es用户标签查询_es基本查询方法

用户标签有哪些内容强化学习的过马尔科夫决策过程模型方法如下:(1方法)环境状态表示标签应用深度强化学习进行查询词推荐时,环境状态为页面的状态,该页面状态主要包含用户特征和用户行为及查询词三部分。基本用户特征包括:用户基本信息,如性别、年龄段、购买力、偏好情况。主要用于对不同用户给出不同推荐策略;用户行为主要指在当前页面用户的发生的行为,主要用于到达当前页面查询状态给出的反馈,来评判上次页面的引导动作好坏情况,我们将点击查看商品详情称为成功状态,点击页面的查询推荐称为过程状态,退出本次搜索或重新输入查询词查询称为失败状态;查询词主要为跳转到本页面时查询词的文本内容,表达用户的当前期望状态。最终区别不同状态s的特征为:查询词、性别查询、年龄段、购买力、偏好情况、用户行为。本文采用机器学习的方法对电商平台搜索广告转化率的影响因素进行了挖掘。在挖掘出的影响因素基础上,分析平台广告转化率的提升方向,明确了查询推荐对于广告转化率提升的重要意义,同时,提出了更加智能化的查询推荐算法,具体研究结果如下:(1)对电商平台搜索广告转用户化率影响较大的因素为:物流服务评分、广告商品销量、消费者购物习惯、电商平台查询推荐的智能化程度。

es查询方式通过建查询立以广告转化率为目标的机器学习模型,输入大数据训练,输出最终训练用户模型特征的重要性排序。平台应着重投入对查询推荐智能算法的研究,提升消费者的购物效率,通过帮助商家提升广告点击率及转化率,从而提升搜索广告给标签自方法身带来的收益查询。(2)查询推荐对于电商平台搜索广告转化率提升具有重要意义,结合强化学习设计的查询推荐算法更加准确、智能、高效。

es基本查询方法按照以上的群体划分标准,调用客户画像信息库中的用户家庭月均收入、理财知识丰富程度、互联网金用户融产品投资金额、基本投资理财时长四项关键指标,将所有标签在册存量客户均查询进行标方法签化,归类至相应的投资群体类型。(2)标签库维护在不断采集和查询填充客户个人标签信息项后,为了安全性、完全性保护,需要同步建立标签信息查询维护管理机制。

该机制主要包括编码管理、密级管理、更新周期管基本理三项工作内容,具体分别是:编码管理:方法是需要对库内每项标签信息均设立唯一的编码,为当前的用户分类模型设计、模型优化、指标扩充、标签信息数据源管理、标签解析等实现一致性、标准化查询的有效管理。更新周期管理:对于有时间性的标签标签信息,例如个人收入、家庭收入、投资金额等内容,一般情况下是会随着时间变迁而变化,不会是恒定不变。对于这些类型的标签信息,可以通过统计其变化周期规律,得出一般的变化时长。对于本查询平台产生的信息,例如在IQJ的投资金额,则直接调用系统内部数据进行更新;而对平台外产生的标签信息,例如家庭收入、个人收入等,则需要由客服人员通过电话回访或有奖匿名在线调查的方式,客户自报相关数据,从而录用户入标签库更新。除外,还有用户类型的定义,也可能随着客户类型的变化而更新,未来可能会根据统计模型划分为更多类查询型,也可能定义本身需要更改,这些都需要同步更新,以适应需要。

(3)建立查询标签管理规范标签信息的采集、维护、更新、保密等各项工作,由于庞大的客户群规模而变方法得复杂、繁琐,用户其中,会涉及多个部门、不同岗位之间的权责划分、分工协助、流查询程运作标签。

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