1。概述
从用户模型维度的划分可以看出，属性和兴趣维度的用户模型都可以归入用户画像（UserProfile）的范畴。所谓用户画像，简单来说就是对用户的信息进行标签化。如图1所示。一方面，标签化是对用户信息进行结构化，方便计算机的识别和处理；另一方面，标签本身也具有准确性和非二义性，也有利于人工的整理、分析和统计。
用户信息标签化
用户属性指相对静态和稳定的人口属性，例如：性别、年龄区间、地域、受教育程度、学校、公司这些信息的收集和建立主要依靠产品本身的引导、调查、第三方提供等。微博本身就有比较完整的用户注册引导、用户信息完善任务、认证用户审核、以及大量的合作对象等，在收集和清洗用户属性的过程中，需要注意的主要是标签的规范化以及不同来源信息的交叉验证。
用户兴趣则是更加动态和易变化的特征，首先兴趣受到人群、环境、热点事件、行业等方面的影响，一旦这些因素发生变化，用户的兴趣容易产生迁移；其次，用户的行为（特指在互联网上的行为）多样且碎片化，不同行为反映出来的兴趣差异较大。接下来主要介绍一下微博画像中兴趣维度的构建方法。
2。微博用户兴趣分析
（1）标签来源
用户自标签、达人或认证标签、公司、学校、微群标签、星座、微博关键词这些来源都可能成为用户的标签。而针对每个特定的用户收集标签除了其自身以外，他关注用户的标签也会传递到该用户身上。如图2所示（蓝色实线代表关注关系，橙色虚线代表兴趣标签来源）。
用户兴趣标签来源
（2）权重计算
在收集到一个用户可能存在的标签后，还需要给标签赋一定的权重，用来区分不同标签对于该用户的重要程度。不同标签的来源用户质量，标签的传递路径，转发关系，标签的本身，以及标签与用户之间的共现关系都会考虑在内。
不同质量的用户自身产生的标签权重不一样，质量越高，认为该标签的可信度越高，无...
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