社交媒體（Social Media）相對于傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)媒體的最大區(qū)別是通過建立人與人之間的聯(lián)系，極大提升了信息生產(chǎn)量以及傳播效率。身處社交媒體中的每個人或組織同時扮演著信息生產(chǎn)者、傳播者與接受者的角色。

在社交媒體背景下，用戶生產(chǎn)、傳播和接收信息更加便捷，使得之前相對集中的用戶興趣和行為變得更加碎片化和離散，因此社交媒體中的用戶模型的構(gòu)建和應(yīng)用也發(fā)生了巨大的變化。

微博經(jīng)歷了6年的發(fā)展，已經(jīng)成為了國內(nèi)社交媒體的中堅力量。本文從微博的角度出發(fā)，對微博中用戶模型的目的、維度和建模任務(wù)進行描述，并作為后續(xù)微博用戶模型相關(guān)文章的總述。

1 構(gòu)建用戶模型的目的

刻畫每個用戶，是任何一家社交類型的服務(wù)都需要面對的問題。不同的公司針對各自業(yè)務(wù)會有不同的需求，構(gòu)建用戶模型的動機和目標也會存在一定差異。從微博自身的角度來講，構(gòu)建用戶模型的目的包括：

(1) 完善及擴充微博用戶信息

用戶模型的首要動機就是了解用戶，這樣才能夠提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。但是在微博中用戶的信息提供得不盡完整，有些是因為平臺的引導(dǎo)機制造成的（例如填寫公司學(xué)校信息的時候，相應(yīng)的機構(gòu)名或者學(xué)校名并不在列表內(nèi)），有時候又是用戶不愿意或懶得提供（例如針對一些非必選項），而且對于用戶自行輸入的內(nèi)容又很難進行規(guī)范化……此外，一些隱性或變化頻繁的信息（例如用戶的興趣、商業(yè)偏好、地理位置的變化等等）也需要通過用戶的行為挖掘出來。

(2) 分析微博生態(tài)

除了了解用戶，還需要了解自己。在掌握用戶信息的基礎(chǔ)上，平臺就可以對自身的狀況進行分析，從相對宏觀的基礎(chǔ)上把握微博的生態(tài)環(huán)境，為后續(xù)的優(yōu)化和發(fā)展提供方向性。例如通過對用戶信息的聚類，能夠?qū)ξ⒉┯脩暨M行人群的劃分，掌握不同人群的活躍程度，信息的傳播和引爆方式，行為及興趣偏好等等。

(3) 支撐微博業(yè)務(wù)

在微博中的各項業(yè)務(wù)都與用戶模型有著直接與間接的關(guān)系，無論是基于興趣的推薦提升用戶價值，精準的廣告投放提升商業(yè)價值，還是針對特定群體的內(nèi)容運營，用戶模型都是其必不可少的基礎(chǔ)支撐。直接地，用戶模型可以用于興趣匹配、關(guān)系匹配的推薦和投放；間接地，可以基于用戶模型中相似的興趣、關(guān)系及行為模式去推動信息及賬號的傳播和成長。

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2 微博用戶模型的維度劃分

一個用戶可以從多個方面去刻畫，也就是說用戶模型可以從多個維度來考慮和構(gòu)建。

作為社交媒體，微博用戶在平臺上通過某些行為（如發(fā)微博、點擊圖片、播放視頻、瀏覽信息流……）生產(chǎn)或獲取信息，也通過其它一些行為（如轉(zhuǎn)發(fā)、評論、贊……）將信息傳播出去，信息的傳播是通過用戶之間的社交關(guān)系所進行的，并且在生產(chǎn)、消費、傳播信息的過程中對信息的選擇和過濾體現(xiàn)了用戶在興趣方面的傾向性。由此，我們可以將微博用戶模型按照圖1所示的四個維度進行劃分，即屬性維度、興趣維度、社交維度和行為維度。 

圖1 微博用戶模型的維度劃分

用戶屬性和用戶興趣是通常用戶畫像中包含的兩個維度。前者刻畫用戶的靜態(tài)屬性特征，例如用戶的身份信息（性別、年齡、受教育程度、學(xué)校、工作單位……），后者則用于刻畫用戶在信息篩選方面的傾向（例如用戶的興趣標簽、能力標簽等）。

