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全文共9694个字，建议阅读25 分钟 01 什么是用户画像 用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，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。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。 用户画像是对现实世界中用户的建模，用户画像应该包含目标，方式

写在最开始，本人不是专业做推荐系统的，本文只是整理最近培训的所见所得。学生生涯的时候略微了解些推荐系统的皮毛，工作后暂时还没做这方面的工作，但之后的工作规划会涉及到相关领域知识，另加上本人对算法类培训颇感兴趣，于是参加了近期的培训，自此整理消化下相关知识，聊以慰藉。 基本概念 目前推荐系统的用户画像都是对用户的向量化表示，推荐系统的用户画像是给计算机用的，而不是给人看的

用户画像 User Profile 基于内容推荐离不开用户画像。在推荐系统中，并不以市场销售人员的第一视角去看待用户（绘制标签云图像或者若干统计学属性），用户画像应该给机器看而不是给人看。 推荐系统在对匹配评分之前，要先对 user 和 item 都向量化才能进行计算，其中用户向量化的结果，就是 user profile。用户画像不是推荐系统的目的，而是构建推荐系统过程中的一个关键环节。

Tony（作者）：Facebook最近在他们官方博客发布了他们改版的界面，并且官方已抛出此次改版的目的：新闻Feed流更易读，更方便交流，更容易导航，内容为核心，减少不必要的UI元素。 一般大公司产品改版，可能会带着一些设计趋势，我们作为UI/UX设计师当然要多关注下，这次本着好奇心去研究分析下他们此次改版的视觉风格、交互体验和老版本的一些细微的差别。目前新版本可以看到他们改版的风格

在《当推荐系统遇上用户画像：你的画像是怎么来的？》一文中，我们介绍了怎么通过TF-IDF的方式得到用户的画像。而在本文中，我们来聊一下在搜索、推荐、计算广告系统中“画像是怎么用的？ ”。 在互联网商业应用中，许多广告 主在“搜寻潜客”时，都会遇到如难以识别高潜人群、难于平衡成本与规模等问题。而在数字营销 的过程中，运营人员或者数据分析同学也是在根据已有的经验，通过用户画像的方式

一、用户画像的概念 用户画像概念一经提出,便被广泛应用到精准营销等领域。后来,作为一种描绘用户特征、表达用户诉求的有效工具,用户画像被逐渐引入到图书馆服务等领域。关于用户画像的概念,普遍认为最早是由“交互设计之父”Cooper提出来的,他认为用户画像是真实用户的虚拟表示,是基于一系列真实数据(Marketing data,Usability data)的目标用户模型7

译者：李晓艳 审校：陈明艳 本文长度为2136字 ，预估阅读时间5分钟 摘要：创建用户画像是我们进行广告精准定向的一个重要步骤，本文向我们介绍了如何利用Facebook Insights创建用户画像。 众所周知，Facebook拥有巨大的用户数据。在过去18个月中，他们通过他们的平台“受众洞察（Audience Insights）”，分享了比以往任何时候更多的信息。 因此，除了时间

随着大数据技术的发展和应用，企业能够收集到海量的用户信息，这为深入理解用户行为和特征提供了前所未有的机会。用户特征分析作为数据分析的一个重要分支，它通过分析用户的行为模式、偏好、需求等信息，帮助企业更好地了解其目标市场，从而制定出更为精准的营销策略和产品开发计划。 文章将从数据分析的视角出发，深入探讨用户特征分析的应用场景、常见分析方法以及它与用户预测模型之间的区别与联系

1.背景介绍 社交媒体是当今互联网的一个重要部分，它为人们提供了一种快速、实时地与他人互动和交流的方式。随着社交媒体平台的不断发展和发展，如Facebook、Twitter、Instagram、Snapchat等，用户数据量也不断增长。这些数据包含了关于用户行为、兴趣、需求等有价值的信息。因此，对于社交媒体数据的分析和挖掘变得越来越重要。 社交媒体数据分析可以帮助企业了解用户行为，优化产品和服务

```html 社交媒体数据分析技术与用户行为预测 社交媒体数据分析技术与用户行为预测 随着互联网的飞速发展，社交媒体已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。无论是Facebook、Twitter还是微信、微博，这些平台不仅为用户提供了一个分享生活、交流思想的空间，同时也积累了海量的数据资源。如何从这些数据中提取有价值的信息，并据此预测用户的未来行为，已经成为学术界和工业界共同关注的重要课题。 一