项目

用户画像

• 用户标签体系: 推荐系统使用的用户画像特征列表，脑图展示
• 新户留存分析: 新用户留存分析，应用GBDT，给出组合特征对留存率的影响正负向。

用户embedding

ALS

• 兴趣ALS向量化: 使用ALS模型对用户兴趣标签进行向量化，应用于推荐系统中。
• ALS增量更新: 对ALS推荐算法的一个扩展实现，增强在于提供了 单步更新能力。它通过 PySpark 包装器提供了可访问的静态方法 (stepUser, stepItem)，允许用户使用预先存在的另一方因子来执行用户因子或物品因子的单次 ALS 更新迭代，保持与先前状态的向量连续性。