在移動網際網路時代，精細化運營成為企業重要的競爭力，此時，「使用者畫像」的概念也應運而生。使用者畫像是指，在大資料時代，我們通過對海量數字資訊進行清洗、聚類、分析，從而將資料抽象成標籤，利用這些標籤將使用者形象具體化，從而為使用者提供有針對性的服務。在下文中，我們將以個推使用者畫像產品為例，為你詳解「使用者畫像」的技術特點和使用價值。
使用者畫像的形成需要經歷四個過程，主要包括資料收集、資料清洗、資料建模分析、資料產出。其中，資料清洗和資料建模統稱資料處理，在經過資料處理之後，個推憑藉多年積累的大資料能力，以獨特的冷、熱、溫資料維度分析進行資料產出形成使用者畫像。
在資料處理階段，個推使用者畫像產品的大資料計算架構採用了kafka分布式發布訂閱訊息系統，這一系統具有高吞吐量、高穩定性的特點。資料清洗可利用hadoop、spark實現裝置唯一性識別、行為資料的清洗等，從而去除冗餘資料。這一過程支援互動計算和多種複雜演算法，同時，它還支援資料實時/離線計算。
在資料建模的過程中，主要用了機器學習中的聚類（無監督學習)和深度學習技術，這能讓模型對使用者行為資料主動學習，進行行為判斷，由此產出使用者標籤。
之後，資料的產出會形成冷資料畫像、溫資料回溯、熱資料場景和定製化標籤四種畫像。
冷資料畫像，是指基於大資料分析出使用者的屬性，改變概率較小的資料，如使用者的年齡段、性別等。
定製化標籤是將個推資料與第三方資料結合起來，共同建模得出具有價值的特徵標籤。總的來說，個推使用者畫像產品不僅能產出通用的標籤維度，也有定製化標籤的輸出能力。
（1）標籤體系設計。開發者需要先了解自身的資料，確定需要設計的標籤形式。
（4）使用者畫像特徵層構建，即將每乙個資料進行特徵化。
（5）畫像標籤規則+演算法建模，兩者缺一不可。在實際的應用中，演算法難以解決的問題，利用簡單的規則也可以達到很好的效果。
（6）利用演算法對所有使用者打標籤。
（7）畫像質量監控。在實際的應用中，使用者畫像會產生一定的波動，為了解決這個問題，個推建設了相應的監控系統，對畫像的質量進行監控。
總之，個推使用者畫像構建的整體流程，可以概況為三個部分：
第三，畫像資訊表。表中應有四種資訊：裝置基礎屬性；使用者基礎畫像，包括使用者的性別、年齡段、相關消費水平等；使用者興趣畫像，即使用者更有興趣的方向，比如使用者更偏好拼團還是海淘；使用者其它畫像等。
在個推使用者畫像構建的過程中，機器學習佔據了較為重要的位置。機器學習主要應用在海量裝置資料採集、資料清洗、資料儲存的過程。
在這裡，我們需要解釋一下其中所涉及到的相似性建模技術。相似性建模可模擬於聚類建模，它是無監督學習中的一種，它指的是尋找資料中的特徵，把具有相同特徵的資料聚集在一組，賦予這些聚集在一起的資料相同的特徵標籤，從而給這些具有這些特性的使用者推送相同的內容。
此外，如上文所言，個推使用者畫像能夠結合第三方資料做定製化建模，通過雙方共同建模得出顯著價值和特徵標籤，依據不同標籤向使用者推送不同的內容。這樣不僅能保證推送的內容更精準，覆蓋面也更廣泛，而且標籤增補的方式，也可以很大程度上提公升流量價值。
個推使用者畫像sdk的接入主要有兩個方式：
你真的懂使用者畫像嗎？
在移動網際網路時代，精細化運營成為企業重要的競爭力，此時，使用者畫像 的概念也應運而生。使用者畫像是指，在大資料時代，我們通過對海量數字資訊進行清洗 聚類 分析，從而將資料抽象成標籤，利用這些標籤將使用者形象具體化，從而為使用者提供有針對性的服務。在下文中，我們將以個推使用者畫像產品為例，為你詳解 ...
你真的懂使用者畫像嗎？
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