本系列文章将从最简单的概念开始，逐步讲解推荐系统的发展历程和最新实践。以产品经理的视角，阐述推荐系统涉及的算法，技术和架构。本文将介绍推荐系统如何给现实世界中的用户打数字化的标签：用户画像。
用户画像，简单来讲，就是我们给用户打上的一系列的标签。它的应用非常广泛，在互联网产品的任何一个领域，任何一种实现用户个性化的功能，都需要用到用户画像。本文只涉及推荐系统的用户画像体系。
用户画像这个词具有广泛性。它被应用于推荐，广告，搜索，个性化营销等各个领域。任何时候，不管出于什么目的，我们想描述我们的用户是谁的时候，大家都会用到用户画像这个词。
比如：
（1）产品经理定性用户分析
设计产品功能时，会对用户是谁进行描摹。如：目标用户群体的人口属性，社会背景，使用习惯等信息。这种用户画像主要描述用户是谁，以便做好功能定位。
分析用户行为，用户进行聚类行为分析。如：数据分析师可能会给出，观看电商直播的男女比例，得出女性用户更喜欢看我们的电商直播这样的结论。
为建立个性化功能，用各种办法给用户大规模打上几万甚至几千万个标签。这种标签不仅仅有偏好，还有偏好程度值。
本文所指的用户画像，仅仅涉及第三种情况。一般地，推荐系统的用户画像长成这个样子：
推荐系统的用户画像，一般包括用户基础信息和偏好信息。而偏好画像是重点，数量上占了推荐系统用户画像的绝大多数，是我们召回和模型训练的基石。
因为机器跟人不同，一个词“中国”对于人来说是有意义的，对于机器只是一个汉字编码。因为用户画像，为了能让机器计算，需要带上概率值或者偏好值（权重值）等。
我们接下来就聊一聊，在推荐系统中，这种带了一些列数字的用户画像怎么构建出来的。
第一章的介绍过，推荐过程分为：召回、初排和精排三个阶段。用户画像主要用在召回和初排两个阶段。
召回阶段使用用户画像，主要是通过用户画像召回相似的物品。比如一个短视频APP上，用户海贼王偏好值比较高，就可以针对海贼王进行内容召回。
初排阶段使用用户画像，是在模型上使用的。模型将用户画像数据作为一部分的特征值，用于模型的离线训练或者实时模型更新。
用户画像是一个比较大而全的概念，标签是用户画像最基本的单元，用户画像是有成千上万个标签组合而成的。当我们想对用户画像进行分类时，通过对用户标签的分类就可以了。每个平台有自己的用户画像体系。对推荐系统的构建来说，一般从以下维度来做标签分类。
如下图所示：
其中：
人口统计学标签：用户的性别，年龄，地区等信息。 行为特征标签：用户在互联网平台的注册，活跃，付费，浏览等方面的行为记录产生的用户标签。 性格标签：豪爽大方，精打细算，冲动消费等类型标签
长期偏好标签：用户对较长时间内，几个月甚至是几年内，对某类事物的稳定偏好。 短期偏好标签：用户最近较短时间内，七天内甚至是几分钟内，对某类事物的偏好。 泛化偏好标签：众多的用户偏好中，不同的偏好之间有关联性或者相似性，就像啤酒和尿布那样。用户对啤酒有过直接的行为，但对尿布还没有，那么尿布可能是他的泛化偏好。
以上的五小分类中，前面两类只占了用户标签数量的很小一部分。而推荐系统中，数量最为庞大的要数偏好类的标签了。平台有多少个物品标签，就会产生多少偏好标签。另一方面，偏好类的标签的产生，依赖于物品标签。因为用户对物品的偏好程度，是通过他对平台物品的曝光，点击，购买等行为计算出来的。
简单信息提取：基于实际基本事实而产生标签，如注册时间，渠道来源，用户所在地区等。 逻辑或公式计算：使用简单的逻辑或公式，对用户的行为进行统计而产生标签，如用户活跃天数，用户消费金额等。 算法学习：基于机器学习模型对用户的属性预测产生的标签，如性别，年龄，有车一族等。
国内某公司，在Kaggle举行过一个预测用户年龄和性别的比赛。他们公布了一个用户数据集，数据集中包含了手机上安装的APP列表，手机型号和GPS信息等数据用于模型训练。参赛选手通过这些数据建模，预测用户的性别和年龄。准确度高的获胜。
一个用户的手机里安装的APP，跟他的年龄和性别存在着一定的关联。如：女性用户常用美柚，小红书等APP；而男性用户可能会装更多的游戏。
如下图：
这个是有监督学习，橙色部分数据是特征，蓝色部分数据是label。Label就是我们需要预测的目标。通过大量的数据和算法调优，就可以训练出较为准确的模型。
用训练好的模型，就可以给其他的未知性别和年龄的用户做评分预测。这部分比较简单，就简单举例一下。
六、物品标签
物品画像，则是每个物品的一系列标签。物品画像其中一个作用就是可以作为推荐模型中的物品特征。另外一方面，在推荐系统中，物品画像是用户画像的基础：物品画像+用户行为=用户画像。
