基于个性网分组的用户特征分析

一、核心分组维度

个性网通过多维数据构建用户分组模型，主要包含以下三大维度：

• 兴趣图谱维度
• 行为特征维度
• 社交关系维度

1.1 兴趣图谱维度

该分组基于用户在12个垂直领域的交互数据，形成动态兴趣矩阵。

1.2 行为特征维度

通过时间序列分析用户行为模式，识别出三大典型特征类型：

• 高频活跃型（日活>3次）
• 深度交互型（单次停留>5分钟）
• 低频高质型

二、典型用户分组示例

2.1 科技极客组

该群体日均浏览科技资讯类内容27.6篇，偏好技术原理类文章，社交分享集中在专业论坛。

2.2 文化消费组

该群体在文化类内容消费上呈现显著差异，具体表现为：

• 偏好深度解读类文章
• 周末内容消费占比达43%
• 跨平台内容迁移率18.7%

三、分组应用场景

基于上述分组可精准匹配以下服务场景：

（数据来源：《个性化推荐系统设计规范》V3.2）