依托开发者服务积累的 数据，通过时间序列机器学习模型和技术，完成用户APP活跃特征推断，助力传统品牌方和互联网平台完成线下精准营销，帮助品牌方进一步理解用户线下到访偏好，建立和优化广告投放和运营策略。
在自研的每日治数平台上，结合用户活跃的部分APP行为偏好数据，通过时间序列机器学习模型推断， 一、数据抽取 从数据库中抽取用户近期活跃APP的相关数据，包括活跃时间、APP分类等信息。 二、数据清理 去重与过滤：去除重复的记录，确保每条记录的唯一性，并过滤掉无效或错误的数据。 缺失值处理：对于缺失的APP分类信息，可以通过算法预测或手动标注的方式进行补充。 三、数据处理 时间戳转换：将安装时间转换为统一的时间格式，便于后续的时间序列分析。 特征提取：根据业务需要，提取出与APP活跃行为相关的特征，如活跃时间段、APP类别分布等。 数据聚合：按照用户或时间段对数据进行聚合，以得到更宏观的用户APP活跃行为特征。 四、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 五、时间序列机器学习模型推断 数据准备：将清理和处理后的APP活跃行为数据转换为时间序列格式。 模型训练：选择合适的时间序列机器学习模型，如长短期记忆网络（LSTM）、循环神经网络（RNN）等。 模型预测：利用训练好的模型，对用户的APP活跃行为进行预测，生成用户的APP活跃行为特征。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
企业内部设备统一标识符 |
-- | -- |
时间戳 |
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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/37809