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用户画像技术的核心工作及应用范围

人脸识别:www.reconova.com 2018-04-26

随着互联网用户访问量的增长,众多互联网企业一方面希望能在用户使用产品的过程中,利用多维度多渠道的用户行为数据采集方式记录用户尽可能多的数据;另一方面,针对如此规模的用户大数据,企业也很难对用户的数据进行准确地分析,从而导致无法有效地将最优的服务投放到最合适的用户人群手中。近年来兴起的用户画像技术,正是为了解决这一难题。它也因而成为当前用户行为分析的热点技术。

用户画像技术是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列现实世界中真实用户数据之上的模型:对用户的社会属性、个人爱好、生活习惯和消费行为等数据进行采集和积累,并在明确的业务应用场景下,根据提前设定好的算法对符合业务需求的特定用户的消费目标、行为习惯和观点等方面进行画像和分析,将用户多种类型的数据抽象成一个标签化的用户模型,以挖掘深层次的、能触及用户需求的信息。用户画像技术的核心工作就是给用户打“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。接下来,就可以利用这些用户的特征标识,将用户区分成不同类型,然后每种类型中抽取出典型特征,赋予一个名字、一张照片、一些人口统计学要素、场景等描述,就形成了一个用户画像。

用户画像技术具有很高的理论研究与应用价值。在早期,许多研究者已从不同角度不同类型的数据中提出构建用户画像的方法。例如,收集用户使用网络搜索引擎时使用的连续搜索词,并对词频和词语的新鲜度进行时序建模,以生成用户具有时效性的画像;或者根据用户在社交网络上浏览、关注和分享的图片、文字、视频等内容,提取关键语义信息构建用户画像;或者利用用户的出行轨迹信息,根据用户的家庭信息、地点信息以及在不同地点的行为频率,从频繁活动、行为规律与移动速度等方面生成基于用户位置信息的用户画像表示;或者根据用户在在线商城购买商品的类型、对购买商品的评论和打分,对于用户的特征喜好生成用户画像。

用户画像技术的应用范围非常广泛,包括用于精准营销,通过分析潜在用户,针对特定用户群体进行广告投放,减少不必要的广告费用;或者通过分析用户数据的关联性,构建面向用户的个性化推荐系统,对服务或产品做到千人千面的定制化部署;或者进行企业经营效果评估,完善产品运营,提升服务质量其实这也就相当于市场调研、用户调研,迅速定位服务群体,提供高水平的服务。



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