王小菁

摘要：本篇文章通过对用户画像技术的定义、数据来源、数学模型和数据库的构建、用户行为分析以及用户画像的意义等方面展开介绍，旨在突出强调用户画像在大数据时代的重要性。用户画像以标签的形式精准高效地分析用户的基本信息、偏好数据等，实现了对海量用户的分类以及构建虚拟化用户，对企业的发展有直接且深刻的影响。

关键词：用户画像 模型构建 用户行为

中图分类号：F274 文献标识码：A 文章编号：1009-5349（2018）14-0254-02

一、用户画像的定义

关于用户画像的定义不同的学者有不同的表述，比如学者刘海、张鹏、刘译璟就提出：全方位、立体性地记录消费者的数据就叫作用户画像[1]。丁伟、王题等学者又认为：个体用户所有信息的集合，就是通过收集与分析用户的属性、社交、行为偏好等信息，然后综合归纳用户的信息用以勾勒用户的轮廓。但其关键的含义都是趋向将用户信息分为几个类别然后分别转换成简短易懂的标签去描绘用户的特征、偏好等方面的轮廓[2]。抽象地去勾勒用户特征，在实际应用中具象化，大大提高了企业的运转效率。

二、用户画像数据的来源

用户画像是基于海量数据建立起来的标签式虚拟用户，针对其数据来源不同的学者有不同的看法，例如学者姜建武等人认为：笼统地看，用户画像的数据来源大概包括两种类型：静态的用户基本数据（年龄、体重等）和动态的时间、地点、行为等数据（也称为静态信息本体和动态信息本体），同时动态信息本体隐藏在用户行为之中，需要利用互联网技术进行捕捉。……