如何用算法构建标签(

如何用算法构建标签(

单阶段检测算法主流的标签分配方法总结 -
步骤：1. 所有FPN层的特征点落在GT框内的作为候选正样本，其他为负样本；2. 计算预测框与真实框的IOU，并根据计算得到度量t作为分类标签；3. 根据t排序并选择前k个预测框作为正样本；4. 如果一个预测框分配到多个GT，则选择IOU最大的那个作为唯一GT；5. 计算预测框分数与对应度量t的交叉熵分类损后面会介绍。
举个例子：如果企业的目的是通过Push 增加理财交易，我们可以先通过两层标签筛选找到推送的用户，第一层是生命周期标签筛选，如处于交易流失期的用户，第二层是行为标签筛选，如最近七天查看过银行理财产品的用户。之所以设置第二层筛选将这群人抽取出来，是因为这群人是可被迁移的用户，而且是理财产品的潜在营销用户。如希望你能满意。
标签体系-- -
按统计方式区分，有事实类、规则类和预测类标签。事实类标签如姓名、消费金额，规则类如活跃用户定义，预测类则需要算法支持。按时效划分，静态标签如性别，动态标签如近7天购买次数，便于实时更新。在标签分级管理上，草帽小子建议在初期根据实际需求进行简单明了的分类，如一级、二级标签，避免过于复杂。
社会属性（收入水平、职业职位等）；行为属性（购物偏好、理财偏好等）；心理属性（是否崇尚自然，注重性价比）等。2、实时鲜活市场环境瞬息万变，用户需求也会不断发生迁移和变化，这就需要APP能及时洞察到用户需求的迁移并快速做出反应。相应的，企业也要有强大的数据建模和算法分析能力，以确保画像标是什么。
用户画像的标签体系 -
不过由于搜索在互联网中的重要地位，选择和优化投放关键词这样一项专门技术已经发展得相当充分，因此这种标签也是实践中常用的。三、如何构建标签体系？ 1.确定对象 进行标签建设，首先要清楚对哪类对象建设标签，也就是确定对象。对象是客观世界中研究目标的抽象，有实体的对象，也有虚拟的对象。在企业经营过程中可以抽象后面会介绍。
那么，智能标签是如何解救这一困境的呢？智能标签是一种高级的实体刻画工具，它将实体和群体划分为原子标签、衍生标签、组合标签、算法标签、实时标签和自定义标签等六种层次，为每个类别提供精确的定义和管理（标签层级划分）。智能标签的价值在于，它提供了一套全面的管理框架，包括实体管理、标签加工与维护是什么。
用户画像标签构建 -
那么如何帮助企业构建完善的标签体系呢？我们得出结论，“三目标 五步法”的方法论： 目标1:解决商业问题。要确定我们构建的标签体系要解决哪些具体的业务问题，要达到什么样的效果，要分阶段对待，小步快跑，尽快推广应用。目标二：业务人员好用好用。标签系统建设的目标是具有灵活性和可扩展性，使业务人员可以方便地希望你能满意。
当然，这关系到一个初级的内容标签权重算法：兴趣标签（美女）权重= 行为权重x 访问时长x 衰减因子行为权重：什么都不干1 分，评论+ 0.5，点赞+ 0.5，转发+ 2，收藏+ 1时长权重：10S 以内权重为0.5，10S－60S 为1，60S 以上为2衰减因子：0 - 3 天内权重为1，3 -还有呢？

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