1樓：Sullivan Zheng
kNN雖然用的人多，但是在沒有精心的feature selection時，效果是相當靠不住的。當然很多dmp做品牌廣告TA lookalike也都是蒙人的，無所謂效果。
使用簡單分類方法是數學上不太嚴謹，但是工程上可用的方式。
嚴格來說，這屬於PU learning的範疇（positive-unlabeled learning）。有很多方法。有的是model dependent的，有的是model independent的。
用過SPY。效果不錯。
在可迭代的情況下（即小批量產生lookalike，然後立刻去測試是否真的為正樣本，比如dmp採用漸進方法做audience expansion），用分類方法挺好
使用分類方法的時候要極度小心不平衡樣本問題。隨機降取樣有坑。
如果有social network資料，還可以用一些label propagation的方法，簡單直觀。
2樓：
我想最簡單就是用最近鄰法，找出與目標群體的相似度較高的物件。但是計算效率可能是個問題。
對於TalkingData的DMP來說，look-alike的功能部分是用分類演算法來實現的：以目標群體為正樣本，候選物件為負樣本，訓練分類模型，然後用模型對所有候選物件進行篩選。
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