画像平台人群包常见应用场景

Push侧通过人群接口每日定时拉取人群数据，然后遍历人群中的每一个用户并推送Push消息。 应用方式：在画像平台上通过规则圈选创建女性用户人群A，通过文件导入的方式创建黑产用户人群B，通过组合人群的方式创建人群A与B的差集人群C。 业务为了给指定用户（不分男女）赠送优惠券，还创建了一个白名单人群D，将C人群与D人群求并集后生成了新的人群E，E人群不仅覆盖了原有的赠送人群范围，而且可以向特定用户群体赠送优惠券。 应用方式：外呼团队在画像平台上创建外呼人群，并借助人群拆分功能将该人群按照25%、25%、25%、25%的比例拆分为4个子人群，在外呼平台导入4个子人群并配置不同的话术进行外呼操作。 最终通过对比不同子人群外呼效果找到了最合适的话术，其有效性相比其他话术提高了15%，外呼团队也针对性地提高了该话术在外呼中的占比。5.

AB实验人群定向HTE模型5 - Meta Learner

但因为树本身是对outcome进行建模而非对treatment effect进行建模，很有可能有效的人群划分方式在这种情况下并学习不到。

UE5 CitySample的MassAI海量人群绘制

之前这篇有说过Mass的Visualization，在近处是真实可以交互的Actor，而在远处会统一合并成ISM，如下图所示。

功能解说 | 建好人群包，精准营销省烦恼！

5. 已成单用户 已成单用户，即精准的目标用户。 ? ▍ 营销方案 这一类客户是目标用户，也可以看做是种子用户，通过相似人群扩散，可以扩散出最多100万这样的特征的目标用户群，然后通过广点通去触达这些相对较精准的目标用户群，实现低成本、高质量的拉新。

人群LookALike以及挖掘人群的创建思路

人群LookALike是给定种子人群，然后通过技术手段找到与该种子人群相似的用户群体。 图5-26展示了基于向量求LookALike人群的主要流程。图片基于种子人群特征分布计算相似人群。 该方式的重点是对种子人群进行画像分析并找出主要特征，此处可以通过与大盘用户（日活或者月活）对比计算TGI找到种子人群主要画像分布特征。基于特征分布计算相似人群的流程如图5-27所示。 图片基于分类算法计算相似人群。把种子人群当作正样本，其他非种子人群（或者其他人群）当作负样本，通过训练分类模型计算出满足条件的用户并构建目标人群。 通过分类算法计算相似人群也是业界常见的人群LookALike实现方案，图5-28展示了其主要实现流程，其中分类模型可以使用传统的机器学习或者深度学习方法。

画像平台人群创建方式-规则人群创建

规则圈选的实现依赖画像宽表数据或者BitMap数据，其实现逻辑如图5-12所示。 前两种执行方式生产的人群会优先产出BitMap并存储到OSS中，第三种方式生成的人群数据直接存储在Hive表中。为了实现人群数据的持久化存储和便捷的接口调用，人群数据最终会存储在Hive表和OSS中。 Hive表中的人群数据主要用于离线数据分析场景，很多业务使用人群之后需要通过人群结果表进行效果分析。图5-13展示了人群结果表的表结构设计，人群crowd_id作为分区键，分区下包含该人群所有用户。 OSS中的人群数据主要应用在通过接口获取人群数据的场景下。人群数据压缩为BitMap并存储到OSS中，一亿人群大小在100M左右，通过接口可以在几秒内获取到人群结果。 图5-14展示了Hive和OSS人群BitMap之间相互转换的主要方式。

巨量引擎O-5A人群资产经营方法论

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画像平台人群创建方式-导入人群创建

图5-20展示了3种导入人群的可视化配置页面。 Hive表导入和SQL导入的实现逻辑比较简单，如图5-21所示，Hive表导入配置和SQL语句配置都会转换为SQL导入语句，经由大数据引擎执行后获取到人群数据。 与Hive导入人群方式不同，文件导入优先生成人群BitMap，之后再通过BitMapToHive过程写入到人群结果Hive表中。 图5-22展示了通过上传文件创建人群的流程图，其中展示了DeviceId文件上传的处理流程，DeviceId需要做一次ID转换之后再写入人群BitMap。 导入人群是画像平台最常用的人群创建方式之一，其实现了将各类数据源沉淀为人群的功能，支持更灵活的人群创建方式，拓展了画像平台数据范围。

人群密度估计

Counting Varying Density Crowds Through Attention Guided Detection and Density Estimation CVPR2018 本文针对人群密度问题 将 检测方法和回归方法结合到一起，以此来提升人群密度估计精度 人群密度估计问题目前主要的方法有基于检测的和基于回归的方法。 在人群密度小的时候，基于检测的方法效果更好。在人群密度较大的时候，基于回归方法的效果比较好。 ? ? 本文的思路就是将 检测方法和回归方法结合起来，各取所长。 5 Experimental Results ? ? ? ? ?

