基于知识图谱的用户画像技术

随着互联网上用户访问数量的迅速增长,用户创建和访问的信息数量呈指数级递增,因此,众多互联网企业一方面希望能在用户使用产品的过程中,利用多维度多渠道的用户行为数据采集方式记录用户尽可能多的数据;另一方面,针对如此规模的用户大数据,企业也很 难对用户的数据进行准确的分析,从而导致无法有效的将最优的服务投放到最合适的用户 人群手中。近年来兴起的用户画像技术正是为了解决这一难题而成为当前用户行为
---1. 什么是用户画像用户画像技术是基于用户数据对现实世界中用户的数学建模:一般来说,构建用户画像首先要有数据,要根据用户的社会属性、生活习惯和消费行为等数据,对用户数据的采集和积累是进行用户画像的基础;二是要有明确的业务应用场景,用户画像与业务应用密不可分,通常需要对符合业务需求的特定用户进行画像和分析;三是要有相关的用户建模算法,从已有的用户数据中挖掘深层次的、能触及用户需求的信息,将不同数据抽象出的一个标签化的用户模型。这里,用户画像技术的核心工作即是给用户打“标签”,而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识,从而对用户进行基于标签的分类和抽取,如图 1所示

图1.用户画像示意图
用户画像技术的应用范围非常广泛,包括用于精准营销,通过分析潜在用户,针对特定用户群体进行广告投放&#

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