Microblogging donn�es commerciales mini�re

Auteur: Loisirs, expert en technologie de l'algorithme de micro-blogging pour les produits d'entreprise, le Dr Acad�mie chinoise des sciences, a travaill� Sogou, Sina Weibo. Responsable de la publicit� et des algorithmes anti-triche utilisateur, algorithme de contr�le de distribution d'alimentation de flux, des algorithmes d'exploration de donn�es commerciales, etc., ont une exp�rience pratique � long terme et de la m�thodologie syst�me de travail des algorithmes li�s.

Editeur: Guo Rui, pr�occup� par grande zone de donn�es, � la recherche des rapports ou contribuer s'il vous pla�t le contact guorui@csdn.net.

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Syst�me et m�thode Cet article pr�sente les donn�es commerciales de micro-blogging exploitation mini�re, mais ne se concentre pas sur les mod�les et algorithmes pour ces d�tails, mais a expliqu� comment la fermeture de donn�es, soutenir et guider l'entreprise, comment �tablir un syst�me d'�valuation raisonnable, et comment se concentrer sur ces deux donn�es de construction infrastructures mini�res.

Affaires et produits

La complexit� de l'�cosyst�me de la publicit� de micro-blogging est l'un des meilleurs dans l'industrie. En raison de l'ouverture du micro-blog lui-m�me, les annonceurs de micro-blogging sont n�s avec la diversit� comme suit:

type

Electricit� type de fournisseur: La plupart du mode de livraison plus traditionnelle, les objectifs de livraison sont principalement enregistr�s ou achet�s;
App Type: L'objectif principal est de mettre en application l'utilisateur ou t�l�charger suite;
O2O: objectifs de livraison, y compris le t�l�phone, au magasin, les ventes de prospects et ainsi de suite;
M�dias / cat�gories Marque: objectifs de livraison sont principalement ros�tre, �tendre l'influence et la propagation de la gamme.

Mode de livraison

Le degr� de compr�hension des diff�rents clients et applications produits publicitaires Weibo un cri loin de cet outil de marketing, certains clients sont d�j� comp�tents dans l'utilisation des diff�rents produits de la publicit� en libre-service, diff�rent ensemble de mod�les cr�atifs, �criture cr�ative cibl�e pour obtenir diff�rents de marketing but, et souvent utiliser une combinaison de temps et de l'espace sur la forme de marketing, ces clients sont g�n�ralement mieux, la viscosit� est �galement tr�s forte, mais certains clients encore coinc�s dans l'�re de l'alliance de la publicit� traditionnelle, le mode de livraison relativement simple pour g�n�rer des id�es pour le manque de suffisamment la pens�e, est moins que satisfaisant. Client gradient constituent l'�cosyst�me de la publicit� de micro-blogging, la cons�quence la plus directe est - une excellente publicit� et sans attrait publicitaire coexiste.

exigences directionnelles

En raison du fort potentiel de micro-blogging compte les propri�t�s et les aspects miniers des portraits r�sultant utilisateur, les exigences du client pour outil de ciblage publicitaire est tr�s bien. Les crit�res de ciblage comprennent les cat�gories suivantes:

orientation de base: l'�ge, le sexe, la ville, le mod�le de t�l�phone de l'utilisateur et ainsi de suite;
Orientation d'int�r�t: entit�s cat�gories d'int�r�t pour l'utilisateur, ou m�me des mots-cl�s d'int�r�t;
Orientation de la relation: Indique la reine ou un ventilateur de livraison de produits concurrents;
�tat Orientation: Indique l'utilisateur est dans un certain �tat de la vie, tels que les garages, le stade de mariage;
l'orientation du sc�nario: une classe de tr�s fines classes de taille de grain de d�clenchement en temps r�el mis, ce genre de demande vient souvent de l'entreprise comme, par exemple, les clients peuvent sp�cifier la livraison � lui d'un micro-blog MSRC (Social CRM) a toutes les interactions de l'utilisateur ou sont tous les utilisateurs de l'a�roport.

