3.2.1　用户画像知识体系理论

对用户状态有目的的、具体的、标签化的数据描述，通常被称为用户画像。用户画像通过数据构建用户的360°全方位虚拟形象，帮助业务认知用户的过去、现在与未来。用户画像已在用户增长运营、广告营销、金融风控、电商推荐等场景中发挥着核心作用。用户画像典型的应用场景是为业务需求找到特性匹配的用户，并辅助场景的策略制定，比如：

• 在用户增长运营场景中，为企业定向到核心用户，按投入回报比进行资源分配；

• 在广告营销场景中，广告平台会根据广告素材与用户画像筛选曝光人群；

• 在金融风控场景中，金融机构会根据用户对风险的认知决定是否贷款及贷款额度是多少；

• 在电商推荐场景中，平台会认知用户过去、现在与未来的需求，筛选收益最高的商品进行推荐。

对用户的认知越深，就越容易构建业务策略，也越容易提升业务效果。在用户画像任务中，对用户的认知，包括对用户行为的认知、对用户状态的认知，以及对用户深层需求的认知。对用户的认知，不仅需要用专家知识判断，还需要从数据中挖掘真实的用户状态。用户过去、现在、未来的状态不仅相互关联，还受用户在每个状态下认知、决策与行动的影响。因此，如果企业需要精准认知用户，则既需要通过知识图谱聚合用户的分散数据与专家知识，也需要通过认知智能技术理解用户行为之间的关联，进行状态模拟推演及状态预测。因此，用户画像知识体系需要兼容专家经验性知识体系、行业专业知识体系与业务（画像、搜索、推荐）模型的特征体系。

知识图谱可以将用户行为数据、产品运营策略、领域专业知识聚合起来，这是理解用户认知状态、决策空间、决策归因和事件因果关联等的基础。在营销场景中，业务人员希望引导用户进行品牌认知，增加广告点击量。在某国政治选举中，竞选团队在Facebook等社交平台通过精准的政治广告引导用户的政治意见，提升了团队的品牌特性。在这个过程中，知识图谱不仅可以关联用户的状态、社交关系链及商品数据，还可以关联广告业务的运营策略和不同行业的专业知识，帮助运营人员实现一阶或者多阶的因果网络归因推理。营销人员可以清晰地了解不同策略对用户认知状态造成的影响，以便更好地构建营销策略。因此，用户画像需要通过知识图谱与认知智能技术来实现更高阶的能力，用户画像知识体系需要帮助业务实现对用户的进一步认知。

另外，有不少企业希望通过营销、服务、风险管理等业务应用实现数据资产的价值转化与变现，并在此基础上，通过数据反馈、数据迭代的方式提升数据资产的价值。然而，用户海量的行为等数据并不能直接带来业务价值，在使用过程中还面临数据隐私、业务隐私等安全问题。因此，很多企业都意识到，需要在数据和业务应用之间构建一个数据知识化服务的中间层，而这个中间层就是用户画像的标签与在用户画像知识体系场景下构建的知识图谱。因此，用户画像知识体系需要帮助企业连接下层的用户状态数据与上层的业务应用。

用户画像的标签体系、知识体系在企业落地过程中，通常会在企业的数据管理平台上进行统一管理。比如在广告的DMP、CDP、DSP平台中，用户画像的标签体系、知识体系会以数据资产、数据地图、标签筛选等产品形态进行展示，是广告主了解广告平台数据能力范围的首要及核心路径。广告主通过用户画像的标签体系认知流量人群特征，进而构建自身的投放策略。而用户画像知识体系需要有与企业数据管理产品集成的能力。