相似度极高：alike现象深度解析

一文读懂“look-alike”：种子人群扩展策略

在数字营销领域，精准投放广告是关键。广告主通过互联网广告平台（dsp）根据年龄、地域、性别、商业兴趣等标签圈定目标人群。然而，人工设定标签方式的准确性有限，且难以覆盖所有潜在用户。此时，look-alike相似人群扩展策略应运而生，为广告主提供了一种更精准、更全面的用户扩展方法。

look-alike的目的是基于目标人群，从海量用户中找出与之最相似的潜在用户，这一技术是受众定向技术的补充。它通过算法评估模型，基于种子用户数据在广告平台的大数据库中发现相似人群，从而扩大营销覆盖范围。

种子用户，即品牌的核心用户或历史投放数据中的高价值用户，是look-alike策略的基础。通过与平台用户匹配，品牌能够找到更多与种子用户相似的潜在受众，实现广告的精准投放和广泛覆盖。这一策略在提高营销效果的同时，也兼顾了广告主对投放人群的可控性和可解释性。

look-alike定向策略的实现多样，包括用户画像标签、分类或预测模型、基于社交关系的扩散、人工选择标签扩散、基于标签的协同过滤、基于K-Means聚类的扩散以及基于向量相似度embedding的方法。这些策略综合运用数据挖掘、机器学习等技术，帮助品牌在庞大的用户群体中发现价值更高的目标受众。

在look-alike策略中，如何衡量种子人群相似度是一个关键问题。通常采用种子人群向量聚类、种子人群每个聚类的重要程度衡量、以及候选用户与种子人群的相似度打分等方法。此外，look-alike模型框架包括离线训练、在线异步处理和在线服务三个阶段，通过离线计算和实时响应，确保种子用户信息的实时性和准确性。

look-alike策略不仅有助于提升广告投放的精准度和效果，还能扩大营销覆盖范围，增加转化率。从实际案例和研究中可以看出，这一策略在提升CTR、种类丰富性和标签多样性方面表现出显著效果。随着技术的不断进步，look-alike在数字营销中的应用将更加广泛和深入，成为广告主不可或缺的工具。

有没有对比两张照片相似度的软件？

确实存在一些软件可以帮助我们比较和识别两张照片之间的相似度。比如《重复查找软件》(Alike Duplicate Image Finder)，它在网络上十分普及，你可以在百度上搜索下载。另外，像ACDSee 10这样的图像处理软件也具备这一功能，在其工具栏中有一个“比较图像”的选项，可以用来对比的相似性。

这类软件通常会采用图像识别技术，比如哈希算法，通过计算的哈希值来判断两张是否相似。哈希值是一种将任意长度的数据映射为固定长度的数据的函数，不同的如果相似度较高，那么它们的哈希值也会非常接近。因此，使用这类软件，我们可以快速且准确地比较和识别出两张照片的相似度。

除了上述提到的两种软件，市场上还有许多其他相似度比较软件可供选择，比如Photoshop、ImageMagick等。这些软件不仅可以用于比较相似度，还可以进行编辑、调整和优化等操作。它们的功能强大，可以满足不同用户的需求。

值得注意的是，在使用这类软件进行相似度比较时，还应注意保护好个人隐私和版权。不要将未经许可的照片用于商业用途或非法活动，以免引发法律纠纷。同时，也要尊重原创作者的权益，避免未经授权使用他人的。

总的来说，利用专业的软件工具可以有效提高我们比较和识别两张照片相似度的效率和准确性。但在实际操作过程中，我们还需要根据具体情况选择合适的软件，并注意遵守相关法律法规，确保自己的行为合法合规。

great minds think alike是什么意思

伟大的心灵想法相同。

这句话的意思是，具有卓越智慧的人通常会有相似的思考方式和观点。这并不是说他们完全相同，而是指在面对相似的问题或挑战时，这些伟大的心灵可能会得出类似的结论或解决方案。

这种现象可以归因于几个因素。首先，卓越的智慧通常来自于对事物的深入理解和广泛的知识储备。当两个人都拥有这种深度和广度时，他们可能会以相似的方式解析问题，得出相似的结论。其次，伟大的心灵通常具有开放的思维方式和好奇心，这使他们更容易接受新的观点和信息，并在思考过程中形成共鸣。

举例来说，两位杰出的科学家在面对相同的科学难题时，可能会独立地提出相似的解决方案。这是因为他们都具备深厚的科学知识和敏锐的洞察力，使他们能够洞察问题的本质并找到相似的解决路径。这种现象不仅在科学领域存在，也在艺术、文学、哲学等其他领域出现。