1 demande des annonceurs pour la publicit� de microblogging tessellated

Weibo a introduit une vari�t� de produits publicitaires pour r�pondre aux divers besoins informatiques, et l'it�ration continue et l'am�lioration. Chaque produit est con�u portion abstraite publicitaire a besoin d'une grande classe, il existe diff�rents mod�les d'annonces, la facturation, les crit�res de ciblage, la plate-forme de prestation et de personnel professionnel. Ceci est la raison principale de micro-blogging presque deux ans de commercial en douceur.

Figure 2 La principale matrice produit publicitaire de microblogging

Syst�me de donn�es d'affaires

La publicit� demande des entreprises pour le trafic de donn�es sont ventil�es principalement vers le bas et d�crit des commentaires, de micro-blogging syst�me d'exploitation de donn�es commerciales est �galement bas�e sur la segmentation du trafic, qui est g�n�ralement dit �tre portrait utilisateur que le b�timent principal. Entourant le module d'extraction de donn�es auxiliaires comprend:

Exploitation mini�re Contenu: tous les attributs des utilisateurs de micro-blogging par leur comportement et pour d�crire l'objet, et ce comportement des utilisateurs (y compris la transmission, les commentaires, les pr�occupations, la louange, cliquez sur le cha�ne courte / vid�o) et de l'objet constituent la grande majorit� des produits de micro-blogging section, l'exploitation mini�re si le contenu a �t� au centre de l'exploration de donn�es commerciales.
Relation Exploitation mini�re: l'exploitation mini�re, y compris les informations de contact entre tous les objets utilisateur avec des objets. Les difficult�s dans le secteur minier relation se trouve principalement dans toutes les sc�nes d'affaires, il a une signification diff�rente et relation d'effet de l'efficacit� publicitaire.
donn�es App mini�re: microblogging comme une plate-forme ouverte pour l'acc�s � un nombre important d'applications tiers, Utilisateurs de cette appli de ces comportements peuvent nous aider � les amener � enregistrer des informations en tant que personne physique, un juge de l'�tat pour certains utilisateurs dans la vie r�elle. De plus, les utilisateurs peuvent aider directement aimer la diffusion des annonces de classe App App.
LBS Data mining: microblogging signe des donn�es pour aider � d�terminer le statut de l'utilisateur, mais aussi pour r�pondre � une partie de la demande de la part des clients servis, tels que les clients de la classe O2O seront plus pr�occup�s par les utilisateurs locaux � proximit�.

Dans la pratique des affaires � long terme, nous finissons syst�me de portrait utilisateur est divis� en trois parties:

Donn�es de base: description de certaines des informations de base de l'utilisateur, y compris l'�ge, le sexe, la ville r�sidente, mod�le de t�l�phone, l'activit� et ainsi de suite. La plupart des informations peuvent obtenir un acc�s direct aux statistiques simples ou, ont parfois besoin d'�tre corrig�es algorithme pour la pr�cision des donn�es;
donn�es d'int�r�t: d�crit � ce que les utilisateurs sont int�ress�s � �;
les donn�es du sc�nario: d�crit � ce que l'utilisateur est humain. �

3 syst�me de donn�es d'affaires micro-blog

Le calcul d'un ensemble complet de donn�es d'utilisateur dans le bloc de donn�es multiplex� de la haute et basse du syst�me de couplage pour soutenir l'architecture d'exploration de donn�es en forme finale repr�sent�e sur la Fig.

Figure 4 microblogging architecture data mining commerciale

syst�me d'�valuation

quatre �valuation

Microblogging travaux d'exploration de donn�es commerciales se concentre sur la construction du premier syst�me � grande �valuation. Nous comprenons que cela est beaucoup de secteurs d'exploration de donn�es lieu n�glig�. Nous avons mis en place un syst�me d'�valuation � quatre niveaux:

1. Effet Niveau: r�sultats L'exploitation mini�re peut �tre �valu�e servent directement � renforcer l'effet de la publicit� en ligne. Ce sont les �valuations de niveau le plus fort.

Exemple: Jusqu'� pr�sent, seul int�ress� dans le secteur minier peut �tre utilis� � cette �valuation de niveau.

2.Ground niveau v�rit�: Ground Truth il existe un ensemble de donn�es d'�chelle suffisante comme un ensemble de test et jeu d'�tiquettes de validation crois�e, vous pouvez utiliser l'algorithme d'apprentissage supervis� pour faire le classement. L'ensemble de donn�es Ground Truth est consid�r�e comme authentique crit�res d'�valuation finale, mais aussi pour la validation crois�e.

