用户来说权重越高。该标签在全部用户的多有标签产生的标签集中出现的次数越多，改标签的重要性越低。
最终用户标签权重公式为：行为类型权重 x 时间衰减 x 用户行为次数 x TF-IDF 计算标签权重。
关于“用户标签权重公式”
这里是业务化的表述方式。在工程中，由于各个标签会相互产生交叉影响，所以常用算法模型来处理，让标签映射为向量，然后计算权重、影响和特征。
记得之前我分享过我们团队做的用户偏好模型，从用户访问的场景数量、深度、粘性等来判断用户的综合偏好，有兴趣的欢迎交流。
对于群体偏好标签的搭建，一般分为三步：
1、根据用户属性将用户分组（不同的应用场景有不同的划分方式）；
2、应用TF-IDF算法计算用户标签中每类人群各标签的权重值，对标签按权重值大小排序；
3、取出每类用户群体中的TopN标签，即得到目标用户群体的偏好标签。
对于在平台上行为很少或初入平台的新用户来说，如何针对其设计个性化推荐内容是冷启动阶段面临的主要问题。
当新用户浏览首次登陆时，由于没有历史数据，只能给用户推荐综合热门内容。但如果我们知道这名用户是青年男性，那么可以给他推荐这个用户群喜欢的内容。虽然这种推荐的粒度很粗，但是相对于不区分用户群体的方式，这种精度已经大大提高了，这也正是建立用户群体画像的作用。
关于“新用户浏览首次登录”
统称：用户冷启动。用户冷启动非常重要，主要服务于以下几个场景：新用户首次落地、沉默用户首次召回。目的是在用户冷启动的过程中降低流失，提高留存。但由于用户冷启动时我们缺乏用户画像的标签，难以准确理解和洞察用户。
所以在工程中解决用户冷启动的策略常见有：产品功能引导关注内容/人、用站内热点/新内容来承载，或设计全辖兜底的策略来承载。
另外一种冷启动即是：内容冷启动。
上图为在精细化运营中标签画像落地应用通用模板，通过对业务流程、业务目标及策略的梳理，帮助完善标签画像应用策略。
关于上图
上图左边就是用户生命全周期，也是3A3R模型的全流程，也是做用户营销的重要框架。很简单，但不简约，每个模块都是一块很重的业务。
根据既定业务场景及目标对不同用户群体定制、推送更适合他们的产品或内容，从而更好的提升用户转化率、用户活跃及用户价值，并通过测试优化确定自动化触达机制。
案例1：某电商平台计划通过精准营销提升某类产品销量人群策略：1）偏好标签：商品类型偏好标签为A同类商品 2）行为标签：近两周浏览过A同类商品 3）平台历史付费大于某金额；以上三条规则中，第一条和第二条分别对可能购买A商品的用户做筛选，第三条筛选用户消费等级。三条规则的交集即为目标营销人群。在后续的营销效果追踪中发现，通过用户画像对潜在购买用户形成4个精准人群进行短信和push投放，其点击率是盲投点击率的10倍，成交量是盲投成交量的5倍。
案例2：某互联网理财平台对预流失用户采取分级挽留机制，预防流失。选择人群条件：1）生命周期标签：交易流失期 2）用户价值标签：平台交易金额大于某金额；3）理财偏好标签 4）用户单均交易金额触达策略：对于交易流失期的用户做触达，推荐其偏好理财产品，并根据其投资价值等级、单均交易金额制定相应召回礼券，例如单均交易金额为1.2万的用户，触达其偏好产品1.5万投资礼包
