前面的文章小编介绍了什么是用户画像，下面我们再来介绍用户标签、用户画像怎么做（如何构建用户画像），即用户画像（以下均指 User Profile）中的标签体系，简单来说就是将用户划分到多少个不同的分类之中。
当然，在这种情况下，用户可以分为多个不同的类别。用户属于哪些类别以及它们之间的关系构成了标签系统。
一般来说，设计用户肖像标签系统有两个共同的想法。
一个是结构化标签系统，可以直接从人口属性和商品信息等基本信息中获取，并且有明确的等级关系，如性别、省市、视频分类、商品分类等。图1显示了亚马逊的商品标签系统。用户肖像的标签系统与此类似，可以结合具体的业务场景确定。
简而言之，结构化标签系统通常比较简单，可以通过用户的行为直接映射。例如，根据用户的购买记录，为用户构造与商品对应的结构化标签。然而，结构化标签通常是粗粒度的，不能完全衡量用户的兴趣。例如，用户在新闻应用程序中阅读关于某位明星的娱乐新闻，并不能推断出他们对所有娱乐新闻都感兴趣，他们也不一定迷恋这位明星。
另一个是非结构化标签系统，即，每个标签都反映了自己的用户兴趣，彼此之间没有层次关系，典型的非结构化标签，例如搜索广告系统中的关键字或文档主题模型。例如，在新闻应用中，我们倾向于构建一个大规模的主题模型（数千万个主题），它不仅涵盖了已经构建的结构化标签系统，如娱乐（明星、搞笑）、体育（篮球、足球），还更仔细地表达了明星、食物、体育活动等的语义分类，此外，这些分类之间没有明显的等级关系。
标签系统本身的结构应该易于使用，并具有明显的差异性。就具体产品而言，这两点的核心要求在不同的场景中是不同的。由于没有明确的基础来选择哪些标签，我们仍然需要充分了解是什么因素驱使用户使用该产品。一个有效的标签系统应该反映用户决定买什么和不买什么的逻辑和基础。例如，在电子商务产品中，使用新闻频道的方式为用户建立“金融”、“体育”和“旅游”等标签并不困难，但意义不大。
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