相似人群画像算法

一、数据源 1、相似人群数据存在TDW库中，数据字典说明： CREATE TABLE sim_people_tdw_tbl( uid STRING COMMENT 'reader id', ', update_date STRING COMMENT 'update_date' ) 字段 类型 含义 uid string 用户标识 sim_uids string 与uid喜好相似的人群 ，格式为用户编号:相同阅读量，相似用户之间以逗号分隔 sim_num BIGINT 相似人群的人数 update_date string 数据日期 2、基础用户画像存在MongoDB中 Image [ 相似人群字典表 :return: 相似度最高的相似人群 """ user_similarity_list = sorted(cluster_dic.iteritems(), key : 相似人群的相似度字典表 :return: 相似人群画像字典表 """ cluster_profile_rs = {} for sim_user_obj in sim_users_profile_array

DF消费者人群画像—信用智能评分方案分享（top5）

此次比赛是中国移动福建公司提供2018年某月份的样本数据，包括客户的各类通信支出、欠费情况、出行情况、消费场所、社交、个人兴趣等丰富的多维度数据，参赛者通过分析建模，运用机器学习和深度学习算法，准确评估用户消费信用分值。我们知道通讯运营商作为社会企业中不可缺少的部分，同样需要打造企业信用评分体系，助推整个社会的信用体系升级。可是“传统的信用评分主要以客户消费能力等少数的维度来衡量，难以全面、客观、及时的反映客户的信用。中国移动作为通信运营商拥有海量、广泛、高质量、高时效的数据，如何基于丰富的大数据对客户进行智能评分是中国移动和新大陆科技集团目前攻关的难题。运营商信用智能评分体系的建立不仅能完善社会信用体系，同时也中国移动内部提供了丰富的应用价值，包括全球通客户服务品质的提升、客户欠费额度的信用控制、根据信用等级享受各类业务优惠等。有了赛题的初步了解，我们接着考虑赛题的意义，主要为四个方面，（1）可直面真实场景数据，可以接触到企业内部真实脱敏的数据，让参赛者在真实业务场景上使用数据；（2）可以交流多种想法，可以接触到企业内部真实脱敏的数据，让参赛者在真实业务场景上使用数据；（3）进一步提升信用评估方法技能，通过此次参赛可进一步提升参赛选手的对用户信用评分的技能，可以用在用户画像和黑产识别上；（4）加强机器学习应用技能，通过此次参赛可加强如何将算法知识应用在用户给评分的业务场景中。有了这些基本的了解，接下来将具体展示详细工作。

人群密度估计

该网络在几个常用的公开人群密度估计数据库上取得了不错的效果。 1 Introduction 拥挤场景解析的发展从简单的人群数值估计到 人群密度图估计，人群密度图可以提供额外的信息，因为同样数量的人可以分布在不同的位置，如下图所示 ? 生成准确的人群分布图挑战性比较大，其中一个主要的困难就是离散化的问题，人在图像中不是只占用一个像素，密度图需要保持局部邻域的连续性。其他的困难包括场景的多样性，相机角度的多样性。 以前基于CNN网络的人群密度估计主要采用了 multi-scale architectures，虽然取得了不错的性能，但是存在两个问题：当网络变深的时候， the large amount of training 人群密度估计从方法上来说可以分为三大类：detection-based methods, regression-based methods, and density estimation-based methods

人群分析、人群计数 开源代码文献及数据库

Scale-adaptive Convolutional Nerual Network https://github.com/miao0913/SaCNN-CrowdCounting-Tencent_Youtu 人群分析 Towards perspective-free object counting with deep learning ECCV2016 https://github.com/gramuah/ccnn 人群计数 Density Estimation for Crowd Counting AVSS 2017 https://github.com/svishwa/crowdcount-cascaded-mtl 人群计数 /hosseinm/med Panic，Fight，Congestion，Obstacle ，Neutral 人群异常检测 Anomaly Detection and Localization in Crowded Scenes 数据库 http://www.svcl.ucsd.edu/projects/anomaly/ 人群分析 Deep Spatio-Temporal Residual

