b) 根据电信客户信息，筛选该批号码客户中年龄层次在 35-65 岁客户（该年龄层次客户购 买能力最强）。

c) 根据客户的位置信息，对第二步中客户进行筛选，筛选出客户位置轨迹没有两点一线规 律（说明不是工薪阶层）且位置轨迹多为郊区、新建商场等区域（说明客户可能在看房 或商铺）。由以上信息，判断该部分客户可能房地产投资人群，属于升值偏好型客户。

2。3 维度分解

根据江苏电信的业务特点，我们以静态数据和动态数据对用户维度进行划分。其中，静 态数据是一段时间内保持不变或规律变化的用户信息，比如性别、年龄等；动态数据是变化 着的用户信息，也是数据挖掘中比较复杂的难以分析和处理的数据。

第 8  页 本科毕业设计说明书

2。3。1 静态数据

a) 描述个人基本身份信息的指标。比如：年龄、性别、学历、民族等。 b) 描述个人家庭信息的指标。比如：是否已婚、子女、家庭成员等。

c) 描述个人社会地位的指标或标签。比如：职业、身份、经济情况等。

2。3。2 动态数据

a) 描述个人生存需求的指标。比如：衣食住行等各方面消费需求。

b) 描述个人社交圈行为的指标。比如：常用社交网络、关注的微信公众号等。 c) 描述个人成长需求的指标。比如：金融理财、学习教育、等级考试等。

图 2。1 用户维度信息

2。4 本章小结

本章首先解释了用户画像的含义，在分析了房地产目标用户模型特点之后，确定用户画 像维度。通过对房地产业营销现状的调研，根据“老带新”分析模型锁定客户交际圈，利用 客户的通话信息、短信交互信息、位置信息、互联网行为偏好和电信用户画像分析用户潜在 购房意愿以及客户类型，从而达到精准营销的目的。

本科毕业设计说明书 第 9  页

3。 房地产标签设计

3。1 标签概述

根据维基百科的定义，标签是一种无层次化结构的、用来描述信息的关键词。从本质上 讲，标签是关于资源的、用来描述、解释、定位某个信息源，或者使其易于获取、使用或管 理的结构化信息【12】。社会标签系统【13】已经广泛应用于各大网站，它可以说是数据爆炸时代 互联网行业的救星，在组织、检索和共享信息资源方面发挥了巨大作用。现在的社会化标签 系统，主要是基于“用户-资源-标签”的三维模型【14】，这是一个复杂的动态网络，它的拓扑 结构也多种多样。在这个三维模型中，用户是标签系统的核心，可以按照自己的意愿生成标 签，或者标注资源；资源在形式上不受任何限制，可以是网页，也可以是图片、视频、音乐 等；标签实质上是关于资源的关键词，这些词汇也没有限制，用户可以根据自己的需要和理 解，用适当的词汇，自由标注资源。

与标签相关的，还有一种大众分类法【15】（folksonomy，也译作分众分类或众分类法）， 与传统层级式分类不同的是，大众分类法产生的分类是一种由用户生成的扁平结构的分类， 没有等级层次，比传统分类有更好的实时性和灵活性。

3。2 标签的设计

在设计标签表结构时，我们将描述用户行为的分为原子标签、类型标签和层级标签，类 型标签又分为 APP、web、搜索引擎、终端、位置五个大类。在 web 前端进行关键词搜索时， 会按照这五大类分类展示，如图 3。1：

第 10  页