建立用户画像的标签体系
基于用户画像的高校图书馆可视化系统的构建与实现
DCWTechnology Analysis技术分析79数字通信世界2023.101 高校图书馆用户画像研究概述用户画像的概念最早是由交互设计之父A l a n Cooper 在1998年提出的，是建立在现实生活中一系列真实数据上的用户目标模型，是对真实用户的虚拟化[1]。
在国外，用户画像已经成为广告、市场营销和数据分析等领域的重要工具。
例如，Facebook 和Google 等科技公司在个性化推荐、广告投放和用户体验方面都充分利用了用户画像。
此外，欧美一些图书馆也开始使用用户画像来提升服务质量[2]。
在国内，随着大数据和人工智能技术的快速发展，用户画像也逐渐被应用于多个领域，在图书馆领域，用户画像也成为提高管理效率和服务水平的一种重要手段[3]。
目前，图书馆领域的用户画像主要围绕建立用户画像模型等展开研究，如何利用用户画像为读者提供个性化服务模式是当前图书馆管理与服务重点关注的领域[4]，而其中以构建多维度、多层次、立体化的用户画像模型，实施图书的个性化推荐、个性化信息检索、个性化借阅、个性化参考咨询等个性化服务[5]成为提高图书馆服务效能的重要手段之一。
随着信息化、数字化和智能化的发展，基于大数据的用户画像模型及相关技术也在更新迭代中，基于此，本文以高校多维度用户数据类型为依托，构建适应高校图书馆的用户画像模型，进而构建多样化的高校图书馆可视化系统，图书馆可视化系统对用户查询意图、兴趣等进行推理和预测，为用户及相关部门提供有效的调查结果，同时馆员根据可视化系统对读者服务及系统建设提供决策依据。
2 用户画像模型的构建流程高校图书馆的用户画像模型构建流程是：首先收集高校图书馆用户的各类信息数据进行预处理，去掉基于用户画像的高校图书馆可视化系统的构建与实现崔乐乐（昆明医科大学图书馆，云南 昆明 650500）摘要：随着信息技术的不断发展，用户画像技术被引入到智慧图书馆中，并已应用到图书馆的智慧化服务领域。
如何构建用户画像系统？看这一篇就够了!
如何构建用户画像系统？看这一篇就够了！（学习版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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打造精准“人群标签”有技巧
打造精准“人群标签”有技巧随着互联网和大数据技术的发展，人群标签已经成为精准营销和个性化服务的关键。
通过对用户的行为、兴趣、偏好等数据进行分析，可以精准地进行用户画像和人群定位，从而更好地进行产品推广和市场营销。
要打造精准的人群标签并不是一件简单的事情，需要技巧和方法。
本文将探讨一些打造精准“人群标签”的技巧。
1. 数据来源多样化打造精准的人群标签首先需要数据支持，而数据的来源多样化是关键。
除了自有的用户行为数据外，还可以通过第三方数据服务商获取更多的用户信息，比如社交媒体平台、电商平台、金融机构等。
通过整合不同来源的数据，可以更全面地了解用户的行为和兴趣，为精准人群标签的建立提供更多的信息源。
2. 数据清洗和处理数据的质量直接影响到人群标签的精准度，因此在使用数据建立标签前需要对数据进行清洗和处理。
这包括去除重复数据、纠正数据错误、填充缺失数据等工作。
只有经过有效的数据处理，才能确保建立的人群标签准确可靠。
3. 数据分析和建模数据分析和建模是建立精准人群标签的核心。
通过数据分析工具和算法，可以对用户的行为模式和兴趣特征进行挖掘，找出用户群体的共同特点和差异。
可以通过机器学习和深度学习等技术建立用户的预测模型，从而更精准地预测用户的行为和需求。
4. 用户画像和标签体系基于数据分析结果，可以建立用户的画像和标签体系。
用户画像包括用户的基本信息、兴趣爱好、消费习惯等方面的描述，而标签体系则是基于用户画像建立的一套标签体系，用于描述用户的特征和行为。
通过建立用户画像和标签体系，可以更清晰地了解用户群体，为后续的精准营销和服务提供基础。
5. 不断优化和迭代精准人群标签的建立是一个不断优化和迭代的过程。
随着用户行为和需求的变化，人群标签也需要不断调整和优化。
建立精准人群标签不是一次性的工作，而是需要持续投入和努力的过程。
打造精准的人群标签需要多方面的技巧和方法，包括数据来源多样化、数据清洗和处理、数据分析和建模、用户画像和标签体系的建立，以及不断优化和迭代。
如何搭建用户画像的标签体系
如何搭建用户画像的标签体系1摘要1.用户标签是构成用户画像的核心因素，是将用户在平台内所产生的行为数据，分析提炼后生成具有差异性特征的形容词。
即用户通过平台，在什么时间什么场景下做了什么行为，平台将用户所有行为数据提炼出来形成支撑业务实现的可视化信息。
