建立用户画像的标签体系

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基于用户画像的高校图书馆可视化系统的构建与实现

DCWTechnology Analysis技术分析79数字通信世界2023.101 高校图书馆用户画像研究概述用户画像的概念最早是由交互设计之父A l a n Cooper 在1998年提出的，是建立在现实生活中一系列真实数据上的用户目标模型，是对真实用户的虚拟化[1]。

在国外，用户画像已经成为广告、市场营销和数据分析等领域的重要工具。

例如，Facebook 和Google 等科技公司在个性化推荐、广告投放和用户体验方面都充分利用了用户画像。

此外，欧美一些图书馆也开始使用用户画像来提升服务质量[2]。

在国内，随着大数据和人工智能技术的快速发展，用户画像也逐渐被应用于多个领域，在图书馆领域，用户画像也成为提高管理效率和服务水平的一种重要手段[3]。

目前，图书馆领域的用户画像主要围绕建立用户画像模型等展开研究，如何利用用户画像为读者提供个性化服务模式是当前图书馆管理与服务重点关注的领域[4]，而其中以构建多维度、多层次、立体化的用户画像模型，实施图书的个性化推荐、个性化信息检索、个性化借阅、个性化参考咨询等个性化服务[5]成为提高图书馆服务效能的重要手段之一。

随着信息化、数字化和智能化的发展，基于大数据的用户画像模型及相关技术也在更新迭代中，基于此，本文以高校多维度用户数据类型为依托，构建适应高校图书馆的用户画像模型，进而构建多样化的高校图书馆可视化系统，图书馆可视化系统对用户查询意图、兴趣等进行推理和预测，为用户及相关部门提供有效的调查结果，同时馆员根据可视化系统对读者服务及系统建设提供决策依据。

2 用户画像模型的构建流程高校图书馆的用户画像模型构建流程是：首先收集高校图书馆用户的各类信息数据进行预处理，去掉基于用户画像的高校图书馆可视化系统的构建与实现崔乐乐（昆明医科大学图书馆，云南昆明 650500）摘要：随着信息技术的不断发展，用户画像技术被引入到智慧图书馆中，并已应用到图书馆的智慧化服务领域。

如何构建用户画像系统？看这一篇就够了!

如何构建用户画像系统？看这一篇就够了！（学习版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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打造精准“人群标签”有技巧

