1、 DPCA算法的用户画像构建
（1）用户画像
用户画像指利用汇总聚类等方式，根据标签化的用户数据计算其相似程度，进一步可以将拥有相似抽象特征的用户归纳为同一类别，最后基于不同类别的显著特征进行真实性的画像描述。其本质是受众特征“可视化”。用户画像所能实现的用户识别、精准营销、改善经营、拓展市场等功能，是企业应用用户画像的主要驱动力。
（2）用户画像呈现
我们从上面的“基本认识”，“主观意愿”、“作用意义”、“传播推广”四个角度进行交叉分析，得到群体对垃圾分类认知的主要特征，从而刻画出相应的用户画像，具体结果如下：
A类群体
A类居民群体基本了解垃圾分类方式，对他们来说，如果有机会为垃圾分类政策发展贡献力量，他们会考虑响应这项政策，虽然他们认为垃圾分类政策对城市节能减排毫无作用，但是他们会考虑去参加垃圾分类政策的宣传培训活动。
B类群体
B类居民群体对垃圾分类方式非常了解，对他们来说，如果有机会为垃圾分类政策发展贡献力量，他们会考虑响应这项政策。该类群体认为垃圾分类政策利市利民，意义重大，如果有机会他们一定会去参加垃圾分类政策的宣传培训活动，该群体对垃圾分类推广的主观能动性较高。
C类群体
C类居民群体对垃圾分类方式一知半解，他们认为，垃圾分类政策的发展是有关部门的职责，与他们并无关系，因此他们不会积极支持该项政策，但是C类群体的节能意识非常高，虽然不了解垃圾分类政策对城市节能减排的作用，但是如果有机会他们会考虑去参加垃圾分类政策的宣传培训活动。
http://www.dxsbao.com/shijian/504223.html
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