画像标签生成
画像标签生成是将用户的多维度特征抽象为标签体系，以结构化方式描述用户特征的过程，是实现用户精准画像的关键环节。
标签分类体系
1. 按标签来源分类
- 静态标签：用户主动提供的信息，如性别、年龄、职业等
- 行为标签：基于用户行为数据生成，如购买偏好、阅读习惯等
- 衍生标签：基于已有标签推导出的新标签，如消费能力、兴趣偏好等
2. 按标签类型分类
- 属性标签：描述用户固有特征，如人口统计学特征
- 行为标签：描述用户行为模式，如访问频率、购买习惯
- 兴趣标签：描述用户兴趣偏好，如内容偏好、产品偏好
- 价值标签：描述用户价值和潜力，如RFM得分、生命周期阶段
3. 按更新频率分类
- 稳定标签：较少变化的标签，如基础人口属性
- 动态标签：随用户行为持续更新的标签，如近期兴趣
- 周期标签：按固定周期更新的标签，如月度消费水平
标签生成方法
规则型标签
- 定义：基于预设规则从数据中直接提取的标签
- 方法：设定阈值、条件判断、数值分箱等
- 例子：活跃度分级（高/中/低活跃）、消费能力分层
统计型标签
- 定义：基于统计分析方法生成的标签
- 方法：频率统计、占比分析、相关性分析等
- 例子：购买品类偏好、访问时段分布
算法型标签
- 定义：通过机器学习算法生成的标签
- 方法：聚类分析、分类模型、主题模型等
- 例子：用户兴趣标签、流失风险评分、用户分群
知识图谱型标签
- 定义：基于知识图谱技术构建的多维关联标签
- 方法：实体识别、关系抽取、图谱推理等
- 例子：内容-兴趣-用户多维关联标签
标签体系构建流程
- 标签需求分析：明确业务目标和标签应用场景
- 标签体系设计：设计多层次、MECE的标签体系结构
- 数据源确定：识别支持标签生成的数据来源
- 标签规则定义：定义各类标签的生成规则和算法
- 标签生成实现：开发标签计算逻辑和流程
- 标签质量评估：评估标签的准确性、覆盖率和时效性
- 标签应用与更新：将标签应用于业务并建立更新机制
标签应用场景
- 精准营销：基于用户标签进行精准人群圈选和内容匹配
- 个性化推荐：利用兴趣标签进行个性化内容和产品推荐
- 用户运营：根据价值标签和生命周期标签制定运营策略
- 产品优化：分析不同标签用户的使用行为和反馈
与其他方法的关联
画像标签生成是用户聚类与画像的核心组成部分，可以：