社交維度是從社交關(guān)系及信息傳播的角度來刻畫用戶的。在社交媒體中，用戶不在僅僅是一個個體，用戶以及用戶之間的社交關(guān)系構(gòu)成了一張網(wǎng)絡(luò)，信息在這張網(wǎng)絡(luò)中高速流動，但是這種流動并不是無差別的，信息的起始點，所經(jīng)歷的關(guān)鍵節(jié)點以及這些節(jié)點構(gòu)成的關(guān)系圈都是影響信息流動的重要因素。社交維度就是要量化這些因素以及其影響程度。

行為維度是一個比較新的研究方向，目的是發(fā)現(xiàn)影響用戶屬性、信息變化的行為因素，分析典型用戶群體的行為模式。一方面可以通過行為模式的復(fù)用來促進用戶在微博平臺的成長；另一方面也有利于平臺認識用戶，和發(fā)現(xiàn)新的或異常的用戶行為。

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3 用戶建模的任務(wù)

3.1 屬性和興趣維度（用戶畫像）

屬性和興趣維度的用戶模型都可以歸入用戶畫像(User Profile)的范疇，即對用戶的信息進行標簽化。一方面，標簽化是對用戶信息進行結(jié)構(gòu)化，方便計算機的識別和處理；另一方面，標簽本身也具有準確性和非二義性，也有利于人工的整理、分析和統(tǒng)計。

用戶屬性指相對靜態(tài)和穩(wěn)定的人口屬性，例如：性別、年齡區(qū)間、地域、受教育程度、學(xué)校、公司……這些信息的收集和建立主要依靠產(chǎn)品本身的引導(dǎo)、調(diào)查、第三方提供等，在此基礎(chǔ)上需要進行補充和交叉驗證。

用戶興趣則是更加動態(tài)和易變化的特征，首先興趣受到人群、環(huán)境、熱點事件、行業(yè)……等方面的影響，一旦這些因素發(fā)生變化，用戶的興趣容易產(chǎn)生遷移；其次，用戶的行為（特指在互聯(lián)網(wǎng)上的行為）多樣且碎片化，不同行為反映出來的興趣差異較大，在用戶興趣分析的過程中，主要考慮如下幾個方面：

(1) 標簽來源：不是所有的詞都適合充當(dāng)用戶標簽，這些詞本身應(yīng)該具有區(qū)分性和非二義性；此外，還需要考慮來源的全面性，除了用戶主動提供的興趣標簽外，用戶在使用微博的過程中的行為，構(gòu)建的用戶關(guān)系等也能夠反應(yīng)用戶的興趣，因此也要將其考慮在內(nèi)。

(2) 權(quán)重計算：得到了用戶的興趣標簽，還需要針對用戶給這些標簽進行權(quán)重賦值，用來區(qū)分不同標簽對于該用戶的重要程度。

(3) 時效性：隨著時間的變化，用戶的興趣會發(fā)生轉(zhuǎn)移，有些興趣會貫穿用戶使用社交媒體的全過程，而有些興趣則是受熱點時間、環(huán)境因素等的影響。

(4) 興趣和能力的區(qū)分：用戶具有某方面的興趣，只代表了他愿意接受這方面的信息，并不能代表他具有產(chǎn)生相關(guān)內(nèi)容的能力。區(qū)分興趣和能力，能有助于預(yù)測興趣相關(guān)內(nèi)容潛在的生產(chǎn)者和傳播者。

3.2 社交維度

如果將微博中的用戶視作節(jié)點，用戶之間的關(guān)系視作節(jié)點之間的邊，那么這些節(jié)點和邊將構(gòu)成一個社交的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，或稱作社交圖譜。微博中的信息就是在這個圖譜上進行傳播。

從社交的維度建立用戶模型，需要從不同的角度細致和全面地描述這個社交圖譜的特征，反應(yīng)影響信息傳播的各層面上的因素，尋找節(jié)點之間的關(guān)聯(lián)想，以及刻畫圖譜本身的結(jié)構(gòu)特征。其中包括：