打造精准“人群标签”有技巧随着互联网和大数据技术的发展，人群标签已经成为精准营销和个性化服务的关键。

通过对用户的行为、兴趣、偏好等数据进行分析，可以精准地进行用户画像和人群定位，从而更好地进行产品推广和市场营销。

要打造精准的人群标签并不是一件简单的事情，需要技巧和方法。

本文将探讨一些打造精准“人群标签”的技巧。

1. 数据来源多样化打造精准的人群标签首先需要数据支持，而数据的来源多样化是关键。

除了自有的用户行为数据外，还可以通过第三方数据服务商获取更多的用户信息，比如社交媒体平台、电商平台、金融机构等。

通过整合不同来源的数据，可以更全面地了解用户的行为和兴趣，为精准人群标签的建立提供更多的信息源。

2. 数据清洗和处理数据的质量直接影响到人群标签的精准度，因此在使用数据建立标签前需要对数据进行清洗和处理。

这包括去除重复数据、纠正数据错误、填充缺失数据等工作。

只有经过有效的数据处理，才能确保建立的人群标签准确可靠。

3. 数据分析和建模数据分析和建模是建立精准人群标签的核心。

通过数据分析工具和算法，可以对用户的行为模式和兴趣特征进行挖掘，找出用户群体的共同特点和差异。

可以通过机器学习和深度学习等技术建立用户的预测模型，从而更精准地预测用户的行为和需求。

4. 用户画像和标签体系基于数据分析结果，可以建立用户的画像和标签体系。

用户画像包括用户的基本信息、兴趣爱好、消费习惯等方面的描述，而标签体系则是基于用户画像建立的一套标签体系，用于描述用户的特征和行为。

通过建立用户画像和标签体系，可以更清晰地了解用户群体，为后续的精准营销和服务提供基础。

5. 不断优化和迭代精准人群标签的建立是一个不断优化和迭代的过程。

随着用户行为和需求的变化，人群标签也需要不断调整和优化。

建立精准人群标签不是一次性的工作，而是需要持续投入和努力的过程。

打造精准的人群标签需要多方面的技巧和方法，包括数据来源多样化、数据清洗和处理、数据分析和建模、用户画像和标签体系的建立，以及不断优化和迭代。

如何搭建用户画像的标签体系

如何搭建用户画像的标签体系1摘要1.用户标签是构成用户画像的核心因素，是将用户在平台内所产生的行为数据，分析提炼后生成具有差异性特征的形容词。

即用户通过平台，在什么时间什么场景下做了什么行为，平台将用户所有行为数据提炼出来形成支撑业务实现的可视化信息。

2.标签分为三种属性：静态标签判断用户基础需求，动态标签提升用户体验，预测标签提升用户转化，提高产品价值。

3.“贴标签”形式有两种：用户主动选择特定标签和平台结合用户行为给用户“贴标签”。

4.标签优化方式：机器优化和人工优化。

5.搭建标签体系流程：收集需求-建立规则-填充数据-标签维护。

6.在公司中，搭建标签需运营、产品、技术协调配合完成；运营负责制定规则，产品结合业务审核标签合理性，技术负责实现。

7.标签的作用：增强公司竞争壁垒，提升产品价值，提高运营效率。

Tips：1.业务导向：用户标签要贴近产品业务场景及产品所处行业建立，避免标签脱离业务。

2.数据验证：标签的准确性和数据息息相关，不能只通过用户1、2次点击某商品或内容，就确定用户对此感兴趣，要结合数据趋势变化，不断验证，以免片面下结论导致用户画像不准确。

3.持续优化：伴随用户年龄、偏好等阶段变化，用户需求和在平台内的行为会不断变化，保持敏锐的用户嗅觉，利于产品优化迭代，利于公司可持续发展。

2用户标签是什么用户标签是构成用户画像的核心因素，是将用户在平台内所产生的行为数据，分析提炼后生成具有差异性特征的形容词。

即用户通过平台，在什么时间什么场景下做了什么行为，平台将用户所有行为数据提炼出来形成支撑业务实现的可视化信息。

3标签体系的目标产品的本质是用户，用户画像的本质是标签，给用户“贴标签”，最主要的作用是构建产品的用户画像，而精准的用户画像是多方共赢的前提。

公司战略：公司可持续发展的核心，一方面使公司更具竞争壁垒，及时洞察市场风向，预测产品所占市场规模及前景发展，及时优化公司战略，避免过早陷入发展瓶颈；另一方面沉淀大批用户数据，既利于孵化创新产品，也丰富盈利模式（比如与第三方合作）。

第三章-用户画像的标签体系

进一步完善的用户结构画像
二、结构化标签用户画像
【提要】
结构化用户画像的优势为：信息有针对性，专用性强，含义明确且有成熟的软件开发和运行、维护环境支持。其劣势为：系统可存储的信息有限，可扩展性差，不灵活，实时性差。
结构化用户画像的优势
首先，结构化数据的数据模型严谨规范，数据的语义明确。在算法推荐系统的运行过程中，系统会有针对性地从用户的基本信息和行为数据中抓取符合数据模型定义的数据，并存储更新至相关数据表格，形成用户标签。此类信息含义明确，有较强的针对性。
对算法推荐系统的非结构化标签用户画像进行抽象可以得到一种通用的表达格式：｛用户ID：标签１，标签２，标签３……｝。
三、非结构化标签用户画像
非结构化标签的权重
首先，结构化管理数据的方式能捕获的信息是有限的，只能局限于算法推荐系统已经设计好的数据表包含的数据属性。由于系统最多只能记录已有数据表中能记录的数据，因此存在数据可用性上的局限。一旦遇到数据模型定义中未涉及但是对刻画用户画像有帮助的信息，系统就无法记录。
首先需要把新一轮计算结果与上次计算结果结合起来，即对于在本轮中被计算标签的活跃用户，需要判别本轮计算出的是用户的新标签还是已有标签，然后在用户画像中做权重调整和更新。
其次，可记录信息的有限性导致了系统的可扩展性较差。假设需要在系统中新增一个数据属性（即在数据表中新添加一列）来记录一种新的用户标签，则需要在系统中修改相应的数据表（可能会涉及多表的修改）的定义，这导致系统维护代价增大，灵活性降低。
最后，由于算法推荐系统在初期不可能设计完备的数据模型，修改数据模型是系统级别的修改，往往需要暂时中止系统提供的服务以部署新的数据模型和与之配套的新业务逻辑，这就会导致对用户行为进行记录分析的实时性降低，用户体验也相应变差。因此，在系统更新之前，原有的数据模型无法实时更新。

基于大数据的患者画像标签体系构建方法及应用研究

\BIGIUnAAPPUCAnONANDDEVEUIPMENTOFHEAITHCAREjg|^|fg|f展专栏doi:10.3969/j.issn.1672-5166.2019.06.04基于大数据的患者画像标签体系构建方法及应用研究攻兆华彦①张鑫金②何萍③△号：1672-5166（2019）06-0667-05中图分类号：R-34；R319文献标志码：A要基于申康医联工程大数据平台，运用“用户画像理论”,依据医疗行业的特征性，阐述了“患者画的概念。

