标签挖掘数据流
2017-04-06 13:40:35 0 举报
标签挖掘数据流是一种从大量数据中提取有用信息的过程。它通过分析数据的结构和内容,自动识别出与特定主题或概念相关的关键词或短语,并将这些关键词或短语作为“标签”添加到数据中。这样,用户就可以快速地找到他们感兴趣的信息,而不必浏览整个数据集。标签挖掘数据流在许多领域都有广泛的应用,如电子商务、社交媒体、新闻聚合和搜索引擎优化等。它可以帮助企业更好地了解客户需求,提高产品和服务的质量和效率。总之,标签挖掘数据流是一种强大的工具,可以帮助我们更好地利用大数据资源,实现更智能、更高效的决策和管理。
作者其他创作
大纲/内容
tag
加入训练集数据
标签模型构建
id是否可识别
测试集
测试
完成知识库构建
百度单体画像
训练集
客户
output:群体画像(1)tag+占比+tgi
投票模型
知识库构建
否
百度云
标签模型权重参数优化
否:视频权重系数为1
百度单体标签本身不输出,中间过程使用
标签挖掘
是
加入tag数据
客户接入
是否符合预期
调用群体画像
客户是否能提供单体标签(标记数据)
视频、url、APP数量上限?1w~50万
视频名称
input:(1)视频:id+观看视频列表+观看时长
标签模型优化
百度单体标签代替客户单体标签训练权重
调用单体画像
input:客户需要分析的标签,从百度大数据画像中的标签里挑选
例:视频:id+观看视频列表+观看时长+性别tag
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