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杭州探奥科技有限公司

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杭州探奥科技有限公司围绕相关业务开展运营。面向宠物用户兴趣挖掘、文本分类与关键词提取、宠物社区用户兴趣挖掘等领域提供数据服务,开放基于养宠日常记录内容的用户兴趣关键词挖掘数据(宠物用户兴趣挖掘、文本分类与关键词提取)、基于养宠动态发布内容的用户兴趣关键词挖掘数据(宠物社区用户兴趣挖掘、宠物内容兴趣分类)、基于记账内容的养宠用户兴趣关键词挖掘数据(宠物用户兴趣挖掘、精准营销优化),支撑交通监测与通行研判。

宠物用户兴趣挖掘文本分类与关键词提取宠物社区用户兴趣挖掘
成立于 2022 年浙江省https://www.tanao.space18758609960@163.com

数据概览

14
数据集总量
80
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0
关注人数
2026-07-20
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相关机构

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数据集列表

综合记账、日常记录、动态发布内容的养宠热点数据
宠物行业热点分析
实时社区运营
1. "宠one小程序"融合消费记账、日常记录、动态发布三源数据,实时生成综合养宠热点热榜,公司可依据热榜实施敏捷社区运营。例如,当热榜显示某综合养宠热点跃升为"实时爆款"时,立即在社区内开设对应话题、组织限时活动或引导用户晒单互动;针对热榜中"快速上升"热点,提前部署测评、攻略等专题内容,将榜单趋势高效转化为社区活跃与用户增长。 2. 本热榜核心价值在于"瞬时捕捉",实时呈现综合养宠热点的动态演变与流向,为宠物行业相关品牌方的营销方向与内容策略调整提供即时决策依据。 3. 该数据具备高时效性与波动特征,是训练宠物行业热点实时预测、突增预警模型的优质样本,显著提升模型对内容引爆、事件驱动等瞬时热点模式的识别与响应能力。1.加工前的数据说明:(1)加工前的数据基于“宠物消费记账(包括商品和服务)养宠日常记录、养宠动态发布的24小时滚动热点数据”的处理结果聚合生成的二次分析输入数据,已通过用户授权合法使用,采集字段包括:统计时间(每小时更新一次)、统计时间段(是指以“统计时间”为统计截止时间并向前滚动24小时所形成的时间段,如‘2024/3/4 19:00至2024/3/5 19:00’)、该统计时间段内项目内容(表达方式为:{[记账,记账类型,记账热度得分]/[日常记录,记录类别,日常记录热度得分]/[动态发布,动态类型,动态发布热度得分],……[记账,记账类型,记账热度得分]/[日常记录,记录类别,日常记录热度得分]/[动态发布,动态类型,动态发布热度得分]};(2)数据预处理包括:校验三个热度得分字段有效性,剔除缺失、超限或格式异常的统计时间段记录。 2.处理规则:(1)各方面比值计算:记账比值 = 记账热度得分 × 0.4;日常记录比值 = 日常记录热度得分 × 0.3;动态发布比值 = 动态发布热度得分 × 0.3; (2)候选池计算更新:将该统计时间段内项目内容中的各方面进行比值计算,成为新的统一候选集; (3)全局排序:将候选集内所有项目内容按比值降序排列,比值相同时按项目内容名称字母升序排列; (4)截取榜单:取统计时间段内比值最高的前三名项目内容。 3.数据内容描述:输出各统计时间段内跨业务融合后的全域热点总榜单,包含:统计时间、统计时间段、该统计时间段内项目内容、候选池、榜单排名。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-19 更新00
宠物社区平台用户增长健康度实时评分数据