(1) 用戶個體對信息傳播的影響：不同用戶在信息傳播過程中的重要性不一樣，影響大的用戶對于信息的傳播較影響小的用戶更具有促進作用。

(2) 量化用戶關(guān)系的遠近：衡量存在直接關(guān)聯(lián)（關(guān)注、被關(guān)注、互粉……）用戶之間的關(guān)系遠近，關(guān)系越近的用戶之間越容易產(chǎn)生信息傳播行為。

(3) 延伸用戶之間的關(guān)系：通過用戶之間的直接關(guān)系（關(guān)注、被關(guān)注、互粉……），讓本身并不存在直接關(guān)系的用戶產(chǎn)生關(guān)聯(lián)。

(4) 尋找相似的用戶：微博中非對等的關(guān)系本身可以認為是一種認證，用戶基于興趣、線下關(guān)系、或某種其它原因反應(yīng)到線上的一種關(guān)聯(lián)。那么在關(guān)系維度上的相似用戶至少能反應(yīng)他們在某種因素上的一致性。

(5) 識別關(guān)系圈：從關(guān)系圖譜的本身的結(jié)構(gòu)出發(fā)，從中發(fā)掘關(guān)聯(lián)緊密的群體，有助于信息的精準投放和推廣。

以上關(guān)于關(guān)系建模的任務(wù)可以看作是逐步深入的，從“個體”-->“關(guān)聯(lián)”-->“相似”-->“群體”的逐漸深入。

3.3 行為維度

分析用戶的行為，建立行為模式有兩個任務(wù)：針對典型個體行為進行時序分片，分析用戶成長的相關(guān)因素；針對典型群體的行為進行統(tǒng)計，構(gòu)建其行為模型。

(1) 典型個體的行為時序分析

所謂典型個體是指某段時間內(nèi)，成長比較突出的微博用戶。例如從一個新用戶從新注冊到粉絲過百、過千需要有一個積累過程，有些用戶積累較快，有些較慢，而這些積累較快的用戶可以作為典型個體；或者某些用戶在某一階段傳播力有限，但在某時刻傳播力激增，無論是互動還是內(nèi)容傳播覆蓋面都變化很大，這種也可以作為典型個體。

針對典型個體，需要挖掘與其用戶成長相關(guān)的行為因素?；痉椒ㄊ菍r間進行分片，獲取用戶在不同時間片上的行為統(tǒng)計，以及在各個時間分片上的用戶成長指標（粉絲數(shù)、互動率、傳播力等），如圖2所示。在此基礎(chǔ)上針對用戶行為的統(tǒng)計量的變化，利用關(guān)聯(lián)性分析或回歸來分析用戶成長與哪些因素有關(guān)。

圖2 時間分片上的用戶行為統(tǒng)計

(2) 典型群體行為模式分析

針對典型個體，從用戶的基本信息、人口信息、興趣維度，可以將相似的典型用戶劃分為同一的群體，稱作典型群體，針對典型群體中的用戶按照成長程度進行劃分，按不同的成長階段統(tǒng)計用戶行為，即建立了該典型群體的行為模型。

例如，對于“北京，年齡在20~30歲，女性，電商領(lǐng)域，普通賬號”這樣的典型群體，從粉絲數(shù)、傳播力、互動率等維度將其劃分到初創(chuàng)、成長、快速提升、成熟……等階段，針對不同成長階段內(nèi)的行為組合進行統(tǒng)計，結(jié)果構(gòu)成該群體的行為模式。

4 小結(jié)

構(gòu)建用戶模型是社交媒體中的基礎(chǔ)工作，涉及到數(shù)據(jù)、統(tǒng)計、挖掘等各方面的技術(shù)和手段。本文針對微博的特點和業(yè)務(wù)需要，針對其中的用戶模型構(gòu)建的目標和任務(wù)進行了簡述。全文并沒有涉及具體的方法和原理，后續(xù)會有相應(yīng)的技術(shù)文章進行介紹。

需要指出的是，不同于傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)媒體，微博作為社交媒體最大的優(yōu)勢在于引入了非對等的用戶關(guān)系，這種關(guān)系不僅令傳播更加高效，也令考慮關(guān)系因素成為了用戶建模中（無論是在屬性、興趣、社交還是行為維度上）非常重要手段。

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