Exemple: le sexe de l'utilisateur. les utilisateurs de Weibo doivent remplir toutes les propri�t�s de leur propre sexe, mais pas fiable � 100%. Mais il y a beaucoup d'utilisateurs de micro-blogging d'authentification nom r�el, cette partie du sexe de l'utilisateur, il est cr�dible, si nous marquons ces utilisateurs � corriger les utilisateurs des donn�es de genre ne sont pas d'authentification de nom r�el.

niveau 3.Case: ne pas ensemble de donn�es statistiquement significatives des normes qui ne peuvent pas �tre obtenues des donn�es d'annotation, mais le r�sultat de la classification, une petite partie peut passer par les pages d�terminer avec pr�cision si oui ou non aux micro-blog manuel de l'utilisateur. Cette situation ne peut �tre fouill�e par les r�gles.

Exemple: r�sident Ville. Apr�s avoir creus� pour les utilisateurs � domicile ne peuvent utiliser les informations et l'adresse IP IBS de l'utilisateur, le reste des caract�ristiques sont la contribution tr�s limit�e � cette �tiquette, il est uniquement utilis� pour d�terminer les r�gles, les r�gles de classement des r�sultats de l'�chantillonnage, manuel utilisateur � Weibo sur le test de la page. Seulement 5% des utilisateurs peuvent (Bowen, photos et autres informations) pour d�terminer manuellement sa ville de r�sidence � travers la page de micro-blogging.

niveau 4.Logic: Lorsque l'�valuation des conditions ci-dessus n'ont trois niveaux, seulement une compl�tude logique d'�valuation. Que ce soit la logique de la r�gle de l'exploitation mini�re est la plus raisonnable dans les circonstances actuelles.

Exemple: �tat de Voyage. L'utilisateur position actuelle n'est pas �tat de la ville permanente qui est d�termin� � Voyage, ne faites aucune validation (mais sans faire aucune validation rarement, d'�valuer, souvent niveau de qualit� Case Logic et est difficile � compl�tement s�par�, g�n�ralement la migraine ou la migraine Case Logic , toujours en m�me temps voir l'int�gralit� de la logique et le test de cas).

Figure 5 Data Mining quatre �valuation

la construction du syst�me d'�valuation

Pour l'�valuation des principes suivants:

Toute une des m�thodes d'extraction de donn�es doit d�terminer l'�valuation sp�cifique avant d'engager le personnel et pertinentes de ce travail (y compris le PM) connaissent et se rallient � cette m�thode d'�valuation.

La m�thode d'�valuation en tant que travaux d'exploration de donn�es une pouss�e de la hi�rarchie.

Il est ax� sur la construction du syst�me d'�valuation, destin�s non seulement pour les algorithmes et mod�les peuvent fonctionner de fa�on continue la m�thode d'�valuation it�rative lui-m�me peut aussi �tre it�rative. L'importance de ce travail peut �tre encore plus important que le d�veloppement du mod�le, si l'�valuation de la plupart des travaux restera au niveau de qualit� Case Logic, m�me si l'ensemble du syst�me d'extraction de donn�es sera bient�t insoutenable, devenu vide de sens, parce que cette salle de travail it�ratif est petite et sans direction.

Nous passons beaucoup de temps pour r�soudre les donn�es V�rit� au sol, il existe deux m�thodes g�n�rales:

L'introduction de donn�es tierces. Ceci est un travail important � long terme fait. Les donn�es sur une plate-forme Internet a ses propres forces et faiblesses, les lacunes de micro-blogging est le manque de segments verticaux suffisants dans le domaine des donn�es utilisateur. Ainsi, l'utilisateur est engag� � introduire diverses donn�es et des donn�es de terrain verticales s�culaires.

�chantillon positif a �t� filtr� avec la base de donn�es des r�gles conventionnelles. Adoption des r�gles pour trouver un taux de rappel plus faible mais un taux �lev� de pr�cision comme un ensemble d'�chantillons positifs, nous pouvons �valuer la pouss�e au niveau du sol V�rit�.

