别轻易点赞 大数据痕迹会暴露你的隐私 没有人可以离开社交媒体（微信、微博、脸书等），朋友圈是维系外界最重要的通道之一，大多数人都是社交媒体的重度使用者。但是，有没有想过，我们在社交媒体上的一些无意识的行为（例如点赞、收藏、上传头像、状态更新、转帖等），其实很深层次的在暴露内心的一些秘密和隐私。 整理了一些社交媒体数据挖掘的结果，你会发现，大数据、行为痕迹和社交媒体的结合

Facebook庞大的用户基础为外贸开发客户提供了巨大潜力。然而，许多企业和外贸业务员在Facebook开发目标客户时会遇到瓶颈。本文将深入探讨四种在Facebook精准开发客户的方法，帮助企业在Facebook找到更多潜在客户。 利用Facebook开发客户前准备 在利用Facebook开发客户之前，首先需要明确目标客户 和关键词 ，以便更精准地开展后续开发。比如产品是激光切割机

以下介绍：实用技巧：轻松实现facebook点赞快速增长！关于实用技巧：轻松实现facebook点赞快速增长！所提到的问题请大家联系客服老师，文章内容不重要关于实用技巧：轻松实现facebook点赞快速增长！所提到的问题请大家联系客服老师，文章内容不重要 关于实用技巧：轻松实现facebook点赞快速增长！所提到的问题请大家联系客服老师，文章内容不重要 在当今社交媒体时代

一、项目背景 社交网站Facebook用户遍布全球各大洲，旗下产品用户数破10亿，约23%的世界人口是Facebook用户，而且移动端月均活跃用户达到总用户数的97%。由此许多出海企业在海外推广时，都会在Facebook进行广告投放。 本文就使用kaggle上的Facebook广告投放效果案例数据集，站在广告商家的角度，对xyz 公司投放的三组广告进行数据分析，帮助商家判断广告是否达到预期

全文共9694个字，建议阅读25 分钟 01 什么是用户画像 用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。 用户画像是对现实世界中用户的建模，用户画像应该包含目标，方式

写在最开始，本人不是专业做推荐系统的，本文只是整理最近培训的所见所得。学生生涯的时候略微了解些推荐系统的皮毛，工作后暂时还没做这方面的工作，但之后的工作规划会涉及到相关领域知识，另加上本人对算法类培训颇感兴趣，于是参加了近期的培训，自此整理消化下相关知识，聊以慰藉。 基本概念 目前推荐系统的用户画像都是对用户的向量化表示，推荐系统的用户画像是给计算机用的，而不是给人看的

用户画像 User Profile 基于内容推荐离不开用户画像。在推荐系统中，并不以市场销售人员的第一视角去看待用户（绘制标签云图像或者若干统计学属性），用户画像应该给机器看而不是给人看。 推荐系统在对匹配评分之前，要先对 user 和 item 都向量化才能进行计算，其中用户向量化的结果，就是 user profile。用户画像不是推荐系统的目的，而是构建推荐系统过程中的一个关键环节。

Tony（作者）：Facebook最近在他们官方博客发布了他们改版的界面，并且官方已抛出此次改版的目的：新闻Feed流更易读，更方便交流，更容易导航，内容为核心，减少不必要的UI元素。 一般大公司产品改版，可能会带着一些设计趋势，我们作为UI/UX设计师当然要多关注下，这次本着好奇心去研究分析下他们此次改版的视觉风格、交互体验和老版本的一些细微的差别。目前新版本可以看到他们改版的风格

在《当推荐系统遇上用户画像：你的画像是怎么来的？》一文中，我们介绍了怎么通过TF-IDF的方式得到用户的画像。而在本文中，我们来聊一下在搜索、推荐、计算广告系统中“画像是怎么用的？ ”。 在互联网商业应用中，许多广告 主在“搜寻潜客”时，都会遇到如难以识别高潜人群、难于平衡成本与规模等问题。而在数字营销 的过程中，运营人员或者数据分析同学也是在根据已有的经验，通过用户画像的方式

一、用户画像的概念 用户画像概念一经提出,便被广泛应用到精准营销等领域。后来,作为一种描绘用户特征、表达用户诉求的有效工具,用户画像被逐渐引入到图书馆服务等领域。关于用户画像的概念,普遍认为最早是由“交互设计之父”Cooper提出来的,他认为用户画像是真实用户的虚拟表示,是基于一系列真实数据(Marketing data,Usability data)的目标用户模型7