在“用戶畫像—打用戶行為標簽”中，主要講了如何能對用戶的每一次操作行為、業務行為參與記錄打上或則的標簽。在這篇博客中，主要講如何能對這些明細標簽并且換算這些偏好的產品、內容的類目。

跪求用戶標簽權重的計算，在這篇博客里面講過了：

超人一樣：用戶畫像之標簽權重算法

這里再詳細詳細介紹一下：

用戶標簽權重=行為類型權重×時間衰減時間×用戶行為次數×TF-IDF算出標簽權重

公式中各參數的釋義萬分感謝：

行為類型權重：用戶查看網頁、搜索、收藏、下單、網上購買等有所不同行為對用戶而言有著不同的重要性，相對而言你的操作緊張度越高的行為權重越大。該權重值象由運營人員或數據分析人員主觀想法具體；時間衰減作用：用戶某些行為受時間影響不停變得越來越弱，行為時間距現在越遠，該行為對用戶當前來說的意義越小；行為次數：用戶標簽權重按天統計，用戶突然有一天與該標簽才能產生的行為次數一定，該標簽對用戶的影響越大；TF-IDF可以計算標簽權重：每個標簽的對用戶的重要性及該標簽在全體標簽中重要性的乘積得出每個標簽的客觀權重值；

為計算用戶偏好標簽，必須在用戶行為標簽的基礎上算出用戶行為標簽填寫的權重值，隨即對獵殺者標簽做權重匯總，算不出用戶偏好的標簽。麻煩問下用戶行為標簽如何打，在這篇博客里面有推薦過了

奧特曼：用戶畫像—打用戶行為標簽

下面可以介紹怎么在用戶行為標簽表的基礎上加工用戶偏好標簽：

1、用戶標簽權重表結構設計

字段定義：

用戶id（user賬號）：用戶僅有id；標簽id（tagid）：圖書id；標簽名稱（tag_name）：圖書名稱；用戶行為次數（cnt）：用戶當日再產生該標簽的次數，如用戶當日網頁一本圖書4次，則記錄信息4；行為日期（date帳號）：再產生該條標簽按日期；標簽類型（tag_type我的id）：在本案例中是從與圖書類型表相關聯，取出每本圖書隨機的類型，如《鋼鐵是怎么煉成的》對應“名著”；用戶行為類型（act_type賬號）：即用戶的購買、瀏覽、評論等操作行為，在本例中方式初始設定數值1~7來符號表示用戶按的行為類型。1：定購行為，2：打開瀏覽器行為，3：評論行為，4：收藏行為，5：已取消收藏行為，6：加入購物車行為，7：搜索行為；

2、在用戶行為標簽基礎上加工權重表

加工標簽權重表時，要依據什么用戶有所不同行為按的權重組建一個權重維表：

向維表中插入到數據：

3、對每個用戶偏好的每個標簽加總求權重值，對權重值做倒排序，取flyN

大量關於用戶畫像開發、分析和應用方案的內容詳見https://item.jd.com/12824930.html