构建用户画像中所用到的AI算法

摘要

用户画像对于产品设计和业务决策至关重要，以数据模型形式存在。构建用户画像的方法主要有四种，包括数据统计、规则定义、聚类和主题模型。本文探讨了构建用户画像时可用的AI算法，并且强调了用户标签在量化后的重要性。

一、标签的层级与构建步骤

用户画像的构建包括层级、生产和权重三个步骤。标签层级分为原始数据、事实标签、模型标签及预测标签和策略标签，每个层级对上一层进行提炼。原始数据包括用户基本信息和行为数据，事实标签是统计分析的结果，模型标签基于训练结果，而预测标签通过机器学习生成。策略标签是用户画像的终极目标，用于定向营销。

二、标签的生产

标签生产依据构建方式不同而有所差异，规则定义的标签生产依据固定规则由查询结果生成。标签分为静态和动态两种，进而细分为基础属性和偏好行为。主题模型通过分类、聚类和关键词挖掘用户偏好生成标签。线性支持向量机和逻辑回归是有监督学习算法，用于处理二分类问题。文本挖掘算法TF-IDF则用于生产用户偏好标签。

三、标签的权重

标签权重体现了行为类型和时间因素的影响，行为类型权重依据行为重要性分配，时间衰减因子代表标签热度随时间降低。权重计算公式结合TF-IDF和行为频次，对相似用户的寻找和个性化推荐有重要作用。本文结合多部文献和实际项目经验，旨在讲解用户画像构建的过程，其中包含了对相关AI算法的介绍和应用。