构建用户画像中所用到的AI算法
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本文从三个部分——标签的层级、生产、权重方面，分析了构建用户画像中所用到的AI算法。
谈及用户画像，我想产品和运营的朋友们都不会陌生，用户画像是用户研究的重要输出，它能帮助我们更好的进行业务决策以及产品设计。用户画像落实到产品设计，本质上是将数据组合成数据特征，从而形成用户的数据模型。
构建用户画像的主流方法有4种：
基于数据统计基于规则定义基于聚类基于主题模型前两者是基于已有数据的构建方法，其缺陷是无法处理数据缺失或不在规则范围内的用户。而解决这一类问题，也正是机器学习存在的意义，它让计算机像人一样去学习处理问题，并给出答案。
本文将从构建用户画像的角度和大家分享能够运用在其中的一些AI算法，希望能给大家提供一些价值。
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