嘿，细小朋友们，今天我们要来聊聊一个超级好玩的玩意儿——用户画像！你晓得吗？这玩意儿画像就像是一个超级神奇的魔法镜，Neng让我们kan到用户的全部暗地哦！

用户画像包含的内容

用户画像包含的内容并不彻头彻尾固定， 就像我们的玩具一样，个个人douNeng有不同的玩法。对于巨大有些互联网公司，用户画像dou会包含人丁属性和行为特征。人丁属性基本上指用户的年龄、 性别、所在的省份和城里、教书程度、结婚情况、生育情况、干活所在的行业和职业等。行为特征基本上包含活跃度、忠诚度等指标。

就像你Zui中意的玩具，有的兴许会玩hen久，有的兴许只玩一次就放下了。这就是用户活跃度和忠诚度的不同哦！

用户画像的作用

当然 对于特定的网站或App，一准儿又有特殊关注的用户纬度，就需要把这些个维度Zuo到geng加细化，从而Neng给用户给geng精准的个性化服务和内容。就像你中意的动画片，网站会根据你的喜优良给你推荐geng许多类似的动画片，是不是hen神奇呢？

社交网站的用户画像， 也会提取用户的社交网络，从中Neng找到关系紧密的用户群和在社群中起到意见领袖作用的明星节点。就像你在学校里是不是也有特别受欢迎的同学呢？

提取用户画像

提取用户画像， 需要处理海量的日志，花费一巨大堆时候和人力。尽管是如此高大本钱的事情，巨大有些公司还是希望Neng给自己的用户Zuo一份足够精准的用户画像。就像我们Zuo作业，虽然有时候hen累，但是我们还是希望Neng得到优良成绩一样。

以内容为主的新闻或阅读类网站， 还有搜索引擎或通用导航类网站，往往会提取用户对浏览内容的兴趣特征，比如运动类、玩乐类、美食类、理财类、游玩类、房产类、汽车类等等。就像你中意kan啥书，就会有人根据你的喜优良给你推荐geng许多类似的书籍。

数据管理系统就像是我们的巨大脑，它需要处理和存储全部的信息。那么用户画像有啥作用，Neng帮我们达到哪些目标呢？从每种来源提取的数据可信度是不同的， 所以各来源提取的数据非...不可给出一定的权沉，约定一般为0-1之间的一个概率值，这样系统在Zuo数据的自动合并时只需要Zuo轻巧松的加权求和，并归一化输出到集群，存储到事先定义优良的Hive表。

这时只用到了用户的行为特征有些， 而人丁属性、网购偏优良、内容偏优良、消费Neng力和周围特征等其他上下文还没有利用起来。把以上特征加入到LR模型， 一边再加上目标商品自身的属性，如文本标签、所属类目、销量等数据，如下图所示，进一步优化训练原来的LR模型。从而Zui巨大程度利用Yi经提取的用户画像数据，Zuo到geng精准的个性化推荐。

应用示例：个性化推荐

用户画像的概念Zui早由交互设计之父Alan Cooper提出:“Personas are a concrete representation of target users.” 是指真实实用户的虚拟代表，是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。因为互联网的进步， 眼下我们说的用户画像又包含了新鲜的内涵——通常用户画像是。

构建用户画像的核心干活， 基本上是利用存储在服务器上的海量日志和数据库里的一巨大堆数据进行琢磨和挖掘，给用户贴“标签”，而“标签”是Neng表示用户某一维度特征的标识。具体的标签形式Neng参考下图某网站给其中一个用户打的标签。

用户画像的生产

用户特征的提取即用户画像的生产过程， 巨大致Neng分为以下几步：

下面以用户性别为例，具体介绍特征提取的过程：

用户画像的含义巨大体上Neng为以下几个方面：

点评：

用户画像是当前巨大数据领域的一种典型应用，也普遍应用在许多款网容易互联网产品中。本文基于网容易的实践，深厚入浅薄出地解析了用户画像的原理和生产流程。

电商购物网站的用户画像，一般会提取用户的网购兴趣和消费Neng力等指标。网购兴趣基本上指用户在网购时的类目偏优良，比如服饰类、箱包类、居家类、母婴类、洗护类、饮食类等。

哇，细小朋友们，是不是觉得用户画像hen神奇呢？通过这篇文章，我们晓得了用户画像的定义、作用以及怎么区分用户模型。希望你们也Neng像这玩意儿神奇的魔法镜一样，kan到geng许多好玩的事情哦！