背景 用户的历史行为序列中包含丰富的信息，但是现存的方法很多都是将用户序列表征为一个向量，最后映射为一个标量，而这对具有多模态信息和异质集的复杂分布的用户序列来说表达能力是有限的。...因此将用户兴趣用单个标量来表示是无法捕获到多模态的用户兴趣的。...为了使bubble embedding可以捕获到这一层信息，本文采用DNN \Phi(\cdot) 利用序列中item的embedding来估计得到半径向量。...该DNN模型需要满足三个条件： 能够去除序列中的噪声，即用户可能是误点的，不能反映他的兴趣。 需要将行为序列中的时序依赖编码进去，因为用户的兴趣会随着时间演化。...总结 本文的最大的特点在于将用户的兴趣表征为超球的形式，从而避免了单个标量表征能力不足的问题。超球的半径反映了用户的对这类item的兴趣大小，文中通过自注意力机制从行为序列中学习得到。
setTimeout); setTimeout(function(){ throw new Error("hhh") },1000); 参考 方法二 封装为 promise，通过 promise.catch 捕获...，或 promise 全局错误捕获 const p3 = () => new Promise((reslove, reject) => { setTimeout(() => { reject...main3() { p3().catch(e => console.log(e)); } main3(); 方法三 封装为 promise，通过 async await 调用，通过 try catch 捕获
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爬虫随机从CSDN博客取得800条用户行为数据，包含用户名、原创博客数、评论数、浏览量，试着从博客数，评论数，浏览量三个方面分析csdn的博主们的形象。...浏览量 浏览量超过2w的有37%，超过10w的有27%，这数字开起来很大，但联想到有30%的用户博客数过50，所以平均下来，一篇博客应该有2000浏览量，这个可以再之后进行爬取数据做分析。 ?...拉取数据实现 存储格式 用户信息包括用户名，点击量，评论数，原创博客数，使用json文件存储。...[{ "user_name":"", "page_view":"", "comment_count":"", "blog_count":"" }] 通过me.csdn.new/用户名页面可以获得关注和被关注用户...关注和被关注用户列表用于做递归访问。 ?
事件捕获指的是从document到触发事件的那个节点，即自上而下的去触发事件。相反的，事件冒泡是自下而上的去触发事件。绑定事件方法的第三个参数，就是控制事件触发顺序是否为事件捕获。...true,事件捕获；false,事件冒泡。默认false,即事件冒泡。Jquery的e.stopPropagation会阻止冒泡，意思就是到我为止，我的爹和祖宗的事件就不要触发了。...事件触发顺序变更为自外向内，这就是事件捕获。 方法： 阻止事件冒泡 和默认行为。 事件冒泡： ? 阻止默认行为： ?
明确分析目标及其方向 通过对用户关键行为的埋点获取的日志数据，包含用户、商品、行为、时间等信息，而看似简单的几个维度，通过数据分析手段，便能从不同角度挖掘蕴含的价值。...本次主要通过以下四个方向探索淘宝用户行为： 1.1 用户行为时间模型 PV、UV随时间变化。 留存率模型。 1.2 用户消费行为分析 各周期内消费次数统计。 各行为转化模型。 复购率模型。...二、理解数据 数据中包含了淘宝App由2019年11月28日至2019年12月3日之间，有行为的随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、收藏）。...2.2 复购率分析 复购率是自然周期内，购买多次的用户占比 复购率统计口径：有复购行为的用户数 / 有购买行为的用户数 df_buy = df.loc[df.behavior=='buy'] pivot_life...根据留存监控用户的持续用户行为，防止用户流失。 2、消费行为：根据高流失率环节，给予引导与提示，提高转化率。考虑在客户发生首购行为后，发放特殊优惠，以提高复购率。
关于用户行为分析，很多互联网公司都有相关的需求，虽然业务不同，但是关于用户行为分析的方法和技术实现都是基本相同的。在此分享一下自己的一些心得。 一....简介 用户行为分析主要关心的指标可以概括如下：哪个用户在什么时候做了什么操作在哪里做了什么操作，为什么要做这些操作，通过什么方式，用了多长时间等问题，总结出来就是WHO，WHEN，WHERE，WHAT，...用户通过什么方式访问的系统，web,APP,小程序等 HOW TIME，用户访问每个模块，浏览某个页面多长时间等 以上都是我们要获取的数据，获取到相关数据我们才能接着分析用户的行为。...有了上面的思路，下面我们来说下实现的相关技术问题，如何落地用户行为分析。 a).首先是获取用户行为数据，目前比较多的方法有两种，一种是埋点，一种是无埋点（即全埋点）。...四.总结 本小节知识简单介绍了用户行为分析的大概流程，具体到分析方法还有很多，之后会说下埋点数据的设计和处理过程。
