如何根據用戶行為，構建模型產出標簽、權重。
一個事件模型包括：時間、地點、人物三個要素。
每一次用戶行為本質上是一次隨機事件，可以詳細描述為：什么用戶，在什么時間，什么地點，做了什么事。
1、什么用戶？who
用戶標識的目的是為了區分用戶、單點定位。
2、什么時間？when
時間包括兩個重要信息，時間戳+時間長度。
時間戳，標識用戶行為的時間點，通常采用精度到秒的時間戳即可。
時間長度，為了標識用戶在某一頁面的停留時間。
3、什么地點 ？where
用戶接觸點，Touch Point。
對於每個用戶接觸點。潛在包含了兩層信息：網址 + 內容。網址：每一個url鏈接（頁面/屏幕），即定位了一個互聯網頁面地址，或者某個產品的特定頁面。
可以是PC上某電商網站的頁面url，也可以是手機上的微博，微信等應用某個功能頁面，某款產品應用的特定畫面。
如，長城紅酒單品頁，微信訂閱號頁面，某游戲的過關頁。
4、內容？what
每個url網址（頁面/屏幕）中的內容。
可以是單品的相關信息：類別、品牌、描述、屬性、網站信息等等。
如，紅酒，長城，干紅，對於每個互聯網接觸點，
其中網址決定了權重；內容決定了標簽。
注：接觸點可以是網址，也可以是某個產品的特定功能界面。
如，同樣一瓶礦泉水，超市賣1元，火車上賣3元，景區賣5元。
商品的售賣價值，不在於成本，更在於售賣地點。
標簽均是礦泉水，但接觸點的不同體現出了權重差異。
這里的權重可以理解為用戶對於礦泉水的需求程度不同。即，願意支付的價值不同。
標簽 權重
礦泉水 1 // 超市
礦泉水 3 // 火車
礦泉水 5 // 景區
類似的，用戶在京東商城瀏覽紅酒信息，與在品尚紅酒網瀏覽紅酒信息，表現出對紅酒喜好度也是有差異的。
這里的關注點是不同的網址，存在權重差異，權重模型的構建，需要根據各自的業務需求構建。
所以，網址本身表征了用戶的標簽偏好權重。網址對應的內容體現了標簽信息。
5、什么事？how
用戶行為類型，對於電商有如下典型行為：瀏覽、添加購物車、搜索、評論、購買、點擊贊、收藏 等等。
不同的行為類型，對於接觸點的內容產生的標簽信息，具有不同的權重。
如，購買權重計為5，瀏覽計為1
紅酒 1 // 瀏覽紅酒
紅酒 5 // 購買紅酒
綜合上述分析，用戶畫像的數據模型，可以概括為下面的公式：
用戶標識 + 時間 + 行為類型 + 接觸點（網址+內容），
某用戶因為在什么時間、地點、做了什么事。所以會打上**標簽。
用戶標簽的權重可能隨時間的增加而衰減，因此定義時間為衰減因子r，行為類型、網址決定了權重，內容決定了標簽，進一步轉換為公式：
標簽權重=衰減因子×行為權重×網址子權重
如：用戶A，昨天在品尚紅酒網瀏覽一瓶價值238元的長城干紅葡萄酒信息。
標簽：紅酒，長城
時間：因為是昨天的行為，假設衰減因子為：r=0.95
行為類型：瀏覽行為記為權重1
地點：品尚紅酒單品頁的網址子權重記為 0.9（相比京東紅酒單品頁的0.7）
假設用戶對紅酒出於真的喜歡，才會去專業的紅酒網選購，而不在綜合商城選購。
則用戶偏好標簽是：紅酒，權重是0.95*0.7 * 1=0.665，即，用戶Ａ：紅酒 0.665、長城 0.665。
上述模型權重值的選取只是舉例參考，具體的權重值需要根據業務需求二次建模，
這里強調的是如何從整體思考，去構建用戶畫像模型，進而能夠逐步細化模型。
總結
核心在於對用戶接觸點的理解，接觸點內容直接決定了標簽信息。
內容、地址、行為類型、時間衰減，決定了權重模型是關鍵，權重值本身的二次建模則是水到渠成的進階。
比如：影視產品，看了一部電影《英雄本色》，可能產生的標簽是：周潤發 0.6、槍戰 0.5、港台 0.3。