1.“宠one小程序”是公司自研的一款宠物社区平台,因此本数据可对内驱动运营优化与资源规划:基于每6小时更新的增长率与趋势状态,运营团队可实时感知用户规模变化,敏捷调整拉新与留存策略;同时,该数据也为技术资源弹性调度、产品功能迭代节奏提供数据依据。 2.基于实时的脱敏核心增长指标与连续趋势动态,为品牌方等提供平台用户生态健康度与市场势能的量化依据。品牌方可精准锚定高潜力合作窗口,优化营销资源投放与用户触达策略。 3.为增长分析与预测模型提供持续更新的时序特征样本。本数据产出近4期增长率、极差、稳定性等结构化时序指标及其对应的综合得分与健康度标签,构成了带有明确业务含义的训练数据集。这些特征可直接用于训练用户生命周期预测、增长趋势预警等模型,并通过后续实际增长数据的反馈,持续优化健康度评估算法自身的权重分配与阈值设定。1. 加工前的数据说明:(1)加工前的数据为公司基于“宠one小程序”实时采集的用户增长数据,并已经用户授权合法获得,采集字段包括:①最新产生的用户增长基础字段:统计截止时间、本期总用户数、上期总用户数(统计周期为6小时一次,如0:01-6:00为一期)、②基于历史计算结果存储的增长率数据:前3期增长率;(2)数据预处理:已对原始数据完成清洗,剔除本期总用户数或上期总用户数为0或负数、关键字段缺失或格式异常的无效数据。 2. 处理规则:基于实时采集的用户增长数据及历史增长率数据,对统计周期内数据进行健康度综合评分,计算规则如下: (1)增长量计算:增长量=本期总用户数-上期总用户数; (2)增长率计算:增长率=增长量/上期总用户数×100%(结果保留4位小数); (3)极差计算:①获取包含当前周期在内的最近4个有效周期的增长率;②判断有效周期数量并计算极差:若有效周期总数不足4个(即当前周期及之前可用的有效周期少于4个),则无法计算稳定性,此时将增长健康度标记为“数据不足”,并跳过后续步骤(稳定性和综合得分字段标记为“-”);若有效周期达到4个,则计算这4期增长率的极差:极差=max(近4期增长率)−min(近4期增长率)(结果保留4位小数); (4)稳定性计算:稳定性=100−5×极差(结果保留4位小数,若极差过大导致稳定性为负数,则按0计); (4)综合得分=0.3*增长量+0.2*增长率+0.5*稳定性(结果保留2位小数); (5)增长健康度判定:若有效周期不足4期,健康度=“数据不足”,综合得分>50为“健康”,35≤综合得分≤50为“一般”,综合得分<35为“风险”。 3. 数据内容描述:加工前的数据经上述算法规则处理后,输出的数据内容为:统计周期内的增长量、增长率,在有效周期达到4个时计算得出的极差与稳定性,以及计算所得的综合得分与依据该得分所判定的增长健康度(健康、一般、风险;若有效周期不足4期则标记为“数据不足”)。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-14 更新20
综合记账、日常记录、动态发布内容的养宠热点数据
宠物行业热点追踪
社区运营优化
1. "宠one小程序"融合消费记账、日常记录、动态发布三源数据,实时生成综合养宠热点热榜,公司可依据热榜实施敏捷社区运营。例如,当热榜显示某综合养宠热点跃升为"实时爆款"时,立即在社区内开设对应话题、组织限时活动或引导用户晒单互动;针对热榜中"快速上升"热点,提前部署测评、攻略等专题内容,将榜单趋势高效转化为社区活跃与用户增长。 2. 本热榜核心价值在于"瞬时捕捉",实时呈现综合养宠热点的动态演变与流向,为宠物行业相关品牌方的营销方向与内容策略调整提供即时决策依据。 3. 该数据具备高时效性与波动特征,是训练宠物行业热点实时预测、突增预警模型的优质样本,显著提升模型对内容引爆、事件驱动等瞬时热点模式的识别与响应能力。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-03 更新20
宠物社区平台用户增长健康度实时评分数据
宠物社区用户增长
增长健康度评估
1.“宠one小程序”是公司自研的一款宠物社区平台,因此本数据可对内驱动运营优化与资源规划:基于每6小时更新的增长率与趋势状态,运营团队可实时感知用户规模变化,敏捷调整拉新与留存策略;同时,该数据也为技术资源弹性调度、产品功能迭代节奏提供数据依据。 2.基于实时的脱敏核心增长指标与连续趋势动态,为品牌方等提供平台用户生态健康度与市场势能的量化依据。品牌方可精准锚定高潜力合作窗口,优化营销资源投放与用户触达策略。 3.为增长分析与预测模型提供持续更新的时序特征样本。本数据产出近4期增长率、极差、稳定性等结构化时序指标及其对应的综合得分与健康度标签,构成了带有明确业务含义的训练数据集。这些特征可直接用于训练用户生命周期预测、增长趋势预警等模型,并通过后续实际增长数据的反馈,持续优化健康度评估算法自身的权重分配与阈值设定。
