UEBA and Machine Learning - Download Free Guide for CISOs‎ Adinfo.niara.com/UEBA/Guide-For-CISOs‎ Learn about machine learning based user and entity behavior analytics On-Prem/Cloud Deployment · Integrate with SIEM Tools · Scan Packets/Logs/Flows Net…

1. 背景 在构建精准用户画像时,面临着这样一个问题:日志采集不能成功地收集用户的所有ID,且每条业务线有各自定义的UID用来标识用户,从而造成了用户ID的零碎化.因此,为了做用户标签的整合,用户ID之间的强打通(亦称为ID-Mapping)成了迫切的需求.大概三年前,在知乎上有这样一个与之相类似的问题:如何用MR实现并查集以对海量数据pair做聚合:目前为止还无人解答.本文将提供一个可能的解决方案--如何用MR计算框架来实现大数据下的ID强打通. 首先,简要地介绍下Android设备常见的ID…

大数据是物理世界在网络世界的映射,是一场人类空前的网络画像运动.网络世界与物理世界不是孤立的,网络世界是物理世界层次的反映.数据是无缝连接网络世界与物理世界的DNA.发现数据DNA.重组数据DNA是人类不断认识.探索.实践大数据的持续过程. 图1 大数据发展路径 陈新河把网络画像分为行为画像.健康画像.企业信用画像.个人信用画像.静态产品画像.旋转设备画像.社会画像和经济画像等八类,并通过实践案例进行了阐释. 未来,人生的每个历程无时无刻不由数据驱动. 图2 数据驱动人生 未来,设备全生命周期也…

1. 背景 在构建精准用户画像时,面临着这样一个问题:日志采集不能成功地收集用户的所有ID,且每条业务线有各自定义的UID用来标识用户,从而造成了用户ID的零碎化.因此,为了做用户标签的整合,用户ID之间的强打通(亦称为ID-Mapping)成了迫切的需求.大概三年前,在知乎上有这样一个与之相类似的问题:如何用MR实现并查集以对海量数据pair做聚合:目前为止还无人解答.本文将提供一个可能的基于MR计算框架的解决方案,以实现大数据下的ID强打通. 首先,简要地介绍下Android设备常见的ID:…

用SparkSQL构建用户画像 二.  前言 大数据时代已经到来,企业迫切希望从已经积累的数据中分析出有价值的东西,而用户行为的分析尤为重要. 利用大数据来分析用户的行为与消费习惯,可以预测商品的发展的趋势,提高产品质量,同时提高用户满意度. 三.  初识用户画像 右边是一个人的基本属性,通过一个人的基本属性我们可以了解到这个人的基本信息,左边上图是通过消费购物信息来描述一个人特征,左边下图是通过交际圈信息来描述一个人特征,通过不同的维度,去描述一个人,认识一个人,了解一个人.这就是我们今天所要…

什么是用户画像? 用户画像是根据某个具体的用户的人口学特征.网络浏览内容.网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型.例如某用户的画像是:男,31岁,已婚,收入1万以上,爱美食,团购达人,喜欢红酒配香烟. 用户画像的本质: 将用户信息标签化(包括该标签的权重),如:喜欢红酒 0.8.经常购买李宁 0.6. * “标签”是能表示用户某一维度特征的标识.需要注意的是,标签需要和业务/产品相关联. 用户画像有什么用? 1,可以用于精细化运营.之前说过用户分层和分群是精细化运营的基础,但…

最近做用户画像,用到了KL散度,发现效果还是不错的,现跟大家分享一下,为了文章的易读性,不具体讲公式的计算,主要讲应用,不过公式也不复杂,具体可以看链接. 首先先介绍一下KL散度是啥.KL散度全称Kullback–Leibler divergence,也称为相对熵,信息增益,它是度量两个概率分布P与Q之间差异的一种不对称度量,可以看做是概率分布P到目标概率Q之间距离.一般情况下,P表示数据的真是分布,Q表示数据的理论分布,也可以理解为影响P分布的一种因素.计算公式为: DKL(P||Q) =ΣP…

