用户画像之标签聚类
赵宏田，Python社区专栏作者
博客：https://zhuanlan.zhihu.com/pythoncoder
大家好~
这次想继续和大家聊聊用户画像。用户画像是个体系性比较强的内容模块，分一两次博客也写不完，我争取分多次博客把各个模块都搭建起来。上次把用户画像方面的内容开了一个头，讲了关于标签权重的计算方法，这次就聊聊标签聚类的方法。其实聚类不限于方法和形式，只要能将同类物品 / 内容进行准确聚类的，都是好的方法。好啦，开篇结束啦，下面让我们进入正题吧：
一、应用背景
继上一篇中提到的用户标签表，存储了用户在平台上每次操作（来自日志数据）、购买（来自业务数据）等行为带来的标签。随着时间的累计，各用户在平台上积累的标签数以亿计，如何对这些不同类型的标签进行归类，找到每个标签所属的某一类别，是本次讲述的重点。
二、标签聚类
Step1：从用户标签表抽取数据
用户标签表结构长这个样子（字丑 ╥﹏╥）
首先从用户标签表抽取两种类型的标签（我们暂命名为A类标签和B类标签），
创建临时表1，抽取A类标签：
create table gdm.tag_relation_cluster_function_01
as
select user_id,
org_id,
org_name,
cnt,
date_id,
tag_type_id,
act_type_id
from wedw.peasona_user_tag_relation --用户标签表
where date_id >='2017-01-01'
and date_id <='2017-08-24'
and tag_type_id in (1) -- A 类标签
group by user_id,
org_id,
org_name,
cnt,
date_id,
tag_type_id,
act_type_id
创建临时表2，抽取B类标签：
create table gdm.tag_relation_cluster_function_02
as
select user_id,
org_id,
org_name,
cnt,
date_id,
tag_type_id,
act_type_id
from wedw.peasona_user_tag_relation --用户标签表
where date_id >='2017-01-01'
and date_id <='2017-08-24'
and tag_type_id in (7) -- B 类标签
group by user_id,
org_id,
org_name,
cnt,
date_id,
tag_type_id,
act_type_id
Step2：计算每类标签对应的用户人数
这里用到了共现矩阵的思想，即两个标签上同时拥有的用户人数。即用户甲身上既有A类标签，又有B类标签则记为数字1，两两标签之间拥有的用户数越多，说明用户在平台上的行为在带来A类标签的同时也带来了B类标签，即两个标签之间的相关性越大。在HQL中的逻辑如图：
创建临时表3，计算A类标签下每个标签对应的用户人数：
create table gdm.tag_relation_cluster_function_03
as
select org_id,
org_name,
count(distinct user_id) user_num,
row_number() over (order by count(distinct user_id) desc) rank
from gdm.tag_relation_cluster_function_01
group by org_id,
org_name
创建临时表4，计算B类标签下每个标签对应的用户人数：
create table gdm.tag_relation_cluster_function_04
as
select org_id,
org_name,
count(distinct user_id) user_num,
row_number() over (order by count(distinct user_id) desc) rank
from gdm.tag_relation_cluster_function_02
group by org_id,
org_name
创建临时表5，计算A、B两类标签共同关注人数的共现矩阵：
create table gdm.tag_relation_cluster_function_05
as
select t.org_id_1,
t.org_name_1,
t.tag_type_id_1,
t.org_id_2,
t.org_name_2,
t.tag_type_id_2,
t.num
from (
select t1.org_id as org_id_1,
t1.org_name as org_name_1,
t1.tag_type_id as tag_type_id_1,
t2.org_id as org_id_2,
t2.org_name as org_name_2,
t2.tag_type_id as tag_type_id_2,
count(distinct t2.user_id) as num
from gdm.tag_relation_cluster_function_01 t1
cross join gdm.tag_relation_cluster_function_02 t2
--on t1.user_id = t2.user_id
where t1.org_id <> t2.org_id
group by t1.org_id,
t1.org_name,
t1.tag_type_id,
t2.org_id,
t2.org_name,
t2.tag_type_id
) t
Step3：用余弦相似度函数计算两两标签之间的相关性
余弦相似度函数怎么用，这里简单举个例子：标签a打在了10000个用户身上，标签b打在了20000个用户身上，有5000个用户的身上同时用户a标签和b标签，则a、b标签之间的相似度即为：5000 / sqrt（10000*20000）.在HQL语言中执行如下：
create table gdm.tag_relation_cluster_function_06
as
select t1.org_id_1 as org_id_1, --标签a id
t1.org_name_1 as org_name_1, --标签a名称
t1.tag_type_id_1 as tag_type_id_1, --标签a type_id
t2.user_num_1 as user_num_1, --标签a 人数
t1.org_id_2 as org_id_2,
t1.org_name_2 as org_name_2,
t1.tag_type_id_2 as tag_type_id_2,
t3.user_num_2 as user_num_2,
t1.num as num, -- 同时有两个标签的用户数
(t1.num/sqrt(t2.user_num_1 * t3.user_num_2)) as power,
row_number() over(order by (t1.num/sqrt(t2.user_num_1 * t3.user_num_2)) desc) rank
from gdm.tag_relation_cluster_function_05 t1
left join (select org_id,
user_num as user_num_1
from gdm.tag_relation_cluster_function_03 --标签a 对应的用户人数
) t2
on t1.org_id_1 = t2.org_id
left join (select org_id,
user_num as user_num_2
from gdm.tag_relation_cluster_function_04 --标签b 对应的用户人数
) t3
on t1.org_id_2 = t3.org_id
group by t1.org_id_1,
t1.org_name_1,
t1.tag_type_id_1,
t2.user_num_1,
t1.org_id_2,
t1.org_name_2,
t1.tag_type_id_2,
t3.user_num_2,
t1.num,
(t1.num/sqrt(t2.user_num_1 * t3.user_num_2))
Step4：筛选出与每个A类标签相关性最大的B类标签，即将该A类标签归类到该B类标签下：
HQL中通过row_number()方法将权重最大的B类标签置顶，然后筛选出，语句执行如下：
create table gdm.tag_relation_cluster_function_07
as
select org_id_1,
org_name_1,
tag_type_id_1,
org_id_2,
org_name_2,
tag_type_id_2,
power
from (select org_id_1,
org_name_1,
tag_type_id_1,
org_id_2,
org_name_2,
tag_type_id_2,
power,
row_number() over(partition by org_id_1,org_name_1,tag_type_id_1 order by power desc) row_id
from gdm.tag_relation_cluster_function_06
) t1
where t1.row_id=1
最后，在实际应用中，我将疾病类标签（ort_name_1）归类到对应的科室（ort_name_2）下面，看了一下，效果基本上还差不多
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