人工智能 | 数据技术服务-企业人员画像分析

在互联网时代，注意力变得愈发宝贵，个性化推荐技术已成为各类应用程序吸引并留住用户的杀手锏之一。被誉为“推荐系统之王”的亚马逊曾透露，其平台35%的销售额归功于个性化推荐的魔力。以11.11为例，淘宝等电商平台的成交额年复一年地刷新纪录，这在很大程度上得益于推荐算法的持续优化。这些算法在提升推荐精准性的同时，甚至能够根据用户的实时行为迅速调整用户画像，进而推荐最新商品清单。除了购物领域，个性化推荐技术在资讯、视频、音乐、社交等众多应用程序中也备受重视，致力于为每位用户呈现定制化的“千人千面”体验。

1.数据标准化：
用户画像需要整合多源甚至跨系统的数据，如客户可能使用多个设备，拥有移动网络的多个账号，需要把同一个身份ID组合，建立统一的标准，才能完整标识实体的用户画像。 2.用户·建模： 借助算法模型来定义客群的用户画像，如大数据NLP文本分析、特征识别、关键词提取等算法模型，实现数据的精准匹配和关联。 3.标签挖掘： 利用云计算、大数据和人工智能技术，通过系统平台来进行标签的加工和计算，借助平台进行训练和学习，大规模的并行计算，挖掘用户标签。 4.标签验证： 通过真实案例验证标签挖掘结果的正确性，保证标签对应的处理结果跟预期大体相符。即可以先用小样本数据验证模型的可靠性，再依照结果进行调整，再进行挖掘。 5.大数据可视化： 借助大数据可视化技术，通过大屏实现视觉效果，呈现群体或个人的用户画像。