推荐系统的本质，就是将人与内容连接起来，在这个过程中，一共有 2 个主体，一个是人一个是内容。

因此，如何更好的了解人，如何更好的了解内容，是本次我们尝试了解的重点，即：

断物识人

一、断物

要要内容推荐给人，首先需要充分理解内容的特点是什么。

因此，就是我们“断物”的话题了。而断物最简单的方式是“贴标签”。

1. 什么是标签

那标签是什么呢？

标签是我们队多维事物的降维理解，抽象出事物更具有表意性、更为显著的特点。

2. 标签的产出

二、识人

我们可以将识人理解为给目标用户贴标签。

用户画像有 3 类主要应用场景：

(1) 精准广告营销

用户画像对广告营销来说是最典型的应用场景。

(2) 行业研究

借助用户画像，我们可以了解不同行业的动态进展。

(3) 产品效率优化

信息匹配

同时，用户画像数据又分为静态和动态。

1. 静态画像数据

1.1 静态用户画像数据是什么？

用户独立于产品场景之外的属性。比如性别、学历、年龄、常驻位置等。

1.2 静态用户画像数据如何获取？

这些信息相对稳定，可以通过第三方联合登录、用户表单填写等方式获取

1.3 静态用户画像的作用？

静态数据有统计性意义，比如：

常驻位置在高档小区的用户，消费能力更强
女性用户更容易冲动性购物

2. 动态画像数据

2.1 什么是动态画像数据

用户在场景中产生的显式或隐式行为，显式行为包括点赞、评论、分享、关注某个作者等。隐性行为包括页面的停留时长、用户的操作行为轨迹等。

2.2 如何获得动态画像数据

显式行为包括点赞、评论、分享、关注某个作者等。隐性行为包括页面的停留时长、用户的操作行为轨迹等

2.3 动态画像数据的特征

通常来说，显式行为更稀疏，所以需要隐式行为来补充验证。

3. 一些常见的静态或动态用户画像数据

3.1 位置信息

美食团购类应用，是默认基于身边位置推荐的。

3.2 搜索信息

搜索是一个显著表明短期意图的行为，并且有随着时间衰减的特性。

3.3 评分

评分是最常见的量化行为。如淘宝、京东等购物网站对购物行为不同维度的点评

3.4 收藏

收藏表达了用户对内容的偏好程度

在内容领域，具有工具性或实用性的内容更容易被收藏。在电商领域，收藏和加入购物车一样都是购买意图的体现

3.5 分享

除了表达喜好，分享还传递了用户的立场和梯度

3.6 评论

评论代表了参与度，但不一定明确关联到态度的好恶。

3.7 播放比例或播放时长

播放时长是一个相对隐性的行为。2012年，YouTube就已经调整视频排序算法，将获得观看时长更多的视频在更有优先的位置。

转载于:https://www.cnblogs.com/ykxlh/p/11213566.html

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