如何通过用户行为特征对用户进行分类画像呢？

[SlipStupig]

现在有一个广告点击的项目需要对用户进行聚类，但是特征特别少，只有这么几项：

• 广告 ID
• 用户 IP
• 点击次数
• 点击日期

实例数据

ad_id, user_ip, click_count, click_date

1, 1.1.1.1, 100, , 2019-12-13
1, 1.1.2.1, 90 , 2019-12-13
3, 1.1.2.1, 90 , 2019-12-13
2, 1.2.2.1, 92 , 2019-12-14

...

---

基于以上特征能对用户 IP 进行聚类吗？

[Macolor21]

广告本身肯定包含一定特征，如游戏，商品等分类，根据广告特征可以提取特定人群，
另外 ip 地址可以拿到一定地域，根据地域又可以再次提取

[imn1]

数据类别不足
广告分一下类，ip 除了地域外没太大用，除非你有办法拿到 ip 和具体个人的联系（例如年龄、收入之类）
日期也是粗数据，日期+时间或者有点用
建议研究一下浏览器指纹，追踪用户实现 timeline 更加有用

[yuikns]

对用户处理，先从简单的开始试试嘛。

假设每个 ip 为一个用户，id 为 item，然后做个 cf 看看效果再做打算呗

https://blog.argcv.com/articles/3886.c

然后再构建各种直方图分析下分布。再尝试升降下维度

[SlipStupig]

@imn1 目前数据只有这么多，短时间内不可能增加

[SlipStupig]

@yuikns 跟我想法有相似之处，这个是不是能用 KNN 尝试做 CF 呢？

[yuikns]

@SlipStupig 感觉这个和 ranking 相关。knn 尝试下 embedding 或许也可以看看效果。

[JerryCha]

我觉得我这运营商层面的 NAT 你压根没法根据 IP 地址辨别用户，一大波宽带用户共用一个公网 IP

[SlipStupig]

@JerryCha 这个问题虽然很难但并不是无解，你就当我已经解决了，我们先聚焦在问题解决上