浙江省数据知识产权登记平台2026-06-29 更新30
基于养宠日常记录内容的用户兴趣关键词挖掘数据
宠物用户兴趣挖掘
文本分类与关键词提取
1.“宠one小程序”是公司自研的一款宠物社区平台,因此本数据对内有助于实现精细化用户运营。基于通过BERT模型微调生成的用户兴趣画像,运营团队能够精准把握养宠用户的需求动向,从而动态优化内容推荐与服务策略,有效提升用户活跃度与留存。 2.对外可为合作伙伴提供清晰的兴趣趋势洞察。经脱敏处理的用户主兴趣类别与关键词,能够帮助品牌及服务商把握市场需求的结构性变化,辅助其优化产品规划与营销资源分配,实现更精准的商业协同。 3.为算法模型提供持续迭代的高质量训练与验证样本。本数据产出过程本身即依赖于模型微调,其输出的带标注的兴趣画像数据,可直接作为推荐系统及预测模型的反馈信号,用于模型的再训练与优化,形成从数据到模型、再从业务反馈到数据的增强闭环。1.加工前的数据说明:(1)加工前的数据为公司基于“宠one小程序”日常记录功能实时采集的由小程序用户自行记录的宠物基本信息数据,并已经用户授权合法获得,采集字段包括:用户id、内容、记录类别和创建时间;(2)数据预处理:过滤内容为空或无效字符的异常记录。 2.处理规则: (1)特征构建:对清洗后的“内容”文本应用BERT词嵌入生成上下文向量表示,并与“记录类别”字段共同作为模型输入。 (2)模型微调: ①基础模型:采用RoBERTa-wwm-ext作为预训练模型进行微调。 ②模型结构调整:在RoBERTa模型的最终输出层上接入双任务结构——兴趣分类分支采用Softmax层输出四大兴趣类别(饮食营养/健康医疗/行为训练与托管/居住与日常护理)的概率分布,关键词提取分支采用指针网络(Pointer Network)从原始内容中抽取最具表征性的连续文本片段,构成端到端联合学习模型。 ③训练设置:将数据集按8:1:1划分训练集、验证集与测试集。设置批次大小为24,学习率为2e-5,共训练12个轮次。训练过程同步优化双任务损失函数,使模型能准确预测兴趣类别并定位关键词。 (3)兴趣类别判定:将预处理后的数据输入上述微调好的模型,模型通过兴趣分类分支的Softmax层输出四大类别的概率分布,将概率最高的类别判定为该条记录的主兴趣类别。 (4)核心关键词提取:利用微调后模型中关键词提取分支的指针网络机制,根据模型对原始内容各位置的关注权重,直接抽取权重最高的连续文本片段作为核心兴趣关键词。此过程与分类任务共享同一个训练好的模型,无需引入外部工具。 (5)最终输出:每条日常记录处理完成后,输出其对应的主兴趣类别与核心兴趣关键词。 3.数据内容描述:加工前的数据经上述算法规则处理后,输出的数据内容为:每条日常记录所对应的主兴趣类别与核心兴趣关键词。
浙江省数据知识产权登记平台2026-05-15 更新230
基于积分数量的宠物社区平台用户价值分层数据
宠物社区用户运营
用户分层
1.“宠one小程序”是公司自研的一款宠物社区平台,因此本数据对内支撑运营决策:为运营团队提供用户价值分布全景视图,指导会员权益差异化设计、活动资源精准投放与用户生命周期管理,优化平台活跃度与留存率; 2.对外赋能商业合作:向品牌方与合作伙伴提供脱敏后的用户价值分布趋势,辅助其制定精准营销策略与产品定位,提升商业合作效率与资源匹配度; 3.对AI模型持续优化:为推荐系统与用户模型提供关键的结构化特征。持续更新的“用户层级”标签与“价值分”,可直接作为核心特征输入至个性化推荐、流失预测等AI模型中。通过将用户价值信息融入算法,有助于提升内容分发与用户触达的精准度,并基于后续互动数据持续优化模型效果。1. 加工前的数据说明:(1)加工前的数据为公司“宠one小程序”实时采集的由小程序用户基本信息数据,并已经用户授权合法获得,采集字段包括:用户ID、用户昵称、积分、创建时间、最近登录时间、当前日期;(2)数据预处理:过滤积分<0的异常记录,统一时间格式为YYYY-MM-DD,剔除创建时间在近7天内的新用户数据。 