4、规则与模型
标签是基于规则和模型出来的，而基本的规则是根据时段偏好、站点偏好、访问偏好（用手机APP，还是用微信，还是用PC）、消费周期，然后基于基本的生成购买力算法、用户群体画像算法、促销敏感度算法等生成标签。这些出来的标签会不断地形成一个标签体系，同时，加上一些业务、营销的因素，或者加一些其他的权重来人工干预更新标签，从而建立起基于数据规则和算法模型的标签。
另一种方法就是通过用户采样进行标签扩散，对于经常去浏览、购买的老用户，通过大量采集用户数据进行分析，然后是标签抽取和用户行为建模及以生成标签规则。对第一次登录国美在线或者就来过一次的用户，可以推荐什么商品呢？这时就需要统计学中的采样来进行标签扩散，就是拿出了其中某一类用户或者某几个用户的行为标签，作为这一类人的公共行为标签。所以大家会发现，第一次登录或者只登陆过一次的用户，最终推荐的商品，可能有些跟这个用户的上次浏览相关，有些就不相关，其中不相关的这类推荐，就是基于采样把用户归到一类里面，据此来做的推荐。