Js捕获异常的方法 JavaScript的异常主要使用try catch finally语句以及窗口对象window的onerror事件来捕获。...try catch finally try catch finally只能捕获运行时的错误，无法捕获语法错误，可以拿到出错的信息，堆栈，出错的文件、行号、列号。...// 非标准 catch_statements }] */ 通过Error的构造器可以创建一个错误对象，当运行时错误产生时，Error的实例对象会被抛出，Error对象也可用于用户自定义的异常的基础对象...，Js内建了几种标准错误类型： EvalError: 创建一个error实例，表示错误的原因：与eval()有关。...window.onerror window.onerror可以捕捉语法错误，也可以捕捉运行时错误，可以拿到出错的信息，堆栈，出错的文件、行号、列号，只要在当前window执行的Js脚本出错都会捕捉到，通过
常见的是用户行为分析的漏斗转化，桑吉图显示, 用户统计标签加工等。 二. 建模详细说明 User: 即用户行为的主体，可能是发布视频的唯一用户id, 也可能是观看视频未登录的设备id。...字段描述是否可选user_id sex name名称是user_category用户分类 When: 用户行为发生的实际时间 字段描述client_time Where: 用户行为发生地点，可能是...如果用户行为是对另外一个用户，则为user_id。 字段描述是否可选target_id用户行为对象id Event: 用户行为实体，包括用户行为ID，用户行为内容。...字段描述是否可选event_id用户行为id event_name用户行为名称是event_content用户行为内容是 因为在这张表是最细粒度的数据，字段是高频字段，基于这种思想做DWS层宽表设计...，方便基于用户行为做数据分析，数据挖掘和对于用户画像，用户推荐等业务应用场景。
用户可能会习惯性的使用一款产品，或者在使用一款产品时会产生习惯性的行为。...如何利用行为模型帮用户养成（好的）习惯？ 新“福格行为模型” 旧版福格行为模型 （Fogg's Behavior Model）表述为B=MAT。...要实现一次用户转化行为，需要有三个要素：给用户足够的动机、用户有能力完成转化、需要有触发用户转化的因素。这三个要素必须同时满足时才会形成一次有效的转化，否则就不会发生。...所以，当用户具备一定的动机和能力时，想让用户做出行为，从提示入手进行行为设计是最容易取得效果的。 使用福格行为模型做用户行为养成 首先我们要明确在我们各自的产品中，行动具体指什么。...如何把学委开播行为与用户的自习行为解绑，有效的触发自习？ 我们推动技术侧，升级房间为常驻的学习小组，完成学委开播与用户自习的解绑。小组常驻，便捷触发，随时自习。
()); reduce.addSink(new MemberAnalySink()); env.execute("portrait member"); } } 用户画像行为特征...这里我们会分析用户的几个行为，并进行画像 浏览商品行为：频道id、商品id、商品类别id、浏览时间、停留时间、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序，3、app)、deviceId。...收藏商品行为：频道id、商品id、商品类别id、操作时间、操作类型(收藏，取消)、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序，3、app) 购物车行为：频道id、商品id、商品类别id、操作时间、操作类型...(加入，取消)、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序，3、app) 关注商品行为：频道id、商品id、商品类别id、操作时间、操作类型(关注，取消)、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序...，我们应该建立日志微服务来收集所有的用户行为。
事件捕获： 事件捕获是由Netscape Communicator团队提出来的，是先由最上一级的节点先接收事件，然后向下传播到具体的节点。
