深度学习核心技术精讲100篇（五十二）-用户画像系统构建全思路解析
前言
用户画像作为当下描述分析用户、运营营销的重要工具，被全部互联网人熟知，用户画像的定义并不复杂，是系统通过用户自行上传或埋点上报收集记录了用户大量信息，为便于各业务应用，将这些信息进行沉淀、加工和抽象，形成一个以用户标志为主key的标签树，用于全面刻画用户的属性和行为信息，这就是用户画像。
画像这种结构化的用户信息加工方式，极大程度上做到了完整、全面且直观地刻画用户。画像是用户在产品的档案，便于人工使用、机器输入和算法理解。简而言之：画像是由标签树及末级标签的标签值构成的，全面定量刻画用户的结构化信息产品。画像是标签的总成，用户标签是具体刻画用户的结构化信息，以下简称标签。
本文将介绍用户画像的构建思路，在画像构建的过程中，我们把工作分为两步：
第一步：介绍从0到1的构建思路。
第二步：介绍从1到100的构建思路。
1. 画像从0到1的构建思路
一个比较成熟的画像系统，会有成千上百的标签，这些标签的生产不是一次完成的，而是随着业务的发展需要，逐步补充完善，最终呈现在大家眼前的就是一棵庞大的标签树。
跟自然界的树木一样，要想长得茁壮参天，必须有一个稳定的根基和合理的结构，用户画像的构建也是一样的，前期最重要的仍然是搭好画像骨架，确保后续的发展过程中，依然保持清晰的结构和高延展性。相反的，如果一开始为了抢时间，将大量标签无序的堆在线上，后期管理和使用的难度会迅速凸显出来，重构的代价巨大。
上面说到，一个好的标
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