机器学习自然语言处理用户画像构造过程思维导图

首先，我们需要收集用户的行为数据，包括用户的搜索历史、浏览记录、购买行为等。然后，我们将这些数据进行预处理，包括清洗、标准化和向量化，以便于机器学习算法的处理。接下来，我们使用自然语言处理技术对用户的文本数据进行分析，提取出用户的兴趣点和偏好。然后，我们使用聚类算法对用户进行分群，每个群体代表一类具有相似兴趣和偏好的用户。最后，我们根据每个群体的特征构建用户画像，包括用户的年龄、性别、职业、兴趣等信息。这个过程需要不断迭代和优化，以适应用户行为的变化和新的用户数据的输入。