用户画像标签体系建设指南
Python学习与数据挖掘
共 9719字,需浏览 20分钟
· 2022-06-02
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(2)兴趣特征:浏览内容、收藏内容、阅读咨询、购买物品偏好等
(3)消费特征:与消费相关的特征
(4)位置特征:用户所处城市、所处居住区域、用户移动轨迹等
(5)设备属性:使用的终端特征等
(6)行为数据:访问时间、浏览路径等用户在网站的行为日志数据
(7)社交数据:用户社交相关数据
在互联网、电商领域用户画像常用来作为精准营销、推荐系统的基础性工作,其作用总体包括:
(2)用户统计:根据用户的属性、行为特征对用户进行分类后,统计不同特征下的用户数量、分布;分析不同用户画像群体的分布特征。
(3)数据挖掘:以用户画像为基础构建推荐系统、搜索引擎、广告投放系统,提升服务精准度。
(4)服务产品:对产品进行用户画像,对产品进行受众分析,更透彻地理解用户使用产品的心理动机和行为习惯,完善产品运营,提升服务质量。
(5)行业报告&用户研究:通过用户画像分析可以了解行业动态,比如人群消费习惯、消费偏好分析、不同地域品类消费差异分析
①基于规则定义的标签生产方式,即根据固定的规则,通过数据查询的结果生产标签,重点在于如何制定规则。
②基于主题模型的标签生产方式,主题模型最开始运用于内容领域,目的是找到用户的偏好,在用户标签中我们可以参照分类算法将用户进行分类、聚类,使用关键词的算法挖掘用户的偏好,从而生产标签。
来源:网络
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