Hibernate 5 的模块包（modulesartifacts）

Hibernate 的功能被拆分成一系列的模块/包（modules/artifacts），其目的是为了对依赖进行独立（模块化）。

Hibernate 5 的模块包（modulesartifacts）

Hibernate 的功能被拆分成一系列的模块/包（modules/artifacts），其目的是为了对依赖进行独立（模块化）。

Day5 r包使用

人群数据如何对外输出

比如用户希望在Push平台上针对指定人群下的所有用户推送消息，此时可以使用画像平台接口拉取人群数据；在七夕活动中，运营人员投放使用了多个人群，为了分析不同人群的转化效果，此时需要将人群结果的Hive表提供给数据分析师使用 拥有数据表权限的用户理论上可以读取到所有人群下的用户数据，如果部分人群数据比较敏感（比如充值用户人群、日活用户人群），就需要严格控制Hive表的读取权限。 可以通过人群下载等平台功能将人群数据导出到临时Hive表中供业务使用，这样可以避免上述三类问题的发生。对外提供人群数据的服务接口主要有两个：获取人群基本信息接口和获取人群BitMap接口。 当业务方需要感知人群状态变化时，可以定期调用人群基本信息接口，对比人群前后状态就可以知道人群状态是否变更。比如在Push平台上置了一个定时更新人群，当人群数据更新后需要再次给人群下的用户推送消息。 图5-37展示了通过服务接口对外输出人群数据的流程图，其中包含了人群状态监听和人群数据拉取过程。图片----本文节选自《用户画像：平台构建与业务实践》，转载请注明出处。

受众行为分析与人群定向

明白了这一点，也就触摸到了人群定向的天花板–不可能百分之百精准。 如何从广泛的受众中提炼目标人群呢? 正是依靠受众行为分析。 举例来说，关键词标签 Valentino (id为1) 的模型 σ={1,100,5,0,0,1} 表示在用户浏览的网页中共含有关键词Valentino 100个，在他/她点击过的页面中含有关键词Valentino 5个，而在他/她进行购买下单的页面中含有1个关键词Valentino。 在第一节的例子中， 假设白领女性Amanda的cookie ID为1， 拥有关键词标签Valentino： σ1={1,100,5,0,0,1}， 被加权归一化后系数θ(σ1)=0.75；同时， Amanda 人群定向投放 作为人群定向广告正式投放前的最后一步，受众聚类和结构化的人群分类将进行匹配映射。这种映射是利用二者标签集合的重合度来实现的。

5G隐藏WiFi握手包新手抓包测试

本文使用小白抓包软件演示5G隐藏WiFi的抓包方法。百度网盘下载：https://pan.baidu.com/s/1Q9oWrHF_nKgwOtKyVcb7IQ? 网卡会自动识别，如果没识别到或又新接入了网卡，可以点击“加载网卡”或按F5刷新一下页面。本次教程演示的是抓包5G隐藏WiFi，由于软件默认未启用5G扫描，需在设置中启用，并将扫描时间改长一些。 这里以我的华为路由器进行测试，提前设置了一个5G隐藏WiFi，并使用手机连接上这个WiFi。注意目标WiFi需要有设备连接使用才能抓包。 若检测捕获到了客户端连接过程中的握手信息，则抓包完成（如果WiFi是隐藏的，还会显示出WiFi名称）。程序内置了几个简单的小字典，可做简单的弱密分析。点击旁边的钥匙按钮可以对抓到的握手包进行跑包。 由于我设置的密码很简单，只花了5秒就在第一个常用字典里找到了秘钥（12345678）。

人群计数--Mixture of Counting CNNs

of CNNs Specialized to Specific Appearance for Crowd Counting https://arxiv.org/abs/1703.09393 本文是人群计数的 ，不是人群密度估计。 这里主要的思路是针对不同场景的 scale and congestion 造成图像块的 Appearance 差别很大，这里我们使用多个小 CNN 来估计总人群。 另外适应一个大点的 CNN 对 图像块进行分类，这种分类主要依据人群密度大小。类别的概率作为每个小 CNN 的权重。 Appearance 的差异性 ?