# 1. 总体
- 根据用户行为数据，进行行为画像。
- 使用时，需将脚本中的jar文件路径，替换成自己的路径
- [数据生成code](https://git.yishihui.com/algorithm/recommend-emr-dataprocess/src/feature/jch_makedata)
- [性别模型训练code: spark_xgboost](https://git.yishihui.com/algorithm/recommend-model/src/feature/jch)
- 跳板机: ssh -i stuuudy.pem root@192.168.207.16
- spark: ssh root@192.168.141.208

# 2. 基础数据表
## 2.1 用户点击分享行为
- loghubods.alg_recsys_user_share_click_event

## 2.2 视频标签&关键词
- loghubods.video_merge_tag
- loghubods.alg_recsys_profile_user_behavior_video

## 2.3 微信性别标签
- loghubods.alg_recsys_user_wx_gender

## 2.4 样本数据
- loghubods.alg_recsys_feature_behavior_profile

# 3. 生成特征数据
- make_data.sh 生成特征
- stat_freq.sh 统计特征频次

# 4. 性别模型
## 4.1 生成训练数据
- make_train_sample.sh

## 4.2 生成预测数据
- make_predict_sample.sh

## 4.3 评估模型
- xgb_model_eval.sh

## 4.4 预测
- xgb_model_predict.sh

## 4.5 结果写入hive
- parse_to_hive.sh
