互联网大数据中标签的类型

标签的类型

从数据提取维度来看，标签可分为：事实标签、模型标签和预测标签。

事实标签

从生产系统获取数据，定性或定量描述用户的自然属性、产品属性、消费属性、资源属性等，以及根据工作人员经验积累的业务规则进行筛选、分析生产的标签，如是否活跃用户、是否是考生等。

模型标签

对用户属性及行为等属性的抽象和聚类，通过剖析用户的基础数据为用户贴上相应的总结概括性标签及指数，标签代表用户的兴趣、偏好、需求等，指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等。

预测标签

基于用户的属性、行为、信令、位置和特征，挖掘用户潜在需求，针对这些潜在需求配合营销策略、规则进行打标，实现营销适时、适机、适景推送给用户。

从数据的时效性来看，标签可分为：静态属性标签和动态属性标签。

静态属性标签

长期甚至永远都不会发生改变。比如性别，出生日期，这些数据都是既定的事实，几乎不会改变。

动态属性标签

存在有效期，需要定期地更新，保证标签的有效性。比如用户的购买力，用户的活跃情况。

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