《Spark机器学习进阶实战》——1.4.2　用户画像

1.4.2　用户画像

用户画像的核心工作就是给用户打标签，标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、兴趣等。由这些标签集合能抽象出一个用户的信息全貌，每个标签分别描述了该用户的一个维度，各个维度相互联系，共同构成对用户的整体描述。

构建用户画像的第一步就是搞清楚需要构建什么样的标签，而构建什么样的标签是由业务的需求和数据的实际情况共同决定的。用户画像能够用于产品定位、竞品分析、营收分析等，为产品设计方向与决策提供数据支持和事实依据。在产品的运营和优化中，根据用户画像能够深入理解用户需求，从而设计出更适合用户的产品，提升用户体验。

使用某新闻App用户行为数据构建用户画像的流程和一些常用的标签体系实践，详见第10章。