Mirror产品概述 Mirror是专为金融行业设计的全面用户画像管理系统.该系统基于星环多年来为多个金融企业客户构建用户画像的经验,深入契合业务需求,实现对用户全方位全维度的刻画.Mirror内置银行业和证券业的用户画像模板,同时在技术上继承了Transwarp Data Hub大数据平台的优势,能够快速在全量数据上进行计算和提供查询.同时,Mirror采用了灵活的接口设计,可以方便地进行二次开发和对接其它应用. Mirror产品特点 构造金融客户的信息生态系统,支持跨业务,跨产品的精准客户群…

上一篇博文中已经实现了如何在页面上使用自定义的属性即上篇博文所示的@this.U,今天将进一步研究用户自定义User Identity; 实现思路: 通过研究微软自带identity的套路,我们可以发现其实现此功能的接口为IIdentity.System.Security.Principal.IPrincipal,(源码将会在后面展示),因此,第一步,我们需要创建继承IIdentity.System.Security.Principal.IPrincipal的实现类:UTIdentity.cs,…

目的 当我们新建asp.net mvc 项目时,我们在使用下图所示的代码是否有以下思考: 1,在this.User.Identity.Name,为什么可以使用this便可以选中Name属性: 2,若项目的用户信息较多,系统自带的User.identity所包含的属性并不满足项目需求,如何进行拓展(使用自定义的用户信息属性).为此,我们将进行一下探索: 在页面Razor试图中使用自定义的属性信息 实现步骤: 1.创建抽象类继承系统自带System.Web.Mvc.WebViewPage<TMode…

doubleclick cookie https://mp.weixin.qq.com/s/vZUj-Z9FGSSWXOodGqbYkA 揭密Google的网络广告技术:基于互联网大数据视角 原创: 曾剑平 互联网大数据处理技术与应用 2018-04-11 相信每个人在上网时都被各种网络广告所困扰,不断地消耗着我们的流量.如果稍微细心观察,或许会发现不同网站推送过来的广告也比较适合自己的偏好,看来其中的技术手段并非简单之事.涉及到互联网大数据技术包括:cookie.动态脚本.用户画像.用户行为分…

我们团队之前一直是个推推送的忠实用户,近期个推新推出了产品“个像·用户画像”,刚好非常契合我们的业务需求,于是我们也试用了一下.总的来说效果还不错,这篇文章就为大家介绍一下如何从零开始快速集成个像Android SDK. 登录账号并创建应用获取APPID 1. 访问[个推开发者中心](https://dev.getui.com/dev/#/login),点击立即注册:(也可以从个推官网进入www.getui.com,点击右上角“开发者中心”.)当然,如果你已经注册过个推推送的账号,直接登录使用即…

最近业务方给我们部门提了新的需求,希望能构建精准用户画像.我们尝试使用的是个推(之前专门做消息推送的公司)旗下新推出的产品“个像·用户画像”.根据官方的说法,个像能够为APP开发者提供丰富的用户画像数据以及实时的场景识别能力,帮助完成目标用户的精准筛选.个性化消息的推送和应用更新下载推荐等.我们尝试了一段时间,发现效果还是很不错的,这篇文章将为大家介绍如何从零开始快速高效地集成个像iOS SDK. 一.登录账号并创建应用获取APP ID 1.访问[个推开发者中心](https://dev.get…

ttps://www.zhihu.com/lives/889189116527403008/messages 用户画像两层含义:单个标签:用户的分布 标签体系要与时俱进,如果标签被下游强依赖,则不轻易更改. 一般用树状结构来构建用户画像. 快速建模,建模细致 个体内的可比性:一个人之间的比较 垂类内的可比性:不同用户之间的比较 比较方式:排序和归一化两种方式:排序只有相对性,归一化信息更多 可以做到在个体和垂类两个维度比较,但一般不需要这么做. 归一化的目标:个体内的比较,还是垂类内的比较 特征…

w 目前我们没有自己的平台 第三方平台又不会给任何我们想要的数据   没有用户的注册信息 全天候的行为信息   用户画像没法做    针对我们业务的bi做的思路是什么呢   数据中心怎么做销量预测呢  没有购买者个体的微观的行为历史记录预测 怎么做总体的宏观的销量预测呢?  实体的商超像 沃尔玛 家乐福 华润万家 他们是怎么玩的呢…