2.标签分为三种属性：静态标签判断用户基础需求，动态标签提升用户体验，预测标签提升用户转化，提高产品价值。
3.“贴标签”形式有两种：用户主动选择特定标签和平台结合用户行为给用户“贴标签”。
4.标签优化方式：机器优化和人工优化。
5.搭建标签体系流程：收集需求-建立规则-填充数据-标签维护。
6.在公司中，搭建标签需运营、产品、技术协调配合完成；运营负责制定规则，产品结合业务审核标签合理性，技术负责实现。
7.标签的作用：增强公司竞争壁垒，提升产品价值，提高运营效率。
Tips：1.业务导向：用户标签要贴近产品业务场景及产品所处行业建立，避免标签脱离业务。
2.数据验证：标签的准确性和数据息息相关，不能只通过用户1、2次点击某商品或内容，就确定用户对此感兴趣，要结合数据趋势变化，不断验证，以免片面下结论导致用户画像不准确。
3.持续优化：伴随用户年龄、偏好等阶段变化，用户需求和在平台内的行为会不断变化，保持敏锐的用户嗅觉，利于产品优化迭代，利于公司可持续发展。
2用户标签是什么用户标签是构成用户画像的核心因素，是将用户在平台内所产生的行为数据，分析提炼后生成具有差异性特征的形容词。
即用户通过平台，在什么时间什么场景下做了什么行为，平台将用户所有行为数据提炼出来形成支撑业务实现的可视化信息。
3标签体系的目标产品的本质是用户，用户画像的本质是标签，给用户“贴标签”，最主要的作用是构建产品的用户画像，而精准的用户画像是多方共赢的前提。
公司战略：公司可持续发展的核心，一方面使公司更具竞争壁垒，及时洞察市场风向，预测产品所占市场规模及前景发展，及时优化公司战略，避免过早陷入发展瓶颈；另一方面沉淀大批用户数据，既利于孵化创新产品，也丰富盈利模式（比如与第三方合作）。
第三章-用户画像的标签体系
二、结构化标签用户画像
【提要】
结构化用户画像的优势为： 信息有针对性， 专用性强， 含义明确且有成熟的 软件开发和运行、 维护环境支持。 其劣势为： 系统可存储的信息有限， 可扩展性差， 不灵活， 实时性差。
结构化用户画像的优势
首先，结构化数据的数据模型严谨规范， 数据的语义明确。在算法推荐系统 的运行过程中， 系统会有针对性地从用户的基本信息和行为数据中抓取符合 数据模型定义的数据， 并存储更新至相关数据表格， 形成用户标签。 此类信 息含义明确， 有较强的针对性。
对算法推荐系统的非结构化标签用户画像进行抽象可以得到一种通用的表达格 式： ｛用户ID： 标签１， 标签２， 标签３……｝。
三、非结构化标签用户画像
非结构化标签的权重
首先， 结构化管理数据的方式能捕获的信息是有限的， 只能局限于算法推荐 系统已经设计好的数据表包含的数据属性。 由于系统最多只能记录已有数据 表中能记录的数据， 因此存在数据可用性上的局限。 一旦遇到数据模型定义 中未涉及但是对刻画用户画像有帮助的信息， 系统就无法记录。
首先需要把新一轮计算结果与上次计算结果结合起来， 即对于在本轮中被计算标 签的活跃用户， 需要判别本轮计算出的是用户的新标签还是已有标签，然后在用 户画像中做权重调整和更新。
其次， 可记录信息的有限性导致了系统的可扩展性较差。 假设需要在系统中 新增一个数据属性 （即在数据表中新添加一列） 来记录一种新的用户标签， 则需要在系统中修改相应的数据表 （可能会涉及多表的修改） 的定义， 这导 致系统维护代价增大， 灵活性降低。
最后， 由于算法推荐系统在初期不可能设计完备的数据模型， 修改数据模型 是系统级别的修改， 往往需要暂时中止系统提供的服务以部署新的数据模型 和与之配套的新业务逻辑， 这就会导致对用户行为进行记录分析的实时性降 低， 用户体验也相应变差。 因此， 在系统更新之前， 原有的数据模型无法实 时更新 。
基于大数据的患者画像标签体系构建方法及应用研究
\BIGIUnAAPPUCAnONANDDEVEUIPMENTOFHEAITHCAREjg|^|fg|f展专栏doi:10.3969/j.issn.1672-5166.2019.06.04基于大数据的患者画像标签体系构建方法及应用研究攻兆华彦①张鑫金②何萍③△号：1672-5166（2019）06-0667-05中图分类号：R-34；R319文献标志码：A要基于申康医联工程大数据平台，运用“用户画像理论”,依据医疗行业的特征性，阐述了“患者画的概念。
采用标签化方法对患者进行数字化描述，构建患者画像标签体系，对患者标签维度、患者标签内容、患者标签体系构建方法进行论证。
运用大数据技术能够“追溯过去、还原现在、预测未来”的优势，对患者标签体系管理和应用进行深入剖析，结合医疗数据如何实现价值化进行验证，从实践角度阐述患者画像标签体系的构建与运用。
