1.概述
属性和兴趣维度的用户模型都可以归入用户画像(UserProfile)的范畴。而所谓用户画像，简单来说就是对用户的信息进行标签化。如图1所示。一方面，标签化是对用户信息进行结构化，方便计算机的识别和处理；另一方面，标签本身也具有准确性和非二义性，也有利于人工的整理、分析和统计。
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用户属性指相对静态和稳定的人口属性
例如：性别、年龄区间、地域、受教育程度、学校、公司……这些信息的收集和建立主要依靠产品本身的引导、调查、第三方提供等。微博本身就有比较完整的用户注册引导、用户信息完善任务、认证用户审核、以及大量的合作对象等，在收集和清洗用户属性的过程中，需要注意的主要是标签的规范化以及不同来源信息的交叉验证。
用户兴趣则是更加动态和易变化的特征
首先兴趣受到人群、环境、热点事件、行业……等方面的影响，一旦这些因素发生变化，用户的兴趣容易产生迁移；其次，用户的行为（特指在互联网上的行为）多样且碎片化，不同行为反映出来的兴趣差异较大。接下来主要介绍一下微博画像中兴趣维度的构建方法。
2.微博用户兴趣分析
1标签来源
用户自标签、达人或认证标签、公司、学校、微群标签、星座、微博关键词……这些来源都可能成为用户的标签。而针对每个特定的用户收集标签除了其自身以外，他关注用户的标签也会传递到该用户身上。如图2所示（蓝色实线代表关注关系，橙色虚线代表兴趣标签来源）。
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2权重计算
在收集到一个用户可能存在的标签后，还需要给标签赋一定的权重，用来区分不同标签对于该用户的重要程度。不同标签的来源用户质量，标签的传递路径，转发关系，标签的本身，以及标签与用户之间的共现关系都会考虑在内。
不同质量的用户自身产生的标签权重不一样，质量越高，认为该标签的可信度越高，无论是将该标签赋给自己还是传递出去的时候其权重值越高。
标签的传递路径主要是针对基于关注关系的标签传递，亲密度比较高的关注用户传递过来的标签权重值会比较高。
标签是来自于用户的原创还是其转发的微博，权重值会有区别，一般来说原创的权重会高于转发权重。
如果标签本身是一个非常常见的词，那么它用于刻画用户的兴趣的区分性是比较差的，相反如果是一个长尾词，则区分性较强。出于这样的考虑，越是长尾词，标签的权重值会越高。
标签与用户的共现关系是指用户和该标签是否经常共同出现，评价的是两者的关联性。关联性越高，则标签的权重值越高。
综合上述的因素，一个标签对于特定用户的权重值可以大致表示为：标签权重=(来源因子+亲密度因子+转发因子+长尾因子)×共现因子。
3时效性
随着时间的变化，用户的兴趣会发生转移，时间越久远，标签的权重应该相应的下降，距离当前时间越近的兴趣标签应该得到适当突出。出于这样的考虑，一般会在标签权重值上叠加一个时间衰减函数，这个时间衰减函数被设计成如图3所示的指数衰减的形式，通过定义衰减幅度和半衰期，调节衰减的程度，体现不同的时效性。
此外，针对用户的兴趣，还会设定一个较小的时间窗口来获取用户的短期兴趣。通过用户在短时间内的原创、转发和关注行为收集兴趣标签，并计算标签的权重。短期兴趣更新周期会较长期兴趣更短，兴趣更集中，但是能够比较及时地反应用户兴趣的变化。
4从兴趣到能力
然而，用户具有某方面的兴趣，只代表了他愿意接受这方面的信息，并不能代表他具有产生相关内容的能力。因此，在挖掘了用户兴趣标签的基础上，还需要发掘哪些用户能够针对特定的标签具有一定的内容生产能力。
微博中的关注关系可以认为是一种认证，具有相同兴趣的用户之间的关注则有可能是兴趣相投（当然也可能不是，但毕竟有一定的指导性），那么将具有相同兴趣标签的用户提出来，通过关注关系构成一个图，被认证得最多的用户（被关注边指向得最多）被认为在这个兴趣标签上具有最强能力。如图4所示中的带红色边框的用户。
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