里样子

seg.setModelType (pcl::SACMODEL_PLANE);

//分割方法:随机采样法

seg.setMethodType (pcl::SAC_RANSAC);

//设置误差容忍范围

seg.setDistanceThreshold (0.01);

//输入点云

seg.setInputCloud (cloud);

//分割点云

seg.segment (*inliers, *coefficients);

2_1_youtube.png

视觉报告—分割篇

图像中之引人注目属性变化一般反映了这个特性之基本点和影响

广的状态来:深度不总是,表面方向无连续,物质属性变化,场景照明变化

理想的分开算法可以大幅度回落数据量

超体聚类

类似于超像素的概念
超体聚类八叉树划分

2_4.png

今非昔比晶体间的分界关系

2_4_super_tree.png

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