网络环境下用户行为画像构建模型研究

1 相关理论与方法

1.1 用户行为画像概述

用户行为画像是一种对用户在互联网环境中的行为特征展开描述与刻画的技术手段。其运作流程是先收集用户在网络上的行为数据，再对这些数据展开分析，从中提炼出用户的兴趣、偏好以及需求等关键信息，最终将用户抽象成一个具备多个维度特征的模型。该模型有助于企业深入了解用户，进而为用户提供契合其需求的个性化服务与精准的产品推荐。

1.2 构建模型常用方法

内容分析法：此方法借助用户发布的内容以及评论等相关信息来提取特征并进行分类，以此勾勒出用户的兴趣与偏好轮廓。例如，在社交媒体场景中，通过剖析用户发布的帖子内容，提取其中的关键词与主题，就能够洞察用户所感兴趣的具体领域。

社交网络分析法：该方法基于用户之间的关联关系开展社交网络分析，旨在揭示用户间的社交模式与社群结构，进而实现用户分类以及精准推荐等目标。以社交网络为例，通过研究用户在其中的好友关系以及互动状况，能够发现用户所属的社群与社交圈子。

机器学习法：该方法通过学习与建模用户的行为数据，构建用户行为模型，并对其兴趣和行为进行预测。在实践过程中，常用的机器学习算法有决策树、神经网络、支持向量机等。

2 网络环境下用户行为画像构建模型设计

2.1 数据收集

用户属性数据涵盖用户的基本信息，像年龄、性别、地域、职业等。这些数据可通过用户注册信息、问卷调查等途径获取。用户行为数据指用户在网络环境中的各类行为数据，包括浏览记录、搜索关键词、点赞评论、分享转发等。此类数据能够借助埋点技术、日志分析等方式进行收集。为更全面地了解用户，还需整合第三方数据，例如市场调研数据、消费数据等。

2.2 数据清洗和预处理

在收集到的数据中，不可避免地会存在一些噪声数据，这些数据可能会对后续的分析和建模产生干扰，因此需要进行清理。错误数据可能是由于数据录入错误、设备故障等原因导致的，例如用户的年龄信息被错误地记录为负数或超出合理范围。重复数据可能是由于系统故障或多次提交等原因产生的，如用户多次点赞同一内容，导致点赞信息重复。不完整数据则是指某些关键信息缺失的数据，如用户的职业信息未填写。以去除由于网络问题导致的异常浏览记录为例，网络不稳定可能会导致用户的浏览记录出现异常，如短时间内频繁刷新同一页面或访问一些不相关的页面。对于这些异常浏览记录，可以通过设定一些规则进行识别和去除，如设定单位时间内访问同一页面的次数阈值，超过该阈值的记录视为异常记录并予以去除。

由于收集到的数据可能来自不同的来源，具有不同的格式和量级，为了使数据具有可比性，需要对数据进行标准化处理。浏览时长、点赞数等数据就是典型的需要标准化的数据。不同用户的浏览时长可能差异很大，有的用户可能只浏览几秒钟，而有的用户可能浏览几分钟甚至更长时间。点赞数也可能存在数量级上的差异，有的内容可能只有几个点赞，而热门内容可能有成千上万个点赞。归一化处理是一种常用的数据标准化方法。对于浏览时长数据，可以将其映射到一个特定的区间，如 [0, 1] 之间。具体做法是，先找出所有用户浏览时长的最大值和最小值，然后对于每个用户的浏览时长，使用公式进行归一化处理：归一化后的浏览时长 Σ=Σ ( 原始浏览时长 - 最小浏览时长) / ( 最大浏览时长 - 最小浏览时长 )。点赞数也可以采用类似的方法进行归一化处理，使不同数量级的点赞数能够在同一尺度上进行比较和分析。

2.3 特征提取和标签化

根据用户的浏览、点赞、评论和分享内容，可以提取用户的兴趣特征。例如，通过分析用户浏览的网页内容，可以发现用户对科技、时尚、旅游等不同领域的关注程度。量化用户对不同领域的兴趣程度可以形成兴趣特征向量。具体来说，可以为每个领域设定一个兴趣得分，根据用户在相关内容上的行为数据进行计算。例如，对于科技领域，如果用户经常浏览科技类文章、点赞科技类视频、评论科技类话题，那么该用户在科技领域的兴趣得分就会较高。将这些不同领域的兴趣得分组合起来，就形成了一个兴趣特征向量，该向量能够全面地描述用户的兴趣分布。

分析用户的行为模式可以从多个方面入手，如浏览的时间规律可以反映用户在不同时间段的活跃程度，有些用户可能在晚上比较空闲时喜欢浏览网页，而有些用户可能在午休时间会进行一些简单的浏览。社交互动的频率则体现了用户在社交网络中的活跃程度，经常发表评论、分享内容的用户社交互动频率较高。通过提取这些行为模式特征，能够更全面地刻画用户的行为特点。

将提取的特征进一步细化为更具体的标签，能够使用户行为画像更加直观和易于理解。例如，将兴趣特征和行为模式特征结合，可以为用户打上“科技- 智能手机爱好者“”时尚 - 复古风追随者”等标签“。科技 - 智能手机爱好者”这个标签表明该用户对科技领域有较高的兴趣，并且特别关注智能手机相关的内容。可能是用户经常浏览智能手机评测文章、参与智能手机论坛讨论、关注智能手机新品发布等。

2.4 模型构建

如果研究目标是进行用户分类，例如将用户分为不同的兴趣群体或消费群体，那么可以选择决策树、支持向量机等算法。决策树算法具有直观易懂的特点，它通过构建决策树模型，根据不同的特征对用户进行分类。支持向量机算法则能够在高维空间中找到最优的分类超平面，对于处理复杂的分类问题具有较好的效果。如果研究目标是进行用户聚类，即发现用户之间的相似性和差异性，将相似的用户归为一类，那么可以选择 K - 均值聚类、层次聚类等算法。K - 均值聚类算法通过迭代的方式将用户数据划分为 K 个簇，使得同一簇内的用户相似度较高，不同簇之间的用户相似度较低。层次聚类算法则通过计算用户之间的距离，逐步合并相似的用户或簇，形成一个层次化的聚类结构。

在训练过程中，将数据分为训练集和测试集，训练集用于模型的参数学习和优化，测试集用于评估模型的性能。为了提高模型的准确性和泛化能力，可以采用交叉验证、调整参数等方法对模型进行优化。交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将数据集划分为多个子集，轮流使用其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，通过多次评估得到更准确的模型性能指标。调整参数则是根据模型的性能表现，对算法中的参数进行调整。

结束语

本文研究了网络环境下用户行为画像构建模型，通过对用户行为数据的收集、清洗、特征提取和建模等过程，提出了一种基于多源数据融合和机器学习算法的用户行为画像构建模型。未来的研究可以进一步探索动态画像构建、跨域画像融合和隐私保护等问题，以推动用户行为画像技术的发展和应用。

参考文献：

[1] 季一鹏 . 基于用户行为画像的 5G 消息推荐系统 [D]. 南京邮电大学 ,2023.

[2] 陈帜 . 考虑用户画像的图卷积神经网络慕课推荐方法研究 [D]. 福州大学 , 2022.

[3] 郑越方 . 基于用户行为特征的大数据审计方法应用研究 [D]. 南京审计大学 , 2022.