词大数据技术患者画像患者标签arch on Construction Method and Application of Patient Portrait Tag System Based on BigZHANG Xiniin HE Pina・—7厶口小、3/xii ijii i,n匚mlyRuijin Hospital affiliated to Shanghai Jiaotong University School of Medicine,Shanghai200025,ChinaAbstract This article proposes the concept of"Patient Portrait"based on the Shenkang Hospital Link Platform combined with characteristics of medical industry.Tagging method is employed to achieve digitalization of patient description,construct patient portrait tag system,testify the dimension,content,and the method used in constructing the patient tagging system.Taking the advantage of big data technology in"tracing the past,restoring the present,and predicting the future",it conducts deep analysis on the inagement and application of patient tag system,verifies the possible value of medical data,and explains the construction and application of patient portrait tag system from the practical perspective.big data technology;patient portrait;patient tag0引言用户画像是用户信息的标签化，通过用户在日常生活中留下的网络“踪迹”信息数据，对用户进行独特基金顶目：国家卫生健康委统计信息中心委托顶目《医疗卫生数据治理指南研究》①上海交通大学医学院附属瑞金医院，上海市，200025②万达信息股份有限公司，上海市，201112③上海申康医院发展中心，上海市，200041作者简介：姚华彦（1976—）,女，硕士，高级工程师；研究方向：医院与区域信息E-mail：yaohuayan@通信作者：何萍（1975—）,女，博士，教授级高级工程师；研究方向：医院与区域信息E-mail：heping@△通信作者667©^^^^t^^^^B^^^^y Z BIGD«mAPPUCIfflONANDDEVELOPMENTOFHEAITHCAIIE性研究，实现不同用户的分类和打标签。
构建用户标签体系
构建用户标签体系本文根据神策数据业务咨询师钟秉哲以《构建用户标签体系，助力企业精细化运营》为主题的直播内容凝练要点而成，将系统回答业务人员重点关注的如下四类问题：●为什么要做用户标签画像？●如何构建完备的用户标签体系？●标签的生产和创建有哪些细节和经验？●如何利用好用户画像分析赋能业务落地？相信在阅读本文后，您的困惑都将迎刃而解。
一、为什么要做用户标签画像？1. 标签的本质简单地说，所谓的用户标签，就是对用户某个维度特征的描述。
对一群用户来说，我们为了让业务做得更好，会想知道他们的很多特征。
比如，我们这一季度有10 万元的活动预算，应该集中花在哪里？这个问题，其实是希望能对给定用户群体的商业价值做很好的描述，知道哪些人是应该重点服务的对象。
图 1 标签的基本含义用户标签可以有很多种存在形式，可以是用户的自然属性，可以是对用户交易、资产数据的统计指标，也可以是基于某些规则，总结出的一些分层。
无论是哪种形式，都是对用户的某个维度特征做描述与刻画，让使用者能快速获取信息。
图 2 标签的常见形式2. 标签的应用场景按照我们在多家不同企业落地标签体系的经验，用户标签的应用主要有四种场景。
首先是辅助分析洞察，用户标签可以辅助业务人员快速获得用户的信息认知，发现显著特征，获得业务灵感。
其次是丰富数据分析的维度，对我们的业务数据做更深层的对比分析。
分析洞察获得业务灵感后，标签可以辅助业务落地。