采用标签化方法对患者进行数字化描述，构建患者画像标签体系，对患者标签维度、患者标签内容、患者标签体系构建方法进行论证。

运用大数据技术能够“追溯过去、还原现在、预测未来”的优势，对患者标签体系管理和应用进行深入剖析，结合医疗数据如何实现价值化进行验证，从实践角度阐述患者画像标签体系的构建与运用。

词大数据技术患者画像患者标签arch on Construction Method and Application of Patient Portrait Tag System Based on BigZHANG Xiniin HE Pina・—7厶口小、3/xii ijii i,n匚mlyRuijin Hospital affiliated to Shanghai Jiaotong University School of Medicine,Shanghai200025,ChinaAbstract This article proposes the concept of"Patient Portrait"based on the Shenkang Hospital Link Platform combined with characteristics of medical industry.Tagging method is employed to achieve digitalization of patient description,construct patient portrait tag system,testify the dimension,content,and the method used in constructing the patient tagging system.Taking the advantage of big data technology in"tracing the past,restoring the present,and predicting the future",it conducts deep analysis on the inagement and application of patient tag system,verifies the possible value of medical data,and explains the construction and application of patient portrait tag system from the practical perspective.big data technology;patient portrait;patient tag0引言用户画像是用户信息的标签化，通过用户在日常生活中留下的网络“踪迹”信息数据，对用户进行独特基金顶目：国家卫生健康委统计信息中心委托顶目《医疗卫生数据治理指南研究》①上海交通大学医学院附属瑞金医院，上海市，200025②万达信息股份有限公司，上海市，201112③上海申康医院发展中心，上海市，200041作者简介：姚华彦（1976—）,女，硕士，高级工程师；研究方向：医院与区域信息E-mail：yaohuayan@通信作者：何萍（1975—）,女，博士，教授级高级工程师；研究方向：医院与区域信息E-mail：heping@△通信作者667©^^^^t^^^^B^^^^y Z BIGD«mAPPUCIfflONANDDEVELOPMENTOFHEAITHCAIIE性研究，实现不同用户的分类和打标签。

构建用户标签体系

构建用户标签体系本文根据神策数据业务咨询师钟秉哲以《构建用户标签体系，助力企业精细化运营》为主题的直播内容凝练要点而成，将系统回答业务人员重点关注的如下四类问题：●为什么要做用户标签画像？●如何构建完备的用户标签体系？●标签的生产和创建有哪些细节和经验？●如何利用好用户画像分析赋能业务落地？相信在阅读本文后，您的困惑都将迎刃而解。

