index是什么意思啊 index是什么意思 index翻译成中文( 四 ) _是什么

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item_tag是文章类型，游戏、娱乐、科技这类。有些用户可能各种各样的类型都喜欢，有些用户的口味偏好则比较集中，产品上可以拿用户偏好来代称，这里专指兴趣的集中度。
现在取所有用户的浏览数据，算它们在不同类型tag下的浏览分布（上文提供的行为数据就可以计算， cate_id便是内容类型）。比如王二狗可能90%的浏览都是游戏， 10%是其他，那么就可以认为王二狗的兴趣集中度高。
这里有一个很简易的公式， 1-sum(p^2) ，将所有内容类别的浏览占比平方后相加，最终拿1减去，就算出了用户兴趣的集中程度了。我们拿案例简单看下。

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上图的李二狗，他的兴趣90%集中在游戏，所以兴趣集中度= 1 – (0.9*0.9+0.1*0.1)=0.18,李三妞的兴趣稍微平均点，所以1-(0.5*0.5+0.5*0.5)=0.5 ，兴趣集中度比王二狗高。
赵四有三个兴趣点，所以比李三妞稍微高一些，王五是均衡的，所以是四人中最高的。可能有同学疑问，兴趣程度为什么不用标准差算呢？它也是算波动偏离的呀，这是一个思考题，大家可以新加一个tag类别再算一下。
1-sum(p^2)是趋近于1的，有四个类别，一位均衡的用户（四个都是0.25）是0.75的集中度，当有十个类型，一位均衡的用户（四个都是0.1）是0.9的集中度。这种公式的好处就是兴趣类别越多，集中度的上限越接近1 ，这是标准差比不了的。
这里并没有涉及太高深的数学模型，只是用了加减乘除，就能快速的计算出兴趣的集中程度了。通过行为数据算出用户兴趣集中度，便能在分析场景中发挥自己的用武之地了，它是用户画像的基础，以后有机会再深入讲解。
四、外部数据外部数据可以分为两个部分，一个是行业市场调研类的，一个是爬虫抓取的，它们也能作为数据源分析，比如站外热点内容和站内热点内容、竞品对手商家表现和自己产品的商家，大家有机会应用的不多，就不多讲了，我也不怎么熟。
到这里为止，文章主要讲了用户行为层面的数据是怎么来的，更多是基础概念的讲解。不过，因为数据来源于网上，数据的丰富程度还是欠缺了不少，说白了，业务场景比较弱，希望大家自己在工作中多思考。
专栏作家秦路，微信公众号ID：tracykanc ，人人都是产品经理专栏作家。
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