动态信息标签的生成主要利用现有基础数据进行语义分析和聚类等数据挖掘算法,以生成用户的个性化动态信息标签。对于简单的标签,采用语义拆分和业务数据定义;对于复杂的标签,利用数据挖掘算法和模型,分析客户特征和业务属性,生成细致的动态信息标签。生成过程包括需求调研、模型选择、数据建模和验证等阶段。
动态信息标签生成与应用
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静态信息标签构建
用户的静态信息标签源于其基本属性信息,涵盖基本资料、使用套餐、业务类型等方面,能够直观地描述用户特征,为用户分群和存量运营提供数据支撑。静态信息标签构建主要分为两级:
一级标签: 包含用户的基本属性、终端设备信息、基础业务信息、消费价值、渠道偏好等。
二级标签: 对一级标签进行细分,例如将用户的基本属性细分为性别、星座、职业、在网时间等。
基础属性标签
用户的基础属性标签可以通过相关业务系统和信息服务系统直接获取,只需进行数据清洗整理,无需建模分析即可获得,例如用户的性别、年龄、学历等信息。
| 标签 | 取值示例 || :------- | :----------- || 性别 | 男,女 || 年龄 | 18 … || 学历 | 初中,高中… || 地域 | 华北,华南… || 婚姻状况 | 未婚,已婚 |
业务属性标签
用户的业务属性标签以其业务信息为数据基础,可以将用户使用的不同类别业务名称直接作为标签,也可以对业务类别名称进行修改和整合。
应用
基于 SM4 分组密码算法,可以对用户的静态信息标签进行加密存储和传输,保障用户信息安全。例如,在用户画像构建、精准营销、客户关系管理等场景中,可以使用加密后的静态信息标签进行数据分析和挖掘,提升数据安全性和隐私保护能力。
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