90、画像消费特征之用户消费水平标签标记代码编写

youfanedu 2023-01-13 03:17:22

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用户画像，简单来说，是基于多维度数据构建的用户虚拟身份模型。它通过整合用户的静态信息、动态行为以及潜在需求，形成一个全面的“用户画像”，从而帮助企业理解用户是谁、需要什么以及可能做什么。这种模型并非单一的数据点，而是多层次、多维度的综合体，能够为业务决策提供深度洞察。用户画像通常由以下几个核心要素构成：基础信息：这是用户画像的静态部分，包括用户的年龄、性别、地理位置、职业等基本属性。这些信息通常来源于用户注册时的填写或第三方数据合作。

在移动智能推荐场景中，用户画像与特征工程是实现精准分发与个性化服务的核心环节。随着国产手机厂商（如华为、小米、荣耀等）不断强化其端侧 AI 平台能力，开发者可以在不依赖云端复杂数据采集的前提下，基于系统级行为感知、环境上下文分析、语义识别与用户偏好提取等机制，构建本地高效的用户画像体系。本文以技术实战视角出发，深入分析国产 AI 平台在用户画像方面的能力结构、典型应用路径与数据采集合规实践，提供代码样例、接口封装策略和推荐系统落地逻辑，帮助开发者在 Android 系统中快速构建可用、合规、可持续迭代的端侧

特征名称数学表达式业务含义客单价（AOV）$\frac{\text{总成交金额}}{\text{订单数}}$用户单次消费水平复购率（Repurchase Rate）$\frac{\text{重复购买用户数}}{\text{总购买用户数}}$用户粘性评估购买间隔（Purchase Interval）$t_n - t_{n-1}$ 的均值消费节奏预测依据最近一次购买距今天数（Recency）RFM模型中的R维度。

总结：核心要点与实践价值参考资料附录：完整代码与提示模板库“提示工程架构师”是新时代的复合角色，指具备提示工程设计能力，能通过优化提示词充分发挥AI模型潜力，解决复杂业务问题的技术人员。需求拆解：将模糊的业务需求（如“分析用户”）转化为AI可理解的具体任务；提示设计：设计清晰、具体、结构化的提示词，引导AI输出期望结果；上下文管理：合理组织输入信息（用户数据、历史对话），提升AI分析精度；结果验证与优化：评估AI输出质量，迭代优化提示词与分析流程。

如果用户要查看用户画像的信息，就需要进入到用户画像的管理页面中，添加用户画像的相关信息，并且要注意输入正确的信息，输入的用户画像记录与数据库的记录不能冲突。效果如图5-4所示。

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