事件机制 ---- 事件触发三个阶段： window往事件触发处传播，遇到注册的捕获事件会触发 传播到事件触发处时触发注册的事件 从事件触发处往window传播，遇到注册的冒泡事件会触发 事件触发一般会按照...先从上往下捕获 | | | / \ ------------------| |--| |-----------------|...event model |------------------------------------------- 但是有一个特例：如果给body中的子节点同时注册冒泡和捕获事件...和outer上面，而且这两个事件处理函数的useCapture选项为true,说明他们被注册在捕获阶段的。...于是，document和outer的点击处理函数被执行 继续向下寻找，直到到达inner元素本身，捕获阶段就此结束。
淘宝APP的功能日益复杂，但都离不开最基本的收藏、购物车和购买功能，本文利用sql对淘宝用户行为数据进行分析，通过用户行为分析业务问题。 一....1.基于AARRR漏斗模型分析用户行为 本文通过常用的电商数据分析指标，采用AARRR漏斗模型拆解用户进入APP后的每一步行为。...2.不同时间尺度下用户行为模式分析 分别以月、周和日为单位分析用户购买行为，找出用户活跃规律。...同时收藏通常是与购买行为异步的用户行为，在购买行为发生前一段时间才会出现，因此提高幅度不如其他几项指标。...1.通过AARRR模型分析用户使用的各个环节 1）获取用户 由于数据中没有给出每个用户第一次的登陆的时间，我们暂且把浏览行为视为用户的获取。 2）激活用户 用户行为包括点击、放进购物车、收藏以及购买。
什么是用户画像？ 简而言之，用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。...业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略 构建流程 数据收集 数据收集大致分为网络行为数据、服务内行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据这四类。...网络行为数据：活跃人数、页面浏览量、访问时长、激活率、外部触点、社交数据等 服务内行为数据：浏览路径、页面停留时间、访问深度、唯一页面浏览次数等 用户内容便好数据：浏览／收藏内容、评论内容、互动内容、生活形态偏好...还得一提的是，储存用户行为数据时最好同时储存下发生该行为的场景，以便更好地进行数据分析。...行为建模 该阶段是对上阶段收集到数据的处理，进行行为建模，以抽象出用户的标签，这个阶段注重的应是大概率事件，通过数学算法模型尽可能地排除用户的偶然行为。
用户行为大多数情况下都是存在时间上的先后关系的，在某一个时刻向用户推荐哪些物品一般是根据当前时刻之前用户的行为来做决策的，我们可以将序列推荐问题看做是在时间维度去学习一个模型策略来根据用户过去的行为历史来预测用户将来感兴趣的物品...，不受用户之后的行为影响，如图2，t4 时刻我们预测用户行为物品，预测的输入只包括： ， 不包括 t5 时刻的行为。...这些用户的行为条目数通常远大于正常用户的行为数，可以结合用户行为数目的直方图，通过一些基于统计的异常点检测算法 ( 如检测，MAD-基于绝对离差中位数，基于密度的检测方法等 ) 找到这些用户并过滤掉；...——Self-Attention—— 以上的 RNN 和 TCN 模型在建立序列模型时没有显式的去考虑各个时刻行为之间的相互关系，而各个时刻事件之间的相关性在预测任务中也是比较重要的信息，为了捕获序列中历史事件之间的相互关系...设置独立的 head 有两个好处：第一个好处是可训练参数更多，各个 head 专注于不同方面的信息，模型更具扩展性；另一个好处是特定 head 捕获输入之间的特定关系，为 Attention 赋予了多个表示子空间
客户端应用程序收到令牌后，将对其进行验证以确保其真实性，然后仅在每个后续请求中使用它来对用户进行身份验证，以便用户不必再发送凭据。...识别效果通过对多种身份认证机制和多个账号登陆场景的覆盖，实现对账号的精准识别，以账号维度实时监测API安全风险、数据风险和用户行为风险。...三、API用户行为监测下面将介绍部分常见的API用户风险行为场景和行为监测方案。...用户异常行为告警按照预定义的时间窗口，以账号维度实时监控API相关行为风险，若满足相关可配置预设条件，对数据进行实时聚合，发出相关风险告警。...告警示例：在过去的xxx时间范围内，账号 Y 的敏感操作行为为Z次，超过预设阈值，可能存在xxx相关行为风险。
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