举个简单的例子，一个用户点击了一系列的阿克苏苹果（物品画像：阿克苏，苹果，阿克苏苹果），这个用户就会被打上阿克苏，苹果和阿克苏苹果的偏好标签。
物品画像的产生，不同的内容形式有不同的做法。但大体可分为两类：
人工的方式给物品打标签； 机器学习的方式给物品打标签。
如在音乐领域，一些音乐平台是通过一组音乐专家对平台的音乐进行打标签后，再对用户进行推荐。这种人工的方式成本比较高，而且依赖于专家的专业程度。另外，不同专家之间的标准可能不一样，需要统一标准或者拉平差异。但是这也是没有办法的办法，有些场景下，物品标签匮乏，不得不依赖与人工打标的方式。
大规模地给物品打标签，大部分还是靠机器学习的方式。如何给物品打标签不是本文重点，这里略过。
七、偏好画像的怎么计算得来？
偏好画像如何产生？为了直观简单，直接以图文数据的方式来讲述。假设一个短视频平台有4个用户使用，有4个视频需要被推荐。
其中，4个视频分别为：
整理一下，我们可以得到以上4个视频的物品画像：
另外，为了简单一点，这里只考虑用户的观看行为，看完一次得分为1。4个用户的数据分别如下，数字代表观看次数。如下图中，用户A看了视频1一共2次。
先说结论，一般地，用户画像的公式为：用户偏好程度 = 行为类型权重值 × 次数 × 时间衰减 × TFIDF值。
行为类型权重值是人为给用户行为的赋值。比如：看完=1，收藏=2，分享=3，购买=4等。我们这里只考虑“看完”这个行为。 次数则是行为发生的次数。 时间衰减则是按一定的衰减系数，随着时间衰减。一般用牛顿热力学公式来取衰减系数。 TFIDF值本来是文本处理领域的算法，用来提取一篇文章中的关键字。这里用来衡量标签的对一个用户的关键程度。
第一步：列一下行为类型权重值，因为我们只考虑观看行为，权重都为1：
第二步：统计用户A的行为次数。用户A看了视频1两次，所以视频1带的标签“金融战争”和“做空”次数都记为2：
第三步：计算时间衰减，假设用户A看视频1是两天前的行为，看视频4是今天的行为。衰减按照天来计算，衰减系数等于0.1556，热度计算公式为：热度=1×exp(-0.1556×天数)。按照这个衰减系数，45天后热度衰减到0.5。
按照这个计算方式，视频1的热度 = 1×exp(-0.1556×2) = 0.73，今天看的视频4，热度还为1。
第四步：计算TFIDF值。
这步比较复杂。我们先说下TFIDF的公式，TF和IDF是两个不同的值，两两相乘可以得到TFIDF值。
首先说TF。
TF是Term Frequency的缩写，意思是可以理解为词频，计算公式如下：
TF计算的是在用户的所有标签中，某个标签的重要程度。如果标签出现频率高，那么TF值就会比较高。对于用户A，每个标签都出现了一次（因为看过的视频中，没有标签重复的），标签的TF值=1÷4=0.25。
而对于用户B，因为有看过两个海贼王的视频。一个视频带标签：海贼王，路飞。另外一个视频带标签：海贼王，路飞，甚平。所以，海贼王和路飞标签个数都是2，甚平的标签个数是1。
这样，计算出用户B的TF值为：
然后说IDF。
IDF是Inverse Document Frequency，意思是逆文档频率。先说怎么计算，公式如下：
这个是为了计算一个标签的稀缺程度。如果一个标签全部的用户都，IDF值就比较小。相反，一个标签只有少部分用户有，则IDF值比较大。公式中，“带该标签的用户数+1”部分加1是为了防止分母为0的情况。
下表的灰色部分是每个用户行为，计算出用户的标签个数统计。如海贼王标签，因为有三个用户带了这个标签，所以“带该标签的用户数”为3。它的IDF值 = 4 ÷ 3 = 1.33，这里4是因为有4个用户。
第五步，汇总计算出用户A的每个标签偏好值。
如下图中，用户A对三傻大闹宝莱坞的偏好值为：1×3×1×0.25×2=1.5。
用这种方式，我们就可以为用户打上海量的标签，只用用户行为足够多，我们就能捕捉的用户的偏好数据。
八、总结 推荐系统的用户画像主要有两种：基本画像和偏好画像。 基本画像是用户的个人属性，如年龄，性别，居住城市等。 用户偏好画像是推荐系统中的重点，它一般用用户偏好程度 = 行为类型权重值 × 次数 × 时间衰减 × TFIDF值计算出来。 用户画像在推荐系统中用于召回和模型训练。
作者：菠萝王子；公众号：菠萝王子AI分享
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