En plus d'int�r�t pour l'�tiquette, peut �tre directement utilis� pour �valuer l'effet est pas beaucoup de donn�es, trop d'hypoth�ses et au niveau op�rationnel, nous avons utilis� seule r�f�rence dans la pratique. Les donn�es telles que le sexe, une s�lection de genre forte industrie de la publicit� connue (par exemple de beaut�), peut indirectement d�terminer l'exactitude des donn�es par des effets en ligne, mais ce n'est pas une m�thode directe est rarement utilis�, parce que trop de facteurs interm�diaires , auto-coh�rence est pas forte.

Dans ce syst�me d'�valuation, les ing�nieurs ne sont pas responsables des r�sultats d'exploration de donn�es � des int�r�ts ext�rieurs �tiquetez efficacit� de la publicit�. Si vous utilisez ces outils pour avoir un bon effet directionnel, c'est tr�s bien, si l'ing�nieur inefficace, les donn�es ne va pas � l'effet sur l'optimisation de l'�tiquette elle-m�me, parce que ce n'est pas la direction de l'�valuation, ces �tiquettes dans l'entreprise une boucle de r�troaction de position se trouve pas dans l'effet. Les ing�nieurs ne souhaitez que des �tiquettes font des optimisations de performance.

processus d'extraction des donn�es autres que l'�tiquette d'int�r�t. La figure 6.

La figure 6 des donn�es processus d'extraction

mines d'int�r�t

Exploitation mini�re et int�r�t Ground Truth ne peuvent pas v�rifier, parce que l'int�r�t lui-m�me est une description non-objectif difficile � d�finir. Dans le syst�me commercial de micro-blogging, l'int�r�t est d�fini comme suit:

Si les utilisateurs sont int�ress�s par une classe de choses: l'utilisateur sc�ne en cours d'ex�cution probabilit� estim�e de conversion de cette publicit� dans l'annonce sp�cifi�e / taux de clics.

Si vous ne pouvez pas sp�cifier une sc�ne publicitaire sp�cifique, des moyens d'int�r�t: focus historique de l'utilisateur sur ce contenu / taux d'interaction plus �lev�s.

Dans le premier cas, l'�tiquette d'int�r�t est un probl�me d'optimisation estim�e, fait partie du syst�me de pr�diction CTR / CVR peut �tre fait � diff�rentes tailles de l'�tiquette d'int�r�t, et souvent plus d'un ensemble. S'il y a des N types de produits informatiques de publicit�, les produits publicitaires peuvent avoir chaque M comportement de conversion pr�d�fini, l'�tiquette ligne th�orique des int�r�ts peut avoir jusqu'� N x ensembles M. Evaluation variable de donn�es d'�valuation directement en ligne, peut derni�re it�ration.

Dans ce dernier cas, l'int�r�t est juste une question d'interpr�tation de l'�tiquette, au fond dans le syst�me d'�valuation, le fait ne peut �tre it�rative. Mais l'existence de ces balises d'int�r�t sont n�cessaires car tous les sc�narios sont la publicit�, et form�s avec les donn�es de publicit� pour un mod�le de produit particulier serait plus biais�, mais (accr�ditifs fonction telle que du DMP) certaines sc�nes n'a pas besoin d'un service direct � mettre en vigueur, une description compl�te de l'�tiquette peut �tre des groupes d'utilisateurs. Nous g�n�rons donc une version de l'int�r�t commun dans l'�tiquette d'une simple m�thode statistique bas�e sur l'attention et de l'interaction. Elle exige que l'intelligibilit�, de sorte que le plus simple des r�gles, mieux. interdire g�n�ralement l'utilisation de processus de hi�rarchie analytique, car il n'a pas �valu� tous les niveaux d'aide.

contenu d'int�r�t

7 �tiquette de contenu de micro-blog calcul d'int�r�t

Les �tiquettes fournissent un contenu d'int�r�t pour les produits de la publicit�, en plus de l'application de l'outil fait maison directionnel. pratiques de contenus int�ress�s sont les suivants:

Fournir un contenu sur la d�limitation d'une grande liste de micro-blogging, la liste des utilisateurs de contribuer au contenu d'origine pour couvrir la grande majorit� est consomm�e (lire, interactif) contenu original. La liste comprend tous les annonceurs. Nous appelons cette liste est large liste de clients.

