图谱分析：利用用户画像进行品牌推荐系统的设计与实现_用户画像 推荐系统

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

图谱分析(Social Network Analysis)

图谱分析（Social Network Analysis），也称社交网络分析，是对人际关系、互动行为及人群特征的统计、研究方法。它是一种复杂的多变量统计分析方法，它对网络中复杂的多维结构进行抽象和分析，在此过程中所涉及到的复杂性主要来自于人际关系和相互作用的问题。其目的是通过复杂网络的分析，探讨人们的生活习惯、价值观、喜好、行为模式、认知风格等方面的相似性、共性与差异性，从而发现和揭示新的消费群体、服务对象、营销渠道、创新模式等。

用户画像

用户画像，又称用户个性化模型，是指基于用户行为数据、地理位置信息、搜索习惯、电子信箱等进行分析并提炼出用户特征的过程。它属于社会计算领域的一种互动性分析模型，它把互联网上广泛存在的个人隐私和个人需求信息融合到一起，形成关于特定个体的描述信息。

当我们购买商品时，往往需要向第三方支付平台提供各种个人信息，例如姓名、身份证号码、地址、电话、email、银行卡信息等。购买完成后，我们通常会收到订单确认邮件或者短信，里面会包括订单号、付款金额、收货地址、交易时间、配送费用等。因此，我们在购买商品时可能会收集很多私密的信息。

随着互联网的飞速发展，越来越多的人开始接受过度追踪型广告。这一现象虽然给用户带来了不便，但却增加了他们的商业利益。传统的广告主依赖人群画像信息，通过对消费者进行细分，制定针对性的广告。但是，这种方式面临着信息不对称的问题——客户的信息更多，但信息获取难度高；而广告主的信息更少，但信息获取能力更强。如何有效地解决这个问题࿱