《表1：基于“用户画像”的精准营销策略研究》

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《基于“用户画像”的精准营销策略研究》

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另一种是基于物品的协同过滤算法，该算法是利用用户的历史行为给推荐结果提供推荐，是根据购买物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。如表2所示，产品1和3是属于类似的产品，产品1被ABC所喜爱，产品3是用户AB偏好的产品，此时可以预测用户C也喜欢这个产品，故将产品3推荐给用户C。但是在营销实践中，确定目标用户是首要任务，在构建“用户画像”过程中，数据挖掘分析会产生较大的干扰，因此“用户画像精准模型”是建立精准用户画像的前提，需要保证数据的丰富性、多样性、科学性。