依托开发者服务积累的数据，进行加工、萃取、挖掘建模生产用户画像兴趣标签，丰富人群圈选维度、精细化人群策略，助力用户洞察与精细化运营，帮助互联网广告平台、品牌方建立和优化广告投放策略，实现广告精准触达和精准营销。
在自研的每日治数平台上，通过用户近期安装活跃过的APP类行为，利用机器学习模型进行建模，以生成用户的APP类兴趣偏好标签。 一、数据抽取、清理和处理 数据抽取：从数据库中抽取与用户APP类行为相关的原始数据。 数据清理：对抽取的数据进行清洗（包括用户安装APP类别、APP类活跃列表（包含类别活跃天数、活跃频率）等，去除重复、错误或无关的信息。 数据处理：对清洗后的数据进行必要的转换和整合，如数据聚合、特征提取等，以便后续的分析和建模(按照企业内部设备统一标识符字段进行聚合操作）。 二、数据仓库层建设 1.数据模型设计 2.ETL过程 3.数据仓库优化 三、基于APP类行为的用户兴趣偏好建模 特征提取：从用户APP类行为数据中提取关键特征。 模型选择：根据问题的性质和数据的特点，选择合适的机器学习模型进行建模。例如分类模型（如逻辑回归、决策树、随机森林等）或聚类模型（如K-means、层次聚类等）。 模型训练与评估：使用历史数据对模型进行训练，根据评估结果调整模型参数和结构，优化模型的预测能力。 生成兴趣偏好标签：将训练好的模型应用于预测新用户或新数据，生成用户的APP类兴趣偏好标签。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
企业内部设备统一标识符 |
-- | -- |
时间戳 |
-- | -- |
APP安装类别列表 |
-- | -- |
APP活跃类别列表 |
-- | -- |
APP活跃序列 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 企业内部设备统一标识符 | 8916ad81f4fe49a6b4346edcd553230e |
| 时间戳 | 2024-05-31 15:01:10 |
| APP安装类别列表 | 直播类APP、影音制作APP、汽车类APP |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/37782