文｜王程子，姜慧

信念网络在用户画像中的应用

文｜王程子，姜慧

用户画像又称人群画像，是根据用户人口统计学信息、社交关系、偏好习惯和消费行为等信息而抽象出来的标签化模型。“标签”是画像的代名词，即用户画像是各种标签的组合结果。标签的制作分为两个部分：一是根据用户的行为数据直接获取，二是通过算法或关联规则挖掘得到。直接获取的数据如用户在网站或软件注册时主动填写和上传的数据、用户的行动数据（GPS位置信息）、电子商务中用户的交易数据等，这些数据的准确性比较高。通过算法或关联规则挖掘的数据具有预测性，是扩大标签化、推测用户行为习惯和兴趣倾向的重要步骤。

针对用户画像的应用型研究，很多学者对移动互联网、大型社交平台的数据构建用户画像，描述群体性特征，为电子商务和精准营销提供技术支持。本文在参考现有文献的同时，将信念网络模型引入用户画像的构建中，运用多元回归分析用户的基础数据得到信念网络的初始数值，然后构建信念网络模型，以此勾勒画像。

一、用户画像

用户画像更多地应用在电子商务领域，企业能够更好地发觉用户的购买动机和兴趣，以客户需求为具体的任务做设计要远远优于为脑中虚构的东西做设计。

（一）用户数据

用户数据是挖掘用户特征的基础，用户数据大致可以分为两类：静态信息数据和动态信息数据。其中，静态信息数据比较简单，即用户的属性信息。……