记得14年开始做用户画像的时候,对于用户画像完全没有概念,以为是要画一幅幅图画,经过两年多的学习和理解,渐渐的总结出了一些方法和技巧,在这里就通过4个W英文字母开头和1个H英文字母开头的单词和大家分享一下我关于用户画像的理解.   本文框架 一.什么是用户画像(What) 用户画像最早是由交互设计之父Alan Cooper提出persona逐渐演化而来的,他最早提出persona的概念: Personas are a concrete representation of target users…

一.标签计算 数据 86913510 {"reviewPics":[],"extInfoList":null,"expenseList":null,"reviewIndexes":[1,2],"scoreList":[{"score":5,"title":"环境","desc":""},{"scor…

7.电商用户画像开发 7.1用户画像--数据开发的步骤 u 数据开发前置依赖 -需求确定 pv uv topn -建模确定表结构 create table t1(pv int,uv int,topn string) -实现方案确定 u 数据开发过程 -表落地 -写sql语句实现业务逻辑 -部署代码 -数据测试 -试运行与上线 在接下来的客户基本属性表开发中演示开发的流程. 7.2 用户画像开发--客户基本属性表 --用户画像-客户基本属性模型表 create database if not ex…

摘要:在移动互联网时代,用户数量庞大,标签数量众多,用户标签的数据量巨大.用户画像系统中,对于标签的存储和查询,不同的企业有不同的实现方案.当前主流的实现方案采用ElasticSearch方案.但基于ElasticSearch构建用户画像平台,往往面临灵活性不足.资源开销大.无SQL接口开发不便等问题.为此,本文提供了一种基于华为MRS ClickHouse构建用户画像系统的方法. 本文分享自华为云社区<基于MRS-ClickHouse构建用户画像系统方案介绍>,作者:hourongqi .…

业务场景 用户画像是对用户信息的标签化.用户画像系统通过对收集的各维度数据,进行深度的分析和挖掘,给不同的用户打上不同的标签,从而刻画出客户的全貌.通过用户画像系统,可以对各个用户进行精准定位,从而将其应用于个性化推荐.精准营销等业务场景中.用户画像系统已经被各个企业广泛采用,是大数据落地的重要方式之一. 在移动互联网时代,用户数量庞大,标签数量众多,用户标签的数据量巨大.用户画像系统中,对于标签的存储和查询,不同的企业有不同的实现方案.当前主流的实现方案采用ElasticSearch方案.但基…

ABBYY FineReader 15可以说是比较新的版本,在这个版本中能运用强大的光学字符识别技术对PDF文档扫描件.图像等文件进行OCR识别.在识别的过程中,会使用其内置的词典检查识别文字,以获得更为准确的文本识别结果. 但当需识别的PDF文档或者图像存在着较多的特殊术语.缩写的时候,用户可将这些术语.缩写添加入软件的用户词典中.如果希望执行用户词典这一功能,我们可以将文件"在OCR编辑器中打开",来进一步开启ABBYY FineReader 15 OCR文字识别软件的OCR项目功…

导航: 原理介绍 代码实现 过程分析 追踪Cookie 原理介绍 众所周知,http协议是无状态的协议,简单理解是用户的前一步操作和后一步操作之间没有关系,互相不知道,不干扰.而在很多场景下,浏览网页时,网站服务器要记录访问者的浏览轨迹(前后操作之间要连续才叫轨迹):登陆的网站登陆一次可以访问多个资源(访问多个资源不必每次验证账号密码,使用前面的状态).如何记录来访者的信息,如何查看登陆者的权限?目前的解决办法中,普遍使用cookie和session技术.在django的学习当中遇到cookie…