Grand contenu minier fourni ce champ mot-cl�, principalement calcul de corr�lation.

Ces grands cluster, puis manuellement organiser le r�sultat du regroupement, arbre de classification formant un deux contenus. Cette classification est connue comme champ mot-cl� et la possibilit� de marquer de grande taille. Contenu (tels que l'information industrie de l'industrie et l'agriculture) ne produit pas sur la publicit� des produits de micro-blogging Weibo n'a pas de sens, et donc ne pas utiliser des m�thodes artificielles donn�es � l'avance du syst�me de classification.

Avec les mod�les d'apprentissage automatique (FM ou LR) pour estimer chacun des produits publicitaires, les utilisateurs g�n�rent un comportement cible de probabilit� de chaque type d'annonce, si elle est sup�rieure � un certain seuil, qui est consid�r� comme l'utilisateur est int�ress� par cette cat�gorie. Telle est la pratique de la publicit� pour les produits sp�cifiques cibl�s.

Dans les op�rations publicitaires, nous faisons souvent pour une trousse d'orientation sp�cifique � l'annonceur particulier, des m�thodes similaires, mais se caract�rise par un utilisateur - annonceurs cette taille.

Si vous n'avez pas besoin de compter sur la publicit� des produits sp�cifiques de donn�es g�n�rales, relation statistique directe entre l'attention de chaque utilisateur � la grande taille, si vous vous concentrez sur une cat�gorie sup�rieure � la moyenne, qui est consid�r�e comme la classe se int�resse.

int�r�t App

�tiquette d'int�r�t App pour les applications de produits maison construite � cet effet. Ce travail peut se comporter plus compl�te id�e de micro-blogging exploration de donn�es commerciales pour r�soudre le probl�me.

�tiquette d'int�r�t App fait partie de la maison de l'application du syst�me de pr�vision de CVR. les syst�mes de CVR sont projet�es dans une construction en forme d'entonnoir, caract�ris� par une taille de particule de grossi�re � fine. - cat�gories d'int�r�t utilisateur App App taille de l'�tiquette, grand mod�le en utilisant la fonction croix, les r�sultats de cette couche sont emball�s outil d'orientation aux clients, la taille de particule - App couche interm�diaire est l'utilisateur, comme la pr�sence d'une orientation implicite; la derni�re couche est la ligne mod�le de pr�diction CVR, dans lequel la taille des particules est l'utilisateur - annonce - contexte, les r�sultats directement impliqu�s Rank.

Il y a deux questions avant de faire des estimations de donn�es CVR. Tout d'abord, l'application des fonctions de soutien � domicile sp�cifi�es par le comportement cible effet annonceur: T�l�charger (les utilisateurs ne doivent pas promouvoir ce t�l�chargement App) et Wake (utilisateurs push de cette application est install�e retapez l'App �tre un jour de jour de vie). Donc, au moins pour chaque besoins des utilisateurs de savoir si ces applications install�es, Servants plus pr�cis.

La solution � ce probl�me consiste �:

Micro-blog bas� sur les donn�es existantes, l'introduction de donn�es tiers, pour obtenir autant d'utilisateurs d'installer la liste App.

1 donn�es d'annotation, a estim� que l'utilisateur installe App 1 ne sont pas couverts.

Un autre probl�me est qu'il faut faire des estimations de CVR pour le t�l�chargement de donn�es que la formation marqu�e. Mais l'utilisateur micro-blog ne suit pas le comportement ult�rieur des clics de sauter hors de la publicit� (en particulier dans l'environnement iOS).

La solution est:

Coop�ration avec la soci�t� de surveillance tiers, obtenir certains clients de t�l�charger des donn�es de suivi App.

Marqu� avec 1 les donn�es, les estimations que 1 ne couvre pas le suivi des clients t�l�chargements App.

La solution � ces deux probl�mes est exactement la m�me, sont les premiers � trouver des donn�es, et ne peut donc pas trouver la partie des pr�visions. Estimation des r�sultats peuvent �tre associ�s � la validation crois�e, l'�valuation en ligne directe.

Accueil des donn�es syst�me d'application des mines montre la figure 8.