再次可以将用户群体切割成更细的粒度，使运营从粗放式到精细化，以多种运营触达手段，像短信、推送、活动、优惠券等等，对用户进行驱动和挽回，达到事半功倍的效果。
最后用户标签还可以作为数据产品的基础，例如个性化推荐系统、广告系统、CRM 管理工作等。
自动化的业务系统能更有效地利用用户标签的威力。
图 3 标签的四大应用场景需要注意的是，虽然用户标签画像体系是有价值的，但不是每个公司都能做。
第一，企业需要有足够丰富的内容、商品、服务或客户属性层次，或者业务进入稳定期的客群量级达到一定规模。
标签体系与用户画像
用户画像的定义
1. 用户画像是对现实用户做的一个数学模型， 实际表现就是用户信息标签化。
2. 标签是某一种用户特征的符号表示。是一 种内容组织方式，是一种关联性很强的关 键字，能方便的帮助我们找到合适的内容 及内容分类。
3. 标签解决的是描述（或命名）问题，但在 实际应用中，还需要解决数据之间的关联， 所以通常将标签作为一个体系来设计，以 解决数据之间的关联问题。
构建用户画像系统
01 用户画像基础
➢ 用户画像定义 画像简介 标签类型
➢ 数据架构 ➢ 开发流程 ➢ 表结构设计
02 数据指标体系
➢ 用户属性维度标签 ➢ 用户行为维度标签 ➢ 用户消费维度标签 ➢ 风险控制维度标签 ➢ 标签命名方式 ➢ 标签属性设计
05 开发性能调优
➢ 数据倾斜调优 ➢ Spark读小文件调优 ➢ 使用Spark缓存 ➢ 减少shuffle类算子 ➢ Ld-mapping映射 ➢ 开发中间表
在实际开发画像的过程中，由于运营人员对业务 更为熟悉，而数据人员对数据的结构、分布、特征更 为熟悉，因此模型标签的规则由运营人员和数据人 员共同协商确定。
该类标签通过机器学习挖掘产生，用于对用户 的某些属性或某些行为进行预测判断。
机器学习挖掘类标签多用于预测场景，如判断 用户性别、用户购买商品偏好、用户流失意向等。 一般地，机器学习标签开发周期较长，开发成本 较高，因此其开发所占比例较小。
用户画像的目标
用户画像的目标是通过分析用户行为，最终 为每个用户打上标签，并且标明该标签的权 重。如图所示
人口属性
标签：
基
地
本
理
属
位
性
置
性
年
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建立用户画像的标签体系
王建军
前一篇粗略的介绍了建立用户画像的过程，连载二更进一步，以时尚杂志全媒体为业务原型，把抽象的文字描述实例化，从战略目的分析、如何建立用户画像体系、怎么对标签进行分类分层级三个不同角度来说说用户画像建立的过程。
梳理标签体系是实现用户画像过程中最基础、也是最核心的工作，后续的建模、数据仓库搭建都会依赖于标签体系。
可以获取到的数据分两类，一类是业务系统数据，一类是用户访问网站、APP 产生的行为数据。
不同的企业做用户画像有不同的战略目的，广告公司做用户画像是为精准广告服务，电商做用户画像是为用户购买更多商品，内容平台做用户画像是推荐用户更感兴趣的内容提升流量再变现。
战略理清楚后，首先要画出描述用户画像的框架，建立用户画像体系框架的目的是进一步明确用户画像的用途、把标签限定在合理的范围内。
具体要结合战略目标、数据情况、应用场景来规划标签系统，选取和战略目标一致的标签维
度，把标签按照应用场景进行分门别类。
同时注意聚焦和收敛，不要把没用标签装进来，以降低系统的复杂性，避免无用信息干扰分析过程。
用户画像体系和标签分类从两个不同角度来梳理标签，用户画像体系偏战略和应用，标签分类偏管理和技术实现侧。
把标签分成不同的层级和类别，一是方便管理数千个标签，让散乱的标签体系化；二是维度并不孤立，标签之间互有关联；三可以为标签建模提供标签子集，例如计算美妆总体偏好度，主要使用美妆分类的标签集合。
梳理某类别的子分类时，尽可能的遵循MECE原则（相互独立、完全穷尽），尤其是一些有关用户分类的，要能覆盖所有用户，但又不交叉。
比如：用户活跃度的划分为核心用户、活跃用户、新用户、老用户、流失用户，用户消费能力分为超强、强、中、弱，这样按照给定的规则每个用户都有分到不同的组里。
标签还可以按照处理过程、标签获取的方式进行划分，分为事实标签、模型标签、预测标签。
不同类别的处理方式不一样。
事实标签：直接从原始数据中提取，例如性别、年龄、住址、上网时段等等模型标签：需要建立模型进行计算，例如美妆总体偏好度
预测标签：通过预测算法挖掘，例如试用了某产品后是否想买正品
但是有些事实标签，如果用户没有填写的话，就需要建立模型来预测。
例如数据库中的年龄字段为空，建立依据用户行为来建立特征工程，然后做预测。
参考文档
《如何构建用户画像》
《你确定你真的懂用户画像？》。