用户画像：
用户画像是一种虚构的角色，它代表了理想用户的典型特征和行为。它是根据用户研究、数据分析和市场洞察构建的，旨在帮助企业更好地理解和服务其目标客户群体。
用户画像通常包括用户的基本信息（如年龄、性别、职业、教育水平等）、兴趣爱好、消费习惯、生活方式、技术使用习惯、购买动机和挑战等。
即：给用户打上不同的标签，用来刻画个人或群体。
标签需要简短、单一、语义化，即短小精炼、只有一种含义、看词知义能方便的理解每个标签的含义，分类思想可以使用：封闭式分类思想。
如高价值用户、中价值用户、低价值用户，产品生命周期：投入期、成长期、成熟期、衰退期，先定义好大的分类维度之后再来枚举迭代优化，不用担心没考虑完整留下拓展性隐患。
数据：用户数据分为静态数据（如用户属性等不易改变的数据）和动态数据（如用户行为数据等易改变的数据）
案例构建模型产出用户的标签和权重，如用户A，标签Nike，权重0.7，权重可以代表用户的兴趣、需求等
示例场景
用户小明在电子商务网站上的行为记录如下：
时间：2023-10-17 10:00
地点：
网址：www.electronics.com（电子产品网站）
内容：在网站上浏览了一款智能手表
人物：小明
什么事：
行为类型：浏览
行为权重：1（假设浏览的权重为1，购买的权重为5）
标签产出
根据小明的行为，我们可以为他产出以下标签：
智能手表
权重计算
根据上文提到的公式：标签权重 = 衰减因子 × 行为权重 × 网址子权重
假设衰减因子为0.95（昨天的行为），网址子权重为0.8（因为www.electronics.com是一个专门的电子产品网站，所以权重较高），行为权重为1（浏览行为）。
那么，小明的标签权重计算如下：
标签权重 = 0.95 × 1 × 0.8 = 0.76
用户画像更新
小明的用户画像将更新为：
用户：小明
标签：智能手表 0.76
这意味着小明对智能手表有一定的兴趣，权重为0.76。这个权重可能会随着时间的推移而衰减，也可能因为小明的其他行为（如添加到购物车、购买等）而增加。
注意事项
权重值的选取：在实际应用中，权重值的选取需要根据业务需求和数据分析来确定。
例如，购买行为可能比浏览行为有更高的权重，因为它更接近于实际的购买决策。
衰减因子：衰减因子可以根据业务需求来调整，以反映用户行为的时效性。例如，如果用户的行为是最近发生的，那么它对用户画像的影响应该更大。
网址子权重：网址子权重反映了不同网址对用户偏好的影响。在构建模型时，需要根据业务需求和数据分析来确定不同网址的权重。
标签：小明,入门,权重,标签,行为,用户,画像 From： https://www.cnblogs.com/cpmint/p/18472136