La figure 8 int�r�t App tag calcul�

Sc�nario minier

sc�ne mini�re d'un �ventail de besoins des clients. Dans la communication d'entreprise, le client re�oit souvent similaires aux exigences suivantes:

H�tels de luxe fr�quent�s par les utilisateurs et les a�roports;

propri�taires de BMW;

Les �tudiants du Coll�ge;

Weibo impliqu� dans un sujet donn� (comme � #Angelababy mariage # �) de l'utilisateur.

Ces exigences peuvent sembler en d�sordre, en fait, appartiennent � une autre cat�gorie de probl�mes autres que les � int�r�ts �, il a besoin de savoir � ce que l'utilisateur est humain. � Nous avons donc construit un syst�me pour int�grer le travail de creuser la sc�ne en r�ponse � ces demandes.

9 sc�narios du syst�me minier

sc�nario moteur

Tout d'abord �tabli afin de r�pondre � certains sc�narios moteur DSP pour les grands clients font la demande de SCRM. Les clients ont besoin pour faire fonctionner des ventilateurs sur les r�seaux sociaux et les clients potentiels ont besoin d'outils pour distribuer des messages � l'utilisateur, tels que:

La publicit� � micro-Ti et la Boli � BMW � de l'utilisateur;

Envoyer une activit� de micro-blogging, la publicit� pour cette interaction de micro-blogging avec l'utilisateur;

L'utilisateur se concentrer uniquement sur la publicit� pour Mercedes-Benz.

Pour ce type de demande nous avons mis un moteur de sc�nario, tout le comportement important utilisateur de micro-blog sur les donn�es d'acc�s par cat�gories de conduite (pr�dicat agit) classification de stockage, quel objet extrait (individuel d'objet), le sc�nario est d�fini comme un pr�dicat + objet , apr�s une s�rie de calculs interm�diaires, sous forme - donn�es format index � liste user stories �, mises � jour en temps r�el pour mettre en cache en ligne pour une utilisation orient�e services.

moteur de sc�nario de temp�te avec un acc�s en temps r�el aux donn�es, minutes apr�s calculate la mise � jour cache de niveau ligne, la plupart des probl�mes d'ing�nierie. algorithme local qui implique principalement deux:

nettoyage des donn�es. L'acc�s des flux de d�chets de donn�es en ligne, telles que la publicit� brosse dans la zone de sujet. Nous devons construire un module anti-spam.

relation �largie. sc�nario calcul� - une liste d'utilisateurs ont g�n�ralement des distributions solides � longue queue, � savoir la t�te de la sc�ne occupent les utilisateurs de masse, mais nous esp�rons que dans la plupart des sc�narios publicitaires peuvent couvrir un nombre important d'utilisateurs. Par cons�quent �limin� la plupart des donn�es kakawi sur la distribution de la partie m�diane de faire algorithme d'expansion bas�e sur la similitude ou de corr�lation.

L'exploitation mini�re et des sc�narios � long terme

Bas� sur le sc�nario du moteur accumul� des donn�es, nous avons mis en place un sc�nario � long terme du syst�me �tiquette (appel� l'�tiquette d'�tat de la vie ext�rieure) en haut.

�tat de vie du syst�me d'�tiquettes un total de plus de 20 �tiquettes, couvre la scolarisation, Voyage, garage, carri�re, le mariage de l'utilisateur, le r�le parental et d'autres Etats. Ces balises sont chacun ind�pendamment l'exploitation mini�re, l'exploitation mini�re enti�rement algorithme de la m�thode de son �valuation, aucune m�thode g�n�rale, la m�thode d'�valuation d�pend enti�rement des circonstances les donn�es de source. Voici quelques exemples:

�tudiants Tags:

Filtrables selon la teneur en micro-Bo relativement grande pr�cision de l'ensemble des utilisateurs du Coll�ge (Les �l�ves distinguent par un degr� de certaines sc�nes dans le mot-cl� de cheveux tr�s haut sous micro-�quitable). Ensuite, les utilisateurs entre 16-25 ans fonctionnalit�s de mod�lisation comprennent des caract�ristiques d'int�r�t, les caract�ristiques d'utilisation de cette appli, dispose d'IBS. Utilisation de l'ensemble d'utilisateur de l'�chantillon filtr� est positif, un ensemble �chantillon de formation n�gative s�lectionn�e au hasard. Pr�diction entre 16-25 ans, mais pas tous d'un �chantillon d'utilisateur d�fini, en prenant un nombre pr�d�termin�.

