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2、例基于本体论的知识表示方法个体元素关系函数公理L L k f个体的集合F 类之间的相互作用k一种特殊的关系永真断言本体通常采用谓词逻辑作为描述语言（符号表示.形式化表现）朴素的知识表示方法：符号-概念I狗 符号事物朴素的用户画像表示方法：标签模型大数据用户画像:“标签体系”方法标签是某一种用户特征的符号表示定了我们猊旗，标签牌系化整为春北专为整用户画像是 ,各个维度不孤立，标签之间有联系认识礴述用户断i角度, . r- % -t - 1 ,.-1 . 1 1用户画像可以用标签的集合来表示用户画像和标签体系的另一种数学解释标签是特征空间中的准度用户画像和标签体系的数学解释：示例标签全集A, B,
3、 C, D, E用户画像(A, B, C)特征空间AxBxCxDxE用户特征向量1,1,1, 大数据用户画像：验证用户画像是对现实世界中用户的数学建模模型是否反应了现实现实是否在模型中体现逻辑：可靠性逻辑：完全性机器学习：准解*机器学习：召回率搜索：查准率搜索：查全率大数据用户画像：验证用户画像是对现实世界中用户的数学建模无法同时满足模型是否反应了现实逻 辑：可靠性刊皤学习：准确率搜 索：查准率现实是否在模型中体顼 逻辑：完全性 机器学习：回率 搜索：置全率标签（体系）准不准？标签（体系）全不全？大数据用户画像：验证用户画像是曲实世界中用户的教学建模模型是否反应了现实现实是否在曙中体现辑：可器
4、性机器学习：准辅率无法同时满足谡 辑：完全性机器学习：召回率索：查准率索：有全率搜搜标签（体系）准不准？% .不全？大数据用户画像：准确性验证有事实标准无事实标准数辩学习,可以臆i,训练集+溅试案假设+实现，只置豳证过程以注删I 索用户行为手二球星:”於分上W : . : : : .-U为标注集,用MLE法撑流矢用户级群的关系忠侬=7T用户微观画像示例标签基于银行业务需求、场景进行构建，划分主题、颗粒度等瓢分类二st分类三级分类四坡人口属性1基本信息k4a卜-泰鬟第0 骷住忖地理位强，霜藏远地工修号出1il杜格情息语产特篷r持啊产品aft熨3分L ： 三,.? 一腹产交膈塔屯r营铺特征1声宜生
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9、非那么好的用户针对有虫信用记录用用户,也可以从中筛选出 央行报告认为坏，但其买并非那么坏的用户增加新的优质用户丁 _ 匚 -: 二 三 二 很多用户没有央i亍信序混,后去发卡 或者放货针对互联网用户行为相关数据进行建模 分析，可以作为发卡或放贷的征信依据合作模式/实时授信- 针对线上发卡模式，在银行网站端嵌入百分点代码I实现对申请用户的实时识SU- 由银彳诵主动发起实时请求，获取百分点（百融）用户评估报告后.在审核端进行实 时评估授信/批量授信针对线下发卡模式,银行端定期（T为T+ 1 ）将存疑客户发送到百分点进行匹配- 获取百分点（百融）用户评估报告后，银行端基于此啼选出可批量发卡用户来源：百分点首席架构师刘译璟博士分享欢迎您的下载, 资料仅供套考!致力为企业和个人提供合同协议， 策划案计划书，学习资料等等打造全网一站式需求