一、为什么要做用户标签画像？1. 标签的本质简单地说，所谓的用户标签，就是对用户某个维度特征的描述。

对一群用户来说，我们为了让业务做得更好，会想知道他们的很多特征。

比如，我们这一季度有10 万元的活动预算，应该集中花在哪里？这个问题，其实是希望能对给定用户群体的商业价值做很好的描述，知道哪些人是应该重点服务的对象。

图 1 标签的基本含义用户标签可以有很多种存在形式，可以是用户的自然属性，可以是对用户交易、资产数据的统计指标，也可以是基于某些规则，总结出的一些分层。

无论是哪种形式，都是对用户的某个维度特征做描述与刻画，让使用者能快速获取信息。

图 2 标签的常见形式2. 标签的应用场景按照我们在多家不同企业落地标签体系的经验，用户标签的应用主要有四种场景。

首先是辅助分析洞察，用户标签可以辅助业务人员快速获得用户的信息认知，发现显著特征，获得业务灵感。

其次是丰富数据分析的维度，对我们的业务数据做更深层的对比分析。

分析洞察获得业务灵感后，标签可以辅助业务落地。

再次可以将用户群体切割成更细的粒度，使运营从粗放式到精细化，以多种运营触达手段，像短信、推送、活动、优惠券等等，对用户进行驱动和挽回，达到事半功倍的效果。

最后用户标签还可以作为数据产品的基础，例如个性化推荐系统、广告系统、CRM 管理工作等。

自动化的业务系统能更有效地利用用户标签的威力。

图 3 标签的四大应用场景需要注意的是，虽然用户标签画像体系是有价值的，但不是每个公司都能做。

第一，企业需要有足够丰富的内容、商品、服务或客户属性层次，或者业务进入稳定期的客群量级达到一定规模。

标签体系与用户画像

用户画像与标签体系
用户画像的定义
1. 用户画像是对现实用户做的一个数学模型，实际表现就是用户信息标签化。
2. 标签是某一种用户特征的符号表示。是一种内容组织方式，是一种关联性很强的关键字，能方便的帮助我们找到合适的内容及内容分类。
3. 标签解决的是描述（或命名）问题，但在实际应用中，还需要解决数据之间的关联，所以通常将标签作为一个体系来设计，以解决数据之间的关联问题。
构建用户画像系统
01 用户画像基础
➢ 用户画像定义画像简介标签类型
➢ 数据架构 ➢ 开发流程 ➢ 表结构设计
02 数据指标体系
➢ 用户属性维度标签 ➢ 用户行为维度标签 ➢ 用户消费维度标签 ➢ 风险控制维度标签 ➢ 标签命名方式 ➢ 标签属性设计
05 开发性能调优
➢ 数据倾斜调优 ➢ Spark读小文件调优 ➢ 使用Spark缓存 ➢ 减少shuffle类算子 ➢ Ld-mapping映射 ➢ 开发中间表
在实际开发画像的过程中，由于运营人员对业务更为熟悉，而数据人员对数据的结构、分布、特征更为熟悉，因此模型标签的规则由运营人员和数据人员共同协商确定。
该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断。
机器学习挖掘类标签多用于预测场景，如判断用户性别、用户购买商品偏好、用户流失意向等。一般地，机器学习标签开发周期较长，开发成本较高，因此其开发所占比例较小。
用户画像的目标
用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，并且标明该标签的权重。如图所示
人口属性
标签：
基
地
本
理
属
位
性
置
性
年

文化传播领域数字化内容传播平台开发设计

文化传播领域数字化内容传播平台开发设计第1章项目背景与需求分析 (4)1.1 文化传播的现状与挑战 (4)1.2 数字化内容传播平台的机遇与优势 (4)1.3 用户需求分析 (4)1.4 功能需求与功能需求 (5)第2章数字化内容传播平台总体设计 (5)2.1 系统架构设计 (5)2.1.1 层次化架构设计 (5)2.1.2 微服务架构设计 (5)2.2 技术选型与平台搭建 (5)2.2.1 技术选型 (6)2.2.2 平台搭建 (6)2.3 业务流程设计 (6)2.3.1 内容管理流程 (6)2.3.2 用户管理流程 (6)2.3.3 传播策略流程 (6)2.4 系统模块划分 (6)第3章内容管理与审核机制 (7)3.1 内容分类与标签体系 (7)3.2 内容发布与管理 (7)3.3 审核机制与规则 (7)3.4 侵权处理与版权保护 (8)第4章用户画像与个性化推荐 (8)4.1 用户画像构建 (8)4.1.1 数据收集 (8)4.1.2 数据处理与挖掘 (8)4.1.3 用户画像标签体系构建 (8)4.2 用户行为分析 (8)4.2.1 用户行为类型划分 (9)4.2.2 用户行为特征提取 (9)4.2.3 用户行为分析模型构建 (9)4.3 个性化推荐算法 (9)4.3.1 协同过滤算法 (9)4.3.2 基于内容的推荐算法 (9)4.3.3 深度学习推荐算法 (9)4.4 推荐效果评估与优化 (9)4.4.1 评估指标 (9)4.4.2 评估方法 (9)4.4.3 优化策略 (9)第五章社交互动功能设计 (9)5.1 用户关系管理 (10)5.1.1 用户资料管理 (10)5.1.2 关注与粉丝机制 (10)5.1.3 好友互动 (10)5.1.4 用户隐私保护 (10)5.2 评论与点赞功能 (10)5.2.1 评论功能 (10)5.2.2 点赞功能 (10)5.3 转发与分享功能 (10)5.3.1 转发功能 (10)5.3.2 分享功能 (11)5.4 话题与活动功能 (11)5.4.1 话题功能 (11)5.4.2 活动功能 (11)5.4.3 话题与活动推荐 (11)第6章数据存储与大数据分析 (11)6.1 数据存储方案设计 (11)6.1.1 存储架构 (11)6.1.2 数据备份与恢复 (11)6.1.3 数据安全策略 (11)6.2 数据库设计与优化 (12)6.2.1 数据库选型 (12)6.2.2 数据库表设计 (12)6.2.3 数据库优化 (12)6.3 大数据分析与应用 (12)6.3.1 数据采集 (12)6.3.2 数据预处理 (12)6.3.3 数据分析 (12)6.3.4 数据应用 (12)6.4 数据可视化与报表 (13)6.4.1 数据可视化 (13)6.4.2 报表 (13)6.4.3 报表导出与分享 (13)第7章系统安全与隐私保护 (13)7.1 安全策略制定 (13)7.2 用户认证与权限管理 (13)7.3 数据加密与传输安全 (13)7.4 隐私保护与合规性 (14)第8章移动端设计与开发 (14)8.1 移动端界面设计 (14)8.1.1 界面布局 (14)8.1.2 视觉元素 (14)8.1.3 交互设计 (14)8.2 移动端适配与优化 (15)8.2.1 屏幕适配 (15)8.2.2 设备兼容性 (15)8.2.3 功能优化 (15)8.3 响应式设计与开发 (15)8.3.1 媒体查询 (15)8.3.2 网格系统 (15)8.3.3 前端框架 (15)8.4 移动端功能优化 (15)8.4.1 代码优化 (15)8.4.2 图片优化 (16)8.4.3 网络优化 (16)8.4.4 渲染优化 (16)8.4.5 交互优化 (16)第9章系统测试与运维 (16)9.1 测试策略与测试计划 (16)9.1.1 测试目标 (16)9.1.2 测试范围 (16)9.1.3 测试方法 (16)9.1.4 测试计划 (16)9.2 功能测试与功能测试 (17)9.2.1 功能测试 (17)9.2.2 功能测试 (17)9.3 集成测试与兼容性测试 (17)9.3.1 集成测试 (17)9.3.2 兼容性测试 (17)9.4 系统部署与运维 (17)9.4.1 系统部署 (17)9.4.2 系统运维 (17)第10章项目推广与商业模式 (18)10.1 市场分析与竞争策略 (18)10.1.1 市场分析 (18)10.1.2 竞争策略 (18)10.2 项目推广与运营策略 (18)10.2.1 项目推广 (18)10.2.2 运营策略 (19)10.3 盈利模式与商业拓展 (19)10.3.1 盈利模式 (19)10.3.2 商业拓展 (19)10.4 持续优化与未来发展展望 (19)10.4.1 持续优化 (19)10.4.2 未来发展展望 (19)第1章项目背景与需求分析1.1 文化传播的现状与挑战信息技术的飞速发展，文化传播方式发生了深刻变革。

