用户画像介绍
标签分级；
标签粒度的粗细；
模型标签是核心；
第一类是人口属性，这一类标签比较稳定，一旦建立很长一段时间基本不用更新，标签体系也比较固定；第二类是兴趣属性，这类标签随时间变化很快，标签有很强的时效性，标签体系也不固定；第三类是地理属性，这一类标签的时效性跨度很大，如GPS轨迹标签需要做到实时更新，而常住地标签一般可以几个月不用更新，挖掘的方法和前面两类也大有不同，如图10-6所示。
一般会用填写了信息的这部分用户作为样本，把用户的行为数据作为特征训练模型，对无标签的用户进行人口属性的预测。这种模型把用户的标签传给和他行为相似的用户，可以认为是对人群进行了标签扩散，因此常被称为标签扩散模型。
兴趣标签：
用户兴趣的时效性，即越老的兴趣越不重要：次数衰减和时间衰减；
（次数衰减）
（时间衰减）
根据用户兴趣变化的速度、用户活跃度等因素，也可以对兴趣进行周级别、月级别或小时级别的衰减。