用戶增長團隊主要是與運營和產品相協(xié)作实蓬，實現(xiàn)對各個業(yè)務領域對用戶群特征的深入理解和洞察陵吸，從而在更大的新數(shù)據(jù)（可能是其他相關或者類似業(yè)務上的數(shù)據(jù)）上挖掘出潛在的本業(yè)務的新用戶预愤。
（0）數(shù)據(jù)準備
搭建數(shù)據(jù)平臺，包含用戶基本特征（性別呜师，年齡，收入，位置膘盖，人生階段等）转锈；利用用戶評論等文本信息挖掘用戶傾向盘寡；并利用分享，轉發(fā)等挖掘用戶之間關系信息黑忱。
（1）生成種子用戶宴抚。
首先勒魔，運營根據(jù)業(yè)務經(jīng)驗，將業(yè)務需求轉化為標簽菇曲，然后根據(jù)標簽劃分出已有的用戶作為種子用戶冠绢。這些種子用戶是在特殊場景下收集到的，對商品常潮，服務需求和興趣一致弟胀。數(shù)量比較少。根據(jù)已有標簽體系喊式，為所有用戶打上標簽孵户。沒有標簽的用戶通過GBDT生成。
（2）生成擴展用戶岔留。
首先對用戶文本信息進行向量化（doc2vec）夏哭，然后進行聚類，提取聚類中心向量献联。根據(jù)用戶文本所在聚類得到用戶價值傾向對向量表達竖配。（具體實現(xiàn)不明，推測為用戶性格里逆，是否關注產品體驗进胯，等進行文本信息特征提取，隨后進行聚類）原押；
其次胁镐，使用圖模型對用戶關系數(shù)據(jù)進行轉化，利用node2vec得到用戶關系網(wǎng)絡圖向量化表示诸衔。（這個用戶關系網(wǎng)絡圖對作用和表示不明）盯漂；
最后和用戶基本特征進行拼接，得到用戶組合特征笨农。多特征向量集（User Vector Set宠能，UVS）。這么做是因為僅僅使用用戶的屬性特征和標簽特征進行人群擴散過于粗獷磁餐，人與人的興趣差異不光光是興趣標簽決定的违崇，往往和時間、環(huán)境诊霹、友人等其他的因素息息相關羞延。各個維度當特征做好歸一化。（特征更加細粒度化脾还，同時是否做了主成分分析不明）伴箩。
多特征向量聚類并存庫（存聚類中心和對應ID）。（具體聚類算法和實現(xiàn)細節(jié)不明鄙漏，用戶關系數(shù)據(jù)聚類有點不明作用）生成擴展用戶群特征嗤谚。擴展用戶應該是淘系所有產品線用戶棺蛛。
（3）使用方法，當運營在平臺上傳種子用戶ID后巩步，根據(jù)種子用戶ID判斷其是否在UVS中旁赊，將存在的也通過以上方法和數(shù)據(jù)生成對應聚類中心。通過相似性度量方法找到與種子人群類簇中心距離最小的 topN 個擴展用戶類簇椅野，其中高緯度數(shù)據(jù)使用余弦相似度效果較好终畅。（種子用戶和擴展用戶各生成多少個聚類中心不明）。將這N各用戶類簇的用戶ID輸出竟闪。
（5）分群評價指標离福。覆蓋度和相似度。
覆蓋度：對種子人群進行隨機采樣炼蛤，切分為 A妖爷、B 兩個人群， A 人群通過相似人群挖掘算法得到擴散后的人群 C 理朋，覆蓋度 =B∩C/B 赠涮，覆蓋度表示擴人群中人群 B 的占比，考驗的是算法通過人群 A 對人群 B 的“恢復”能力暗挑，具體實驗中通過將種子人群進行 5 倍擴散后根據(jù)相似人群的覆蓋度是否有提升來對模型進行迭代優(yōu)化。人群覆蓋度指標并不能完全表征相似人群與種子人群的的近似程度斜友，需要配合人群相似度一起評估炸裆。
相似度：人群相似度用來控制人群規(guī)模。首先分別計算擴散人群到種子人群聚類中心的 cosine 距離鲜屏；其次進行歸一化烹看。人群相似度基于擴散人群與種子人群間的距離計算，能夠表征擴散人群與種子人群的相似程度洛史。
（6）進一步擴展
特征表達優(yōu)化惯殊；根據(jù)業(yè)務的人群劃分豐富；特征豐富也殖；效果反饋和迭代土思。
淘寶通過相似人群用戶擴展的思考
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