CDP基于用户标签构建360°用户画像,助力企业实现精准营销落地

CDP基于用户标签构建360°用户画像，助力企业实现精准营销落地随着用户需求的多样化和个性化发展，“以用户为中心”成为各领域企业的重点营销方针。

通过客户数据中台，构建基于标签体系的360°用户画像，对用户的各个维度特征进行分析，深入洞察用户的购买需求和偏好，可以帮助企业制定、调整营销和服务策略，提升用户体验。

要构建基于标签的多维度用户画像，最关键的因素就是用户数据的采集，包括以下三个维度属性数据：包括姓名、年龄、性别、所在城市和收入水平等数据，这些基本信息可帮助品牌做初步的人群画像，比如一个30～40岁，生活在北京的女性，可初步判断她是幼儿教育的潜在客群。

不过仅通过属性数据建立的用户画像比较粗糙，并不能进行精准全面描述。

交易数据：指用户的购买信息，包括TA曾经买过的本品牌和其他品牌产品。

比如一位30-40岁的女性用户曾在本品牌报过幼儿学前英语课程，或经常购买儿童服装，都可进一步判断她是幼儿教育的目标客户。

行为数据：主要指用户在线上的浏览内容数据。

通过技术手段将用户在企业官网、公众号和小程序上的行为记录下来，生成用户行为数据，用以构建用户标签及画像。

为获得更全面的用户行为数据，企业应丰富自媒体平台的交互性。

客户的行为数据具有较高的时效性，例如一个用户在一个月前浏览的商品信息，并不能代表现在的购买倾向。

因此企业对于用户行为数据应尽量做到实时记录和处理。

有效的用户行为数据结合属性数据和交易数据，可构建较为详尽的多维用户画像，企业可基于此实现人群细分和精准营销。

保证数据的质量和规范是构建完善的用户标签画像体系的首要条件•数据的正确性，保持数据正确性不需要赘述，在数据不正确的情况时如何做出预警或自动改正则需要深究。

某些标签数据不能直接从各触点收集，只能通过模型运算得到，模型和输入数据的准确性，可保证这类数据的正确性。

•数据的一致性，在业务运行过程中收集的数据需跟系统数据保持一致。

比如，客户的工作职位中，相同职位的CMO、首席营销官以及市场负责人的写法，需要统一存储标准，保持数据的一致性，才能构建标准化的、有效的用户标签和用户画像。

政务服务用户画像标签体系的建立方法和应用设计

政务服务用户画像标签体系的建立方法和应用设计作者：郭大勇朱俊伟来源：《中国科技纵横》2020年第06期摘要：用户画像标签技术已经在电商、金融、保险、电信等领域的精准营销、差异服务、分险防控等方面得到了广泛的应用，并取得了显著的成效。

本文就如何利用互联网成熟的用户画像标签技术，在“互联网+政务服务”领域进行应用，从而实现政务服务的个性化、精准化、主动化、智能化提出可借鉴的方法。

关键词：用户画像;动态标签;学习标签;离线标注中图分类号：TP311.1 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2020）06-0029-02＼1 “用户画像标签”应用现状分析在电商领域，淘宝、京东、美团、携程等互联网公司，根据用户的喜好、购买记录等建立起了电商用户画像标签体系。