将非ROOT用户加入到audio组中即可 sudo usermod -a -G audio usrname…

想法1:   分成147(3*7*7)类, 后来觉得这样效果不好,后来看了看竞赛要求的也是分别预测,分别评分,而不是一次就把3类的标签都给出   所有后来我们改进了当时的想法,决定对年龄,性别,学历进行分别预测  想法2:     我们先对所有的单词进行分类,分成比如体育,经济,教育等等,一些大类别,然后看看每个用户搜索的关键词属于哪一类.作为特征   后来,因为无法确定分为多少类,,所以否定了这个想法.  想法3:         Step1:进行文本分词处理,提取出搜索词中的关键词:   S…

数据为kaggle社区发布的数据分析从业者问卷调查分析报告,其中涵盖了关于该行业不同维度的问题及调查结果.本文的目的为提取有用的数据,进行描述性展示.帮助新从业的人员更全方位地了解这个行业. 参考学习视频:http://www.tianshansoft.com/ 数据集:https://pan.baidu.com/s/1o7BFzFO 变量说明 数据中包含228个变量,提取其中的一些较有价值的变量进行描述性分析 数据处理 survey <-read.csv(stringsAsFactors =…

数据分析侠A的成长故事 面包君  同学A:22岁,男,大四准备实习,计算机专业,迷茫期 作为一个很普通的即将迈入职场的他来说,看到周边的同学都找了技术开发的岗位,顿觉自己很迷茫,因为自己不是那么喜欢钻研写代码,而自己又没太多的经验.那年他实习,选择了一家国内一线梯队的电商公司,HR问道想选择什么岗位,而他本人自己也比较困惑,说对数据感兴趣.而恰好那年公司打算成立一个数据部门,就把同学A分配到了市场部的数据组.那时候主管是来自新浪背景的网站分析师.赶上了电商大潮,大家交流的比较多的就是网站分析的P…

论文 技术分析<关于网络分层信息泄漏点快速检测仿真> "1.基于动态阈值的泄露点快速检测方法,采样Mallat算法对网络分层信息的离散采样数据进行离散小波变换;利用滑动窗口对该尺度上的小波系数进行加窗处理,计算离散采样数据窗函数包含区间的小波熵,实现有效去噪和特征提取.2.将泄露点检测值和滑动窗口中平均熵值之间的差与动态阈值作比较,判断是否存在泄露点.""<基于云计算入侵检测数据集的内网用户异常行为分类算法研究>" "采用Weka机…

体验数据库(xDB)是Sitecore平台的关键元素,特别是当您希望将解决方案提升到简单的内容管理要求之外时.它用于跟踪您的用户(即联系人,访客,客户)与您网站的互动方式.营销人员可以使用此数据来了解客户行为,开发和优化广告系列,通过购买流程跟踪用户并衡量网站的成功与否. 在您的Sitecore仪表板上,您可能已经看过体验配置文件磁贴. 点击此按钮后,系统会显示您网站的访问者列表.如果您对网站进行过多次访问,则可能会包含大量行.不幸的是,他们可能都是名字 “匿名”和电子邮件 “未知”.我们该如何…

本节主要是说下怎样识别一个小程序的用户,需要用什么数据来做标识呢: 我们应该都知道判断是不是一个用户大部分都是通过userid来判断,如果这个用户访问的应用发送了一个请求,把userid之类的数据发给了服务器,我们可以通过这个字段来确定这是不是一个用户,如果没有这个值的话可能就是一个游客了,但是在微信里的小程序我们怎样拿到这样的id呢? 其实在小程序里当用户访问的时候我们可以借助小程序的api能力获取到一个针对当前小程序的用户id ,他是openid,而且针对同一个小程序同一个人是永远不会改变的…

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 本文篇幅较长,分为五部分,在中间部分有关于心理分析工具的介绍,案例分散在第二部分和第五部分,大家在阅读的时候可以跳过"心理分析工具"部分,直接去看案例,如有不明白的地方,再回去查看理论基础,这样也会提升阅读效率. 现今互联网界,不管是研发.产品.设计,还是市场或运营,用户画像这个概念被炒得相当的火.如何构建用户画像的方法论可谓是汗牛充栋,但鲜有能…