用户画像，标签化的用户模型

今天艾巴小编为网友们讲解一下有关用户画像，标签化的用户模型的介绍，希望对你们有所帮助。

用户画像（英文：User portrait）是一套全面关于用户信息的标签，给公司提供决策（商业业务的分析）。用户画像是阿兰·库珀（Alan Cooper）在1999年提出的，直到大数据时代的到来，用户画像开始逐渐在各方面领域应用，从根据用户本人的需求开发，转变为以搜集用户数据进行分析而进行开发。

用户画像的原理是，制定一套全面代替“人”的标签，进而代替用户，预测用户喜欢的内容。用户画像的标签类型分为统计类标签、规则类标签和机器学习挖掘标签3大类。

用户画像是利用大数据技术对不同类型的人群的进行分析，并为这些人提供出个性化服务，同时给企业带来商业价值。用户画像的应用产生的影响呈现两极分化。

一方面用户画像应用于服务业、教育、公共服务和制造业供应链等等正面影响方面。另一方面有信息泄露、信息茧房等产生的负面影响。

以上介绍到此为止，希望能够帮助到大家！