在金融领域，银联、支付宝、招商银商、交通银行、农业银行等金融公司，根据用户的人群、职业、学历、收入、信贷记录等建立起了金融用户画像标签体系。

在信息领域，今日头条、简书、知乎等信息内容公司，根据用户的年龄、性别、浏览记录、分享记录等建立起了信息用户画像标签体系。

各领域基于各自的用户画像标签体系，实现精准营销，提供精准服务、主动服务，降低营销和服务的综合成本。

同时，也使用户在获得便捷服务体验时，降低了搜索、比较、鉴别的时间成本。

2 “用户画像标签”应用模式分析（1）“用户画像标签”在互联网领域应用模式分析。

分析电商、金融等领域用户画像的各种应用场景，用户画像标签本质上是对用户的分群分类，而且都是从商品、产品角度分析适用于哪些用户、适用于用户的哪些生命周期阶段，从而进行用户画像特征的细分刻画。

电商是从商品特征和用户的购买行为特征关系来刻画用户画像标签，如华为、小米、苹果等商品的品牌作为用户的喜好标签。

金融是从理财产品特征和用户的人群特征关系来细分刻画用户画像标签，如有无工作、有车无车、有房无房、有无信用卡、有无不良征信记录等标签。

（2）“用户画像标签”在政务服务领域应用模式分析。

博物馆个性化用户画像的构建及其应用

用户画像的核心是通过数据挖掘得到用户典型特征、完成用户原型的标签化。博物馆场景下的数据源比复杂，包括文字、图片、视频等多种形式，因此常用的短文本单模态用户画像无法满足博物馆数据分析需求，需要建立多模态的用户画像。用户画像的作用流程通常包括用户数据采集、数据预处理、用户画像建模以及数据可视化 [6]，数据预处理的准确度和用户画像建模的精细度很大程度上取决于计算机算法的选择和优化，本文着重讨论博物馆用户数据的采集以及数据的可视化。
3 适合博物馆环境的人体行为识别技术
图 1 博物馆用户画像静态数据领域维度静态数据囊括了领域内能够反映出与用户相关的其他实体属性和特征的数据 [9]。博物馆中与用户密切相关的实体包括藏品、文创产品和基础服务设施等。藏品的名称、出土地、时代、材质、器类、工艺、文化背景、展出位置、参展经历、相关研究文章等是构建博物馆展品知识图谱的重要信息要素，由展品衍生的文创产品的品类、功能、价格、购买渠道等要素同样可以加入其中。 2.1.2 动态数据通过注册信息获得的静态用户属性过于简单，结合实时更新的多数据源动态用户数据能够构建更完整的用户画像。动态数据主要是指由用户做出的具体行为产生的数据，博物馆动态数据包括线上动态数据和线下动态数据两部分。线上动态数据是将用户在博物馆官方网站、官方微博、官方公众号、官方商城等移动端上的行为数据纳入数据集合，信息要素包括预约、浏览、查询、评论、点赞、分享、购买等线上行为发生的时间、内容、对象等。线下动态数据则主要通过用户行为获取信息，涵盖了用户在博物馆建筑主体内
* 中国国家博物馆北京 100006 [ 基金项目 ] 本论文是中国国家博物馆 2019 年馆级科研项目《基于馆藏铜镜研究的微信小程序展示交互设计方案研究》（项目编号：GBKX2019Y44）阶段性研究成果）