2. 处理规则:(1)留存天数计算:留存天数=当前日期-创建时间; (2)活跃系数计算:活跃系数= 1/(1+当前日期 - 最近登录时间); (3)价值分计算:价值分 = (积分 × 0.7) + (留存天数 × 0.8 × 0.15) + (活跃系数 × 100 × 0.15); (4)用户层级判定:价值分在0-300分判定为"低价值用户",301-600分判定为"一般用户",601-850分判定为"潜力用户",851-1000分判定为"高价值用户"; 3. 数据内容描述:加工前的数据经上述算法规则处理后,输出的数据内容为:每位用户的留存天数、活跃系数、计算所得的价值分,以及依据价值分所判定的用户层级(低价值用户、一般用户、潜力用户或高价值用户)。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-17 更新20
基于记账内容的宠物服务消费热点等级评估数据
宠物服务消费趋势分析
实时热点监测
1. "宠one小程序"是公司自研的一款宠物社区平台,公司可依据本数据实时实施敏捷的社区运营策略。例如,当识别出某宠物服务消费类型成为"短期爆发热点"时,可立即在社区内开设对应话题、组织限时服务活动或引导用户分享服务体验;针对"短期上升热点",则可提前部署服务测评、攻略等专题内容,将趋势即时转化为社区互动与用户增长。 2. 对宠物行业的相关方形成实时消费洞察支撑:本数据集的核心价值在于"变化捕捉",用于即时感知宠物服务消费需求的动态演变,为宠物服务行业相关品牌方的营销方向与服务项目调整策略提供实时依据。 3. 作为AI训练数据的价值:本数据具备高时效、高波动的序列特征,是训练宠物行业实时服务需求预测与消费突增预警模型的优质样本,有助于提升模型对由内容或促销驱动的瞬时服务消费模式的动态识别能力。1.加工前的数据说明:(1)加工前的数据为公司基于“宠one小程序”记账功能而实时采集的由小程序用户自行记录的宠物服务消费记账数据,并已经用户授权合法获得,采集字段包括:①最新产生的用户记账明细字段:用户ID、记账时间、记账类型、记账内容、金额;②基于特定时段统计的聚合性字段(特定时段是指以“记账时间”为统计截止时间并向前滚动24小时所形成的时段):该记账类型次数、记账总次数、该记账类型金额总和、总金额、该记账类型的用户数、用户总数。(2)数据预处理包括:剔除金额为0或负数、关键字段缺失或格式异常的无效记账。 2.处理规则:(1)数据加工:采用基于滑动时间窗口的多维度加权热度评估算法进行加工。动态维护从发布时间为记账时间向前滚动24小时数据窗口内的有效记账序列,实时计算每个记账类型的热度指标,并最终计算热度得分:频次得分=该记账类型次数/记账总次数;金额得分=该记账类型金额总和/总金额;用户覆盖得分=该记账类型的用户数/用户总数;热度得分=频次得分×0.4+金额得分×0.3+用户覆盖得分×0.3;(2)热点等级划分:热度得分≥0.65→"短期爆发热点"(建议立即在社区内开设对应话题、组织限时服务活动);0.45≤热度得分<0.65→"短期上升热点"(建议提前部署服务测评与攻略专题内容);0.25≤热度得分<0.45→"短期常规热点"(建议维持日常运营推送节奏);热度得分<0.25→"短期长尾热点"(建议适当减少资源投入或调整服务类型)。 3.数据内容描述:加工前的数据经上述算法规则处理后,输出的数据内容为:每个记账类型在过去24小时滑动窗口内的热度得分,以及依据热度得分所判定的热点等级。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-08 更新40
基于积分数量的宠物社区平台用户价值分层数据
宠物社区用户分层
用户价值精准营销
1.“宠one小程序”是公司自研的一款宠物社区平台,因此本数据对内支撑运营决策:为运营团队提供用户价值分布全景视图,指导会员权益差异化设计、活动资源精准投放与用户生命周期管理,优化平台活跃度与留存率; 2.对外赋能商业合作:向品牌方与合作伙伴提供脱敏后的用户价值分布趋势,辅助其制定精准营销策略与产品定位,提升商业合作效率与资源匹配度; 3.对AI模型持续优化:为推荐系统与用户模型提供关键的结构化特征。持续更新的“用户层级”标签与“价值分”,可直接作为核心特征输入至个性化推荐、流失预测等AI模型中。通过将用户价值信息融入算法,有助于提升内容分发与用户触达的精准度,并基于后续互动数据持续优化模型效果。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-02 更新10