总之，“伟大的心灵想法相同”这句话揭示了卓越智慧的人们之间在思考方式和观点上的相似性。这种相似性源于他们深入的理解、广泛的知识储备、开放的思维方式和好奇心。这种共鸣使得他们能够超越个体差异，共同探索未知领域，推动人类文明的进步。

"像"和"象"一样意思吗？

不一样x0d　　像：（xiàng），1、相貌相似。2、比照人物做成的图形，画像、雕像。3、比如、比方。4、好像、似乎、仿佛。x0d　　象：（xiàng），1、指哺乳动物，象。2、形状、样子，如：形象。3、仿效、摹拟。x0d　　用法：“象”适用于三种情况：x0d　　1．作名词用，如“大象”。x0d　　2．属于名词性词素，不能单用，用来构词，如表示形状、样子的“形象”、“象征”等。x0d　　3．属于动词性词素，不能单用，可用来构词，如表示摹仿、表现的“象声词”、“象形字”。x0d　　“像”适用的四种情况是：x0d　　1．作名词，指人物等做成的形象，如“画像”、“佛像”，“人像”等。x0d　　2．用作动词，表示相似，如“你像他哥哥”。x0d　　3．作介词用，有“比如”、“如同”（这个意义不能单独作谓语动词，只能构成介词词组去修饰动词）等意思，如“像爸爸那样工作”。x0d　　4. 好像、似乎、仿佛，如：雪梅好像什么都没看见。

大数据公司都会提到look-alike算法,到底有什么区别?

大数据公司常提及的look-alike算法，旨在通过机器学习与深度学习策略实现目标人群的扩展与优化营销投放。在微信看一看广告资源位的场景中，这一算法以具体实例进行了深入应用，展现了如何通过RALM模型框架实现从种子人群扩展到“准而全”营销投放的策略。

在微信看一看的应用中，look-alike算法主要分为三个关键模块：离线训练、在线异步处理及在线服务。离线训练阶段，包含两个核心部分：用户表示学习与用户相似性学习。用户表示学习通过深度神经网络双塔模型进行，将用户特征与感兴趣项进行嵌入，预测用户兴趣。用户相似性学习则通过global info与local info的整合，生成种子用户群体的全面信息。

在线异步处理阶段，离线计算如更新种子用户列表，不依赖于线上请求，确保实时性和效率。在线服务阶段，缓存聚类中心、global embedding及所有用户embedding，仅需计算target user与种子用户的局部嵌入，快速得到相似度。

实验结果显示，look-alike策略在微信看一看中显著提升了CTR、种类丰富性与标签多样性，扩大了曝光规模的同时，实现了更精准的营销投放。

总结而言，look-alike算法通过RALM模型框架，在微信看一看广告资源位场景下的应用，展示了如何利用数据挖掘技术实现用户群体的扩展与优化营销策略。这一策略不仅提高了营销效率，还丰富了用户互动与体验，体现了大数据在广告投放领域的强大潜力。

如果对look-alike算法与微信看一看策略应用感兴趣，欢迎关注我的公众号，获取更多详细内容与行业见解。

Look-alike 技术总结

Look-alike技术在在线营销活动中扮演关键角色，旨在通过种子用户列表进行人群圈选。种子用户可以是广告主的上一次活动人群、高净值用户等，技术输出与输入种子用户存在强关联。在应用过程中，需要考虑性能、可扩展性和实时性等关键因素。

Look-alike技术根据实现算法大致分为四类：基于相似度、基于回归模型、基于相似度扩展以及基于Attention的深度模型。其中，基于相似度的Look-alike方法通过计算用户间的距离来衡量相似度，可以采用最大值、平均值或基于概率的方式计算与种子用户的整体相似度，时间复杂度高，难以应用于大规模数据集。

基于回归的Look-alike方法将Look-alike视为二分类任务，通过构建模型最大化种子用户概率。然而，该方法存在每次营销活动都需要定制化训练模型、增加新项目时重新训练的局限性，影响实时性。

基于相似度扩展的Look-alike方法引入局部敏感哈希（LSH）技术优化相似度计算，通过构造全局图粗粒度筛选候选集，并根据特征重要性进一步排序。LSH利用哈希函数将特征向量转换为签名，优化了用户相似度的计算过程，显著减少了时间复杂度。

基于Attention的Look-alike方法，如腾讯提出的实时Attention基模型，满足实时要求，采用深度学习结构处理用户和候选集数据，通过Attention机制学习用户个性化特征权重，有效提升预测能力。离线训练阶段构建用户和项目表示，利用Self-Attention机制优化用户特征表示，采用负采样技术优化损失函数。

在实际应用中，Look-alike技术结合不同方法的优势，通过优化模型结构和参数，实现高效的人群圈选，提升营销活动效果和实时性。