大数据中的用户画像——让机器懂用户

最新推荐文章于 2022-06-01 21:26:12 发布

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分类专栏：用户画像文章标签：用户画像用户打标签

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用户画像通过分析用户的人口属性、行为特征、兴趣偏好等信息，创建标签化的用户模型，用于精准营销、用户研究、个性服务和业务决策。用户画像生产涉及数据收集、清理、模型训练和特征预测等步骤，最终应用于电商推荐系统等场景，实现更精准的个性化服务。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、用户画像的定义

用户画像（persona）的概念最早由交互设计之父Alan Cooper 提出: “Personas are a concrete representation of target users. ” 是指真实用户的虚拟代表, 是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。随着互联网的发展，现在我们说的用户画像又包含了新的内容和意义，通常用户画像是根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作，主要是利用存储在服务器上的海量日志和数据库里的大量数据进行分析和挖掘，给用户贴“标签”，而“标签”是能表示用户某一维度特征的标识。具体的标签形式可以参考下图，即是某网站给其中一个用户打的标签。