Mots-cl�s: Voyage

L'emplacement actuel de l'utilisateur et l'utilisateur ne correspond pas � la ville r�sidente vu dans l'�tat de Voyage de l'utilisateur.

Les propri�taires de voitures de luxe:

�laborer des politiques de filtrage bas�es sur l'industrie de l'information de l'utilisateur / titre, influer sur les relations sociales. la page Weibo � l'utilisateur une v�rification manuelle.

M�thode estime qu'il y aura un probl�me qu'il est difficile d'assurer des �chantillons positifs fabriqu�s � partir de l'ensemble de la formation est impartiale. En g�n�ral, le filtre peut satisfaire � certaines conditions donn�es sont toujours biais�es, pr�f�rent g�n�ralement mieux et les utilisateurs plus actifs. Mais dans cette derni�re �valuation a constat� que tant que l'attention dans le mod�le autant que possible de ne pas utiliser les r�gles dans ces fonctions, n'a pas grande importance. En outre, l'ensemble de la formation vers un meilleur utilisateur pas non plus un gros probl�me, parce que les r�sultats auraient �t� n�cessaires pour donner la priorit� � assurer un meilleur utilisateur qui n'est pas actif, le manque caract�ristique de l'utilisateur d'un impact s�rieux sur l'activit� d'un certain nombre de relativement peu d'importance.

La vie onglet �tat avec l'�tiquette semble avoir un int�r�t similaire � la place, mais l'application des m�thodes d'�valuation et le point de vue de d�part est compl�tement diff�rent. Par exemple, � les utilisateurs sont int�ress�s par les produits pour b�b�s � avec � b�b� parent utilisateur � sont deux choses diff�rentes. Du point de vue de la publicit�, nous ne mettons jamais les deux ensemble, nous sommes responsables de l'effet de l'ancien, mais celui-ci n'est pas responsable de l'effet.

De plus, nous ne pensons pas que la direction future de l'�tat de vie des labels tels travaux d'excavation, mais repr�sente l'id�e d'une publicit� traditionnelle. trop compter sur personne d'un tel peut lire et comprendre, mais des facteurs tr�s discrets calcul�e fa�on de penser n'est pas la publicit�. Mais cela ne veut pas dire que ce genre de travail n'a pas de sens, dans le domaine de la publicit� des nouveaux m�dias, il est doit exister dans une p�riode assez longue.

r�sum�

Dans la pratique � long terme, nous concluons que l'exploration de donn�es est le plus de points importants sont les suivants: proche de l'entreprise, de d�terminer l'�valuation. Nous ne pouvons pas les donn�es mini�res de ces deux �quipes, ne sera souvent travailler plus difficile beaucoup de gaspillage d'efforts.

A proximit� des moyens d'affaires que les donn�es de scission de l'�quipe de KPI d'affaires dans une partie de leur apport �nerg�tique, cette partie ne peut pas �valuer directement l'�valuation indirecte, de sorte que le retour de la question sur l'�valuation, qui est l'uvre de donn�es de base.

La construction du syst�me d'�valuation est un important travail facilement n�glig�, ce qui comprend l'acquisition et la production et la mise en place des m�thodes d'�valuation et processus it�ratif, l'�valuation des donn�es. Ce qui doit �tre l'acquisition de donn�es � long terme, la collaboration de donn�es et d'ouvrir l'industrie est maintenant devenu une tendance, on peut se rendre � leur propre manque de coop�ration par les donn�es, les donn�es sont difficiles � compter sur eux-m�mes pour faire un travail complet.

Microblogging sur la voie de l'innovation et la commercialisation de produits sont arriv�s si loin, t�tonnements et fosses �tag�s sont innombrables, accumul�es sur la base d'un usage interne et externe de leurs avantages r�aliser aussi t�t, de sorte que les donn�es mini�res suffisamment de gaz au sol ouvrir suffisamment de donn�es pour faire leur travail bien vivant, alors que le soutien et guider le d�veloppement de l'activit� publicitaire.

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