全球媒體時代，迅猛發(fā)展的人工智能技術正深刻改變著網絡輿論的傳播生態(tài)。在日漸激烈的大國博弈中，認知空間安全問題已越發(fā)凸顯。習近平總書記明確指出，要“探索將人工智能運用在新聞采集、生產、分發(fā)、接收、反饋中，用主流價值導向駕馭‘算法’，全面提升輿論引導能力”。在互聯網、人工智能深度嵌入社會生活的背景下，國與國之間的博弈愈加呈現出戰(zhàn)場媒介化、信息武器化以及攻擊網絡化的特征，推動戰(zhàn)爭領域的作戰(zhàn)主體擴展、作戰(zhàn)領域泛化，使戰(zhàn)爭的社會化特征更加凸顯。認知域作為構建于物理域、信息域之上的高階作戰(zhàn)空間，成為現代戰(zhàn)爭綜合顯效的重要領域，被譽為現代戰(zhàn)爭制權爭奪的最高層次?？臻g領域的多維性和參戰(zhàn)力量的多元性，在快速發(fā)展的網絡化、信息化、智能化技術的加持下，使得算法認知戰(zhàn)成為認知域作戰(zhàn)在新時代的新形變。1算法認知戰(zhàn)研究的文獻梳理認知域作戰(zhàn)是一種古老而又新興的軍事實踐活動，隨著人類社會信息傳播模式演進且不斷發(fā)展迭代，走過了以“謀略+信息”為核心的攻心伐謀戰(zhàn)、以“謀略+信息+宣傳”為核心的心理輿論戰(zhàn)。當前，信息技術革命催生了現代傳播技術，特別是以電腦、手機等電子產品為