深度学习驱动的用户画像构建与优化：以特征拓展与神经网络为核心

用户画像的定义在现代数字化商业环境中占据重要地位。它起源于交互设计领域，由Alan Cooper提出，作为现实目标用户的一种代表形式，通过收集和分析用户的个人信息，如人口统计信息（如性别、年龄、居住地）和行为数据，将其分类成不同的用户群体，并为每个群体赋予典型特征或标签。用户画像在个性化推荐、精准营销等领域发挥关键作用，尤其在大数据背景下，传统的浅层学习方法由于无法有效处理高维特征间的复杂关系，预测用户画像标签时存在局限性。 深度学习技术的引入，如基于深度神经网络的研究，为用户画像的构建提供了新的可能。如兰秋军和周妹璇在他们的论文中，强调了在高维特征基础上使用深度学习进行用户画像标签预测的优势。他们采用了特征拓展、独热编码等方法，结合深度神经网络，能够更好地挖掘数据特征之间的内在联系，从而提高预测的准确性，如AUC值达到了0.792，这显著优于决策树和逻辑回归等浅层学习方法。 用户画像技术的发展旨在解决互联网信息爆炸时代的信息筛选问题，帮助企业更精准地推送个性化的服务，避免打扰用户，同时提高用户满意度和企业的收益。本文研究的核心内容包括用户画像的构建流程，特别是利用深度学习的深度神经网络技术，通过特征学习揭示多维度特征间的关联，从而提升用户画像标签的预测精度。 在实际应用中，如腾讯社交广告算法大赛，深度神经网络方法在初赛数据上的表现优于传统算法，研究人员还进一步探讨了神经网络的深度、神经元数量以及dropout技术等对模型性能的影响，这些都展示了深度学习在用户画像领域的前沿进展和潜力。用户画像的定义和应用是一个动态发展的领域，随着技术的进步，其在个性化服务和精准营销中的作用将会越来越显著。