基于移动互联网行为分析的用户画像系统的设计.pdf

简介：
本文档探讨了设计一个基于移动互联网用户行为数据分析的用户画像系统的方案，旨在精准描绘用户特征与偏好，以提升个性化服务和用户体验。 随着大数据时代的到来，运营商需要牢牢抓住老客户、吸引新客户，并深入了解用户的偏好兴趣以及挖掘其潜在价值。这对其发展至关重要。实现这一目标的关键在于对用户市场进行细分以实施精细化营销，并应用数据挖掘技术构建用户画像，从而更好地理解用户群体的特性。这种研究和实践在提高运营效率、降低经营成本等方面具有重要的指导意义。 本段落聚焦于移动互联网用户的使用行为，基于用户画像理论提出了建设思路并采用标签化方法来描述这些行为及偏好特征。文章首先全面阐述了用户画像系统，并从语义化的角度以及数学模型的角度进行概述；接着详细介绍了动态性和时空局限性对用户画像的影响特性，在建模方面将该系统分为静态信息画和动态信息画像，深入讲解所使用的建模方法与数据挖掘算法。 其次，本段落描述了用户画像系统的整体架构。这包括从总体设计、功能框架到业务架构的各个层面的设计思路，并结合运营商的实际运营特点以及业务经验，详细阐述了如何构建用户的静态信息标签及其分类方式（基础属性、业务属性、产品属性和渠道属性）。 随后，文章通过数据挖掘技术实现中文分词并运用LDA聚类模型获取特征向量。基于改进的TF-IDF方法预测用户不同维度的信息以建立互联网基础特性，并利用上网日志及网络爬虫数据分析构建内容评分模型来总结移动客户的偏好与行为信息，生成动态标签。 在此基础上，文章提出使用列数据库存储画像数据、进行元数据管理以及生命周期管理和查询更新机制等一系列规范化的流程设计，从而形成一个完整闭环的用户画像系统。最后通过实例（如流量提升和手机阅读软件用户量增长）展示了该系统的实际应用价值于移动营销业务中。