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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？
8 条回复 • 2020-01-10 22:28:15 +08:00
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Macolor21 2020-01-10 00:03:16 +08:00 via iPhone
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 |
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imn1 2020-01-10 00:45:22 +08:00
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 |
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yuikns 2020-01-10 01:28:49 +08:00
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 |
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SlipStupig OP @imn1 目前数据只有这么多，短时间内不可能增加
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SlipStupig OP @yuikns 跟我想法有相似之处，这个是不是能用 KNN 尝试做 CF 呢？
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yuikns 2020-01-10 10:49:45 +08:00 via Android
@SlipStupig 感觉这个和 ranking 相关。knn 尝试下 embedding 或许也可以看看效果。
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JerryCha 2020-01-10 16:55:20 +08:00
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
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SlipStupig OP @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
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