移動網際網路時代，精細化運營逐漸成為企業發展的重要競爭力，「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，企業通過對海量資料資訊進行清洗、聚類、分析，將資料抽象成標籤，再利用這些標籤將使用者形象具體化的過程。使用者畫像的建立能夠幫助企業更好地為使用者提供針對性的服務。
使用者畫像的形成需要經歷四個過程，資料積累、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，個推產出獨特的冷、熱、溫資料維度，並分析使用者的線上興趣偏好和線下行為場景，形成使用者畫像。
一、使用者畫像用了哪些技術？
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，具有高吞吐量、高穩定性的特點。資料清洗可利用hadoop、spark來實現裝置唯一性識別、行為資料的清洗等，去除冗餘資料。這一過程支援互動計算和多種複雜演算法，並支援資料實時/離線計算。
在資料建模的過程中，個推使用者畫像產品主要利用了機器學習中的聚類（無監督學習)和深度學習技術，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。
二、如何構建使用者畫像？
「使用者畫像」的構建需要技術和業務人員的共同參與，以避免形式化的使用者畫像。個推構建使用者畫像時流程如下：
（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，可以概括為三個部分：
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整理、資料清洗、資料儲存的過程中。
三、使用者畫像能做什麼？
基於使用者特徵的個性化推薦
基於使用者特徵指導內容推薦
在實現這一內容推薦的過程中，相似性建模技術起著不可忽視的作用。相似性建模可模擬於聚類建模，是無監督學習中的一種。它可以尋找資料中的特徵，把具有相同特徵的資料聚集在一組，並賦予這些聚集在一起的資料相同的特徵標籤。根據這些特徵標籤，尋找具有這些特性的使用者，給他們推送相同的內容。
此外，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。這種標籤增補的方式不僅能保證推送的內容更精準，同時也可以很大程度地提公升流量價值。
四、開發者如何接入？
個推使用者畫像sdk的接入主要有兩個方式：
• sdk整合：客戶端整合個推使用者畫像sdk，進行初始化sdk後，返回給客戶乙個id即giuid(唯一身份標識)， 此id需要由客戶端提交到客戶伺服器，然後伺服器通過api介面傳入giuid進行查詢使用者畫像標籤資料。
android：
ios：
服務端：
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