社交媒体平台用户画像构建

社交媒体平台用户画像构建是指通过对用户的行为、兴趣、需求、心理等方面的数据进行分析和挖掘，从而为平台提供精准的用户服务，提高用户满意度和平台粘性。

以下是构建社交媒体平台用户画像的一般步骤和方法：1. 数据收集：首先需要收集用户数据，包括用户的基本信息、社交行为、兴趣爱好、消费习惯等。

可以通过平台数据统计、用户反馈、第三方数据源等方式获取数据。

2. 用户分类：根据用户的数据特点，可以将用户分为不同的类别，如新手用户、活跃用户、专家用户等。

不同类型的用户对社交媒体平台的需求和行为特点不同，因此需要对用户进行分类，为不同类型用户提供个性化的服务。

3. 特征提取：通过分析用户数据，可以提取出用户的兴趣爱好、消费习惯、地理位置、年龄层次、职业类别等特征。

这些特征是构建用户画像的基础，可以帮助平台更好地了解用户需求，为用户提供更精准的服务。

4. 标签体系：根据用户特征，可以构建一个标签体系，将用户分为不同的标签组，如美食爱好者、旅游达人、科技爱好者等。

标签体系可以帮助平台更好地了解用户的兴趣爱好和需求，为不同标签组用户提供相应的内容和活动。

5. 构建用户画像：通过标签体系和用户分类，可以构建出每个用户的画像，包括用户的兴趣爱好、消费习惯、行为特点、心理需求等。

这些信息可以帮助平台更好地了解用户，为用户提供更精准的服务，提高用户满意度和粘性。

6. 反馈优化：在构建用户画像的过程中，需要不断收集用户的反馈和数据，对用户画像进行优化和调整。

根据用户的反馈和数据，可以对标签体系、用户分类、特征提取等方面进行优化，提高用户画像的准确性和实用性。

在构建社交媒体平台用户画像的过程中，需要注意以下几点：1. 数据真实性和准确性：数据是构建用户画像的基础，需要保证数据的真实性和准确性。

可以通过多种数据源和验证方式来保证数据的可靠性。

2. 隐私保护：在收集和使用用户数据的过程中，需要遵守相关法律法规和平台规定，保护用户的隐私权。

如何从0-1构建用户标签体系？

如何从0-1构建用户标签体系？随着流量红利的消失，获取新用户的成本越来越高，为追求更高的ROI,产品以及运营的重心已经从对新客的获取转向对存量用户的精细化运营上。

精细化运营的基础在于对用户信息进行标签化管理。

提到用户的标签化管理，第一步就是为产品的所有用户打标签，这是用户运营最重要的起点，也是运营策略制定的基石。

一、啥是“标签”？“标签”是对某一类特定群体或对象的某项特征进行抽象分类和概括。

比如“大学生”这个标签，其实就是对所有大学生群体的总括，细分这一标签还可以分为年级、专业等，通过不同层级的标签找到某一群用户。

二、什么又是标签体系呢？简单来讲，就是根据用户的“基本属性”、“行为特征”、“社交网络”、“心理特征”和“兴趣爱好”等，把个性化的用户，打上标准化的标签，并对标签进行梳理聚合，形成一个个典型的用户标签，再根据不同的用户标签做精准营销或个性化推荐。

其本质是去差异化的过程。

举个简单例子：假设某理财产品正筹划营销活动，首先列举理财场景中所涉及的产品与服务，通过用户标签筛选出目标客群，再进一步结合用户的偏好类标签，如投资偏好、第1页共8页风险偏好、产品偏好等，进行差异化营销。

说了这么多，很多同学应该会问，标签体系具体的作用是什么？能帮助我们达到哪些目标呢？三、建立标签体系有什么作用？本店铺认为建立标签体系的作用大体上可以总结为以下几个方面：1、增加拉新某阅读APP以邀请好友得红包的形式拉新，为已有拉新行为的用户打上了标签，然后为无分享行为的用户打上“无拉新行为用户”标签。

然后该产品运营部门对标签为“无拉新行为用户”进行弹窗、PUSH，提高奖励额度等，不断刺激这一批无拉新行为的用户进行传播，以达到“每位用户都是推广者”的目的。

2、增加留存为了更好的提升用户下载量，降低下载成本，某小说APP针对不同投放渠道采用了不同的小说素材进行投放（小说素材会和投放平台用户的兴趣点相匹配）。

例如在A平台采用悬疑小说素材进行投放，在B平台采用魔幻小说进行投放，该小说APP推荐算法会在用户下载后，第一时间向用户推送相应的内容，这样一打开APP，从A平台来的用户，映入眼帘就是悬疑小说；给B平台来的用户，展示的就是魔幻小说。

