用户画像技术及其应用分析
作者：吴文滔
来源：《中国科技纵横》2019年第21期
摘 要：本研究从用户画像的发展背景、构建流程以及应用现状等方面对用户画像进行了分析。用户画像的构建主要包含数据采集、用户标签的提取、用户画像的构建三个步骤。以淘宝为例，介绍了用户画像在电商领域的应用。用户画像能够帮助企业了解消费者人群的需求、及时调整企业战略、弥补价格变动的滞后性;以网易云音乐APP为例，研究了用户画像在音乐APP信息推送方面的应用。借助用户画像技术，音乐APP能够个性化地向用户推荐音乐，使APP更人性化，从而提升用户粘性。以P2P为例，介绍了用户画像在金融领域刻画用户特征、规避风险的应用。最后对用户画像的优点与不足展开分析，给出了相关的建议。
关键词：用户画像;推荐;精准营销;个性化
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）21-0255-02
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从2008年大数据的概念刚开始普及到十年后的今天，世界已经进入一个大数据的时代。随着互联网的普及，各类数据呈爆炸式增长，包含文本、图像、视音频等类型，其中主要是用户的网络行为数据。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2011年的互联网包含的数据量接近2ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。
面对海量信息，如何能使用户快速、准确地获取所需信息是当前信息检索面临的难题。用户画像作为一种根据用户需求提高信息检索效能的技术，被广泛地运用于商品、新闻等数据的检索领域。用户画像的概念最早由Alan Copper提出，可以通过用户的行为数据，更真实地反映用户的实际需求以及企业的消费者人群特点[1]。例如在电商兴起的当下能够弥补价格变动的滞后，反映消费者心理，更精确地推送营销信息。本文将对用户画像的构建过程、应用现状及存在问题进行分析讨论。
本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/8083df044a2fb4daa58da0116c175f0e7dd11951.html
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