基于用户特征指导内容的推荐是指找到与目标群体相似的用户群，并利用该相似用户群的行为特征对目标用户进行内容推荐，具体过程如下图：
文章插图
在实现这一内容推荐的过程中，相似性建模技术起着不可忽视的作用 。相似性建模可类比于聚类建模，是无监督学习中的一种 。它可以寻找数据中的特征，把具有相同特征的数据聚集在一组，并赋予这些聚集在一起的数据相同的特征标签 。根据这些特征标签，寻找具有这些特性的用户，给他们推送相同的内容 。
这种推荐方式的优点是，它的自有特征是经过APP长期积淀而来，颗粒度更细，适用性更强，对用户的认识更全面，效果能持续提升 。而且它还能针对APP所处行业与自身需求，量身定制匹配算法，让推荐更精准 。
此外，个推用户画像能够结合第三方数据做定制化建模，通过双方共同建模得出显著价值和特征标签 。这种标签增补的方式不仅能保证推送的内容更精准，同时也可以很大程度地提升流量价值 。
了解用户，是为了更好地服务用户 。正是APP开发者和运营者对用户认知的渴求促生了用户画像 。而APP开发者只有把用户的需求放在最重要的位置，才能更好地优化用户的体验，留住用户 。接入个推画像SDK，不仅可以帮助开发人员提高开发决策的效率，也可以帮助APP运营人员开展精细化运营，从而提升企业的营销效率和市场竞争力 。
【3步构建“用户画像” 数据画像的概念解析】
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