基于记账内容的宠物服务消费热点等级评估数据
宠物服务消费分析
消费热点预测
1. "宠one小程序"是公司自研的一款宠物社区平台,公司可依据本数据实时实施敏捷的社区运营策略。例如,当识别出某宠物服务消费类型成为"短期爆发热点"时,可立即在社区内开设对应话题、组织限时服务活动或引导用户分享服务体验;针对"短期上升热点",则可提前部署服务测评、攻略等专题内容,将趋势即时转化为社区互动与用户增长。 2. 对宠物行业的相关方形成实时消费洞察支撑:本数据集的核心价值在于"变化捕捉",用于即时感知宠物服务消费需求的动态演变,为宠物服务行业相关品牌方的营销方向与服务项目调整策略提供实时依据。 3. 作为AI训练数据的价值:本数据具备高时效、高波动的序列特征,是训练宠物行业实时服务需求预测与消费突增预警模型的优质样本,有助于提升模型对由内容或促销驱动的瞬时服务消费模式的动态识别能力。
浙江省数据知识产权登记平台2026-06-23 更新30
基于记账内容的养宠用户兴趣关键词挖掘数据
消费行为分析
用户兴趣画像构建
1.“宠one小程序”是公司自研的一款宠物社区平台,因此本数据对内有助于实现精细化用户运营。基于通过BERT模型微调生成的用户兴趣画像,运营团队能够精准把握养宠用户的需求动向,从而动态优化内容推荐与服务策略,有效提升用户活跃度与留存。 2.对外可为合作伙伴提供清晰的宠物消费兴趣趋势洞察。经脱敏处理的用户主兴趣类别与关键词,能够帮助宠物品牌及相关服务商把握该行业市场需求的结构性变化,辅助其优化产品规划与营销资源分配,实现更精准的宠物行业商业协同。 3.为算法模型提供持续迭代的高质量训练与验证样本。本数据产出过程本身即依赖于模型微调,其输出的带标注的兴趣画像数据,可直接作为推荐系统及预测模型的反馈信号,用于模型的再训练与优化,形成从数据到模型、再从业务反馈到数据的增强闭环。1.数据来源与预处理 (1)数据来源:加工前的数据为公司基于“宠one小程序”记账功能而实时采集的由小程序用户自行记录的宠物消费记账数据,并已经用户授权合法获得,采集字段包括::用户ID、记账类型、记账内容、金额、记账时间。 (2)数据预处理:剔除金额≤0的异常记录,清洗内容字段中的特殊字符与停用词。 2.处理规则: (1)特征构建:对清洗后的“内容”字段应用TF-IDF算法提取文本特征,并与“金额”、“记账类型”字段共同组合为多维特征向量,作为模型输入的一部分。 (2)模型微调: ①基础模型:采用BERT-base-Chinese作为预训练模型进行微调。 ②模型结构调整:在 BERT 模型的最终输出层上接入一个全新的Softmax分类层,该层的神经元数量对应四大兴趣类别(饮食营养/健康医疗/行为训练与托管/居住与日常护理),从而构成一个完整的端到端分类模型。 ③训练设置:将数据集按8:1:1划分训练集、验证集与测试集。设置批次大小为32,学习率为3e-5,共训练10个轮次。训练过程旨在优化整体模型(包括BERT参数与Softmax层参数),使其能根据输入特征准确预测兴趣类别。 (3)兴趣类别判定:将预处理后的数据输入上述微调好的模型,模型通过末端的Softmax层输出四大类别的概率分布,将概率最高的类别判定为该条记录的主兴趣类别。 (4)核心关键词提取:利用微调后BERT模型内部自带的注意力机制,分析模型在做出分类决策时对“内容”字段中不同词语的关注权重,直接提取注意力权重最高的词语作为单一核心兴趣关键词。此过程与分类任务共享同一个训练好的模型,无需引入外部工具。 (5)最终输出:每条记账记录处理完成后,输出其对应的主兴趣类别与核心兴趣关键词。 3.数据内容描述:加工前的数据经上述算法规则处理后,输出的数据内容为:每条记账记录所对应的主兴趣类别与核心兴趣关键词。
浙江省数据知识产权登记平台2026-05-14 更新80
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