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干货丨如何使用时序数据库DolphinDB进行淘宝用户行为分析

DolphinDB是新一代的高性能分布式时序数据库(time-series database),同时具有丰富的数据分析和分布式计算功能。本教程使用DolphinDB对淘宝APP的用户行为数据进行分析,进一步分析业务问题。 数据来源:User Behavior Data from Taobao for Recommendation-数据集-阿里云天池 本教程中,我们把DolphinDB以及使用的数据集封装到docker中。docker中包含了DolphinDB的分布式数据库dfs://user_behavior 。它包含一张表user,保存了2017年11月25日到2017年12月3日之间将近一百万淘宝APP用户的行为记录。我们采用组合分区方式,第一层按照日期分区,每天一个分区,第二层按照userID进行哈希分区,一共划分为180个分区。user表的结构如下所示: 各种用户行为类型的含义如下: pv:浏览商品详情页 buy:商品购买 cart:将商品加入购物车 fav:收藏商品 1. 下载docker部署包 本教程已经把DolphinDB以及用到的数据封装到docker容器中。使用前确保...

让机器有温度:带你了解文本情感分析的两种模型

摘要:本篇博文从模型和算法的视角,分别介绍了基于统计方法的情感分析模型和基于深度学习的情感分析模型。 文本情感分析(Sentiment Analysis)是指利用自然语言处理和文本挖掘技术,对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理和抽取的过程。目前,文本情感分析研究涵盖了包括自然语言处理、文本挖掘、信息检索、信息抽取、机器学习和本体学等多个领域,得到了许多学者以及研究机构的关注,近几年持续成为自然语言处理和文本挖掘领域研究的热点问题之一。 从人的主观认知来讲,情感分析任务就是回答一个如下的问题“什么人?在什么时间?对什么东西?哪一个属性?表达了怎样的情感?”因此情感分析的一个形式化表达可以如下:(entity,aspect,opinion,holder,time)。比如以下文本“我觉得2.0T的XX汽车动力非常澎湃。”其中将其转换为形式化元组即为(XX汽车,动力,正面情感,我,/)。需要注意的是当前的大部分研究中一般都不考虑情感分析五要素中的观点持有者和时间。 情感分析问题可以划分为许多个细分的领域,下面的思维导图展示了情感分析任务的细分任务: 其中词级别和句子级别的分析对象分别是一个...

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