在未來商業競爭的舞臺上，大數據、個性化服務已經成了各個企業的重要武器，京東在個性化搜索推薦等領域做出了很多領先實踐，這背后是京東用戶知識體系的建設，也就是充分了解用戶。在日前召開的中國大數據產業發展大會上，京東集團推薦平臺部總監楊光信對京東電商用戶知識體系進行了系統闡述，系統介紹了該體系的建立、維度和應用，向行業展示了京東成熟的大數據挖掘和應用技術。

　　京東電商用戶知識體系的豐富維度

　　楊光信介紹說，京東電商用戶知識體系藉由特征、空間、時間三大維度建立。比如在用戶特征值上，就會了解其性別、年齡、購買力、購買偏好等。他特別強調，就性別、年齡屬性而言，電商賬號和qq等社交賬號有差異。“在電商行業，很多時候一個帳號對應的不是單獨的個人，而是服務于一個家庭或一個公司團隊。因此性別方面，京東是以概率來判斷的，比如某個賬號男性概率是30%多，服務女性概率是60%多等，對年齡也是一樣的，我們也會算出賬戶所服務用戶群體年齡的概率分布。通過用戶在線行為記錄和京東商品一些特定的特征，能夠把這個屬性推算出來。”

　　京東還發現，用戶的購買力和收入并不是完全的正相關。“例如，雖然有些學生沒有什么收入，但是買的都是蘋果等高端品牌；有些收入很高的用戶，可能老買便宜的東西。我們可以根據用戶所買的商品在整個品類中所處的價位，衡量客戶的購買力。京東用戶的購買力刻畫比較細，可以到達京東的三級甚至四級品類。”

　　京東對用戶偏好的計算，是通過品類、標簽、品牌、強度等綜合計算而來。“例如，強度是用戶在某一個類別，或者某一個品牌上購買的東西次數或者頻率相對于網絡其他用戶的差異。我們會結合業務需求，比如說個性化的需求，去算用戶相應指標的具體值，把這些值組合起來，就構成了一個用戶的畫像。”

　　除了特征維度外，另外一個重要的是空間維度。”單個帳戶的結果我們已經看到了，如果把一個小區里所有用戶的購買和網絡行為綜合在一起，就可以得到小區畫像。一個配送站服務好幾個小區，把小區再擴大一點，就是配送站，再往后擴充就是商圈的概念或者行政區劃，有了這些信息之后，就能針對不同區域的用戶提供個性化服務。

　　從時間維度上，京東商城有約12年數據，積累了大量用戶的歷史行為記錄。“我們把長期的記錄拿出來，可以豐富用戶的畫像。用戶來京東有一定的目的性，我們希望這個畫像能夠及時把客戶興趣挖掘出來。我們通過時間、空間、特征等維度去全面理解我們的用戶。”