【正文】 的特征標(biāo)識(shí)，如年齡段標(biāo)簽：25~35歲，地域標(biāo)簽：北京，標(biāo)簽呈現(xiàn)出兩個(gè)重要特征：語(yǔ)義化，人能很方便地理解每個(gè)標(biāo)簽含義。當(dāng)計(jì)算機(jī)具備這樣的能力后，無(wú)論是搜索引擎、推薦引擎、廣告投放等各種應(yīng)用領(lǐng)域，都將能進(jìn)一步提升精準(zhǔn)度，提高信息獲取的效率。這類信息，自成標(biāo)簽，如果企業(yè)有真實(shí)信息則無(wú)需過(guò)多建模預(yù)測(cè)，更多的是數(shù)據(jù)清洗工作，因此這方面信息的數(shù)據(jù)建模不是本篇文章重點(diǎn)。視企業(yè)的用戶粘性，可以獲取的標(biāo)識(shí)信息有所差異。如，同樣一瓶礦泉水，超市賣(mài)1元，火車(chē)上賣(mài)3元，景區(qū)賣(mài)5元。 時(shí)間：因?yàn)槭亲蛱斓男袨椋僭O(shè)衰減因子為：r=如，積分超過(guò)1萬(wàn)分，則標(biāo)記為鉆石級(jí)用戶。所以會(huì)打上**標(biāo)簽。內(nèi)容：每個(gè)url網(wǎng)址（頁(yè)面/屏幕）中的內(nèi)容。一個(gè)事件模型包括：時(shí)間、地點(diǎn)、人物三個(gè)要素。不必?fù)?dān)心架構(gòu)上對(duì)每一層分類沒(méi)有考慮完整，造成維度遺漏留下擴(kuò)展性隱患。一、什么是用戶畫(huà)像？男，31歲，已婚，收入1萬(wàn)以上，愛(ài)美食，團(tuán)購(gòu)達(dá)人，喜歡紅酒配香煙。短文本，每個(gè)標(biāo)簽通常只表示一種含義，標(biāo)簽本身無(wú)需再做過(guò)多文本分析等預(yù)處理工作，這為利用機(jī)器提取標(biāo)準(zhǔn)化信息提供了便利。在互聯(lián)網(wǎng)上，用戶行為，可以看作用戶動(dòng)態(tài)信息的唯一數(shù)據(jù)來(lái)源。時(shí)間長(zhǎng)度，為了標(biāo)識(shí)用戶在某一頁(yè)面的停留時(shí)間。標(biāo)簽 權(quán)重礦泉水 1 // 超市礦泉水 3 // 火車(chē)礦泉水 5 // 景區(qū)類似的，用戶在京東商城瀏覽紅酒信息，與在品尚紅酒網(wǎng)瀏覽紅酒信息，表現(xiàn)出對(duì)紅酒喜好度也是有差異的。四、總結(jié)：本文并未涉及具體算法，更多的是闡述了一種分析思想，在計(jì)劃構(gòu)建用戶畫(huà)像時(shí)，能夠給您提供一個(gè)系統(tǒng)性、框架性的思維指導(dǎo)。內(nèi)容地址、行為類型、時(shí)間衰減，決定了權(quán)重模型是關(guān)鍵，權(quán)重值本身的二次建模則是水到