利用短视频平台进行用户画像分析的方法

利用短视频平台进行用户画像分析的方法随着社交媒体和短视频平台的兴起与蓬勃发展，人们的生活方式也发生了翻天覆地的变化。

作为一种新兴的社交媒体形式，短视频平台成为用户们分享自己生活、观点和创意的渠道。

对于企业来说，利用短视频平台进行用户画像分析成为了一种极具潜力的市场研究手段。

本文将探讨利用短视频平台进行用户画像分析的方法。

一、收集用户数据1. 关注用户画像数据了解用户属性是进行用户画像分析的基础，而短视频平台上的用户数据则是获取这些信息的重要途径。

通过用户的个人资料、发布的视频内容以及关注的人群，我们可以获得一些基本的用户属性，如性别、年龄、地域等。

2. 视频内容分析用户在短视频平台上发布的内容是他们自己的表达与创造，通过对用户发布的视频内容进行分析，我们可以了解他们的兴趣爱好、思维方式以及价值观念等。

这些信息对于进行用户画像分析非常重要。

3. 互动行为分析短视频平台提供了用户之间的互动功能，如点赞、评论、分享等。

通过分析用户的互动行为，我们可以了解他们的社交行为模式、喜好以及参与度等，这些信息对于了解用户的社交关系以及影响力都有重要意义。

二、数据挖掘与分析1. 文本分析与情感分析短视频平台上的文字评论可以作为用户情感和态度的表达。

通过对评论内容进行文本分析和情感分析，我们可以了解用户对于各种话题和事件的态度以及情感倾向，从而更好地进行用户画像分析。

2. 用户行为路径分析短视频平台记录了用户在平台上的行为轨迹，如观看视频的时长、视频的点击率以及转发率等。

通过对用户行为路径进行分析，我们可以了解用户行为习惯以及对于不同类型内容的喜好程度，进而进行更精准的用户画像分析。

三、建立用户画像模型1. 构建用户标签体系通过对用户数据进行分析，我们可以根据用户属性、兴趣爱好、情感倾向等构建用户标签体系。

用户标签体系可以更好地描述用户的特征，帮助进行更深入的用户画像分析。

2. 利用机器学习算法机器学习算法可以帮助我们挖掘用户数据中的隐藏模式和规律。

大数据技术下新媒体用户画像与隐私安全

第11卷第24期Vol.11 No.24251大数据技术下新媒体用户画像与隐私安全曹秦雨（河北师范大学新闻传播学院，河北石家庄 050024）摘要：随着大数据时代的到来，各种用途的APP 也变得越来越常见。

与此同时，用户画像的应用也越来越广泛，人们在感叹APP 越来越懂用户的同时，也产生了担忧：大数据时代，各类APP 在刻画用户画像的同时，用户的隐私安全问题要如何得到保障？本文对用户画像的应用进行分析，探讨用户隐私安全的保障途径。

关键词：用户画像；隐私安全；大数据时代中图分类号：G206 文献标志码：A 文章编号：1674-8883（2020）24-0251-02大数据给用户的生活工作都带来了便利，但是伴随着便利而来的还有用户隐私安全的问题。

各类APP 能否在使用新技术的同时保障用户的隐私安全，以及如何去平衡这两者之间的关系是最近颇受关注的热点话题。

一、什么是用户画像阿兰·库珀认为用户画像是真实反映用户数据特征的虚拟代表，通过对数据的挖掘，对用户的目标、行为和观点进行抽取，可以分析出用户的典型特征，把用户的静态数据和动态数据标签化，从而形成的一个目标用户的模型。

在阿兰·库珀的观点中，我们可以大概理解用户画像的概念。

简单来说，可以把用户画像理解为给用户贴标签。

在新媒体时代，用户使用各种APP 和社交媒体必然会遗留痕迹，而大数据［1］就是将用户留痕的信息，如用户的性别年龄、社会属性、消费习惯、偏好特征、生活习惯等各个维度的数据收集起来，然后通过对用户以及产品特征属性进行分析、统计刻画出用户的画像，有时甚至可以挖掘出更为深层次的拥有潜在价值的数据。

（一）用户画像的推荐算法1.基于内容的推荐算法。

这个模式的基本思想是根据用户的留痕信息进行运算后推送相关商品。

一般包括三个步骤：首先，对用户的浏览数据或者购买的物品进行数据提取；其次，积累目标用户网络购买行为进行用户特征分析；最后，为用户推送与积累特征关联度最高的商品。

日化用户画像分析

日化用户画像分析在日常商业活动中，有各种各样的职能划分：增长、内容、活动、产品，虽然具体工作和最终目标不一样，但其实都是围绕着“用户”去做，可以说都是在做“用户运营”。

如今伴随着流量红利的结束、获客成本的不断提高，我们进入了一个用户精细化运营阶段。

在这个阶段中，我们不得不使用一个工具——用户“画像”标签体系。

今天我们就来说说用户画像。

本文重点：1.用户画像在数据分析中的应用；2.如何构建用户画像。

一、什么是用户画像用户画像（User Persona）的概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出，是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。

一般是产品设计、运营人员从用户群体中抽象出来的典型用户，本质是一个用以描述用户需求的工具。

Personas are a concrete representation of target users.真实用户的虚拟代表——交互设计之父Alan Cooper但随着互联网的发展，现在我们说的用户画像（User Profile）又包含了新的内涵：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。

它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，主要用于业务的运营和数据分析。

二、为什么需要用户画像用户在企业发展的过程中有举足轻重的作用，主要的应用有：1、精准营销：这是运营最熟悉的玩法，在从粗放式到精细化运营过程中，将用户群体切割成更细的粒度，辅以短信、推送、邮件、活动等手段，驱以关怀、挽回、激励等策略。

2、用户分析：用户画像也是了解用户的必要补充。

产品早期，产品经理们通过用户调研和访谈的形式了解用户。

在产品用户量扩大后，调研的效用降低，这时候就可以辅以用户画像配合研究。

方向包括新增的用户有什么特征，核心用户的属性是否变化等等。

3、数据应用：用户画像是很多数据产品的基础，诸如耳熟能详的推荐系统广告系统，广告基于一系列人口统计相关的标签，性别、年龄、学历、兴趣偏好、手机等等来进行投放的。