基于大数据的用户画像构建方法与运用

摘要：

目的 以大数据环境为研究基础,为产品研发初期获取准确性较高的用户画像,优化其构建方法.方法 基于定性与定量综合集成方法的三层次理论框架,首先通过定量研究挖掘线上社交平台的多模态用户数据并对其进行文本分析,提取具有高影响的用户属性因子.其次,使用优化模糊C—均值聚类算法(FCM算法)对用户属性因子进行聚类分析,获得几类用户属性原型.将其原型作为构建画像的维度框架,通过线下定性研究方法对样本用户进行调研,挖掘深层次需求动机.最终,构建出几类用户画像原型.结论 以中国手机年轻用户相机拍照行为研究对象,通过线上社交平台和电商平台的公开数据获取用户拍照相关的评论信息,对其进行文本挖掘和分析,并对分析后的数据进行提取、聚类和定性研究,从而获得3类不同拍照类型的用户画像模型.

关键词：用户画像、文本数据挖掘、模糊聚类分析、用户研究

所属期刊栏目：40

分类号：TB472(工业通用技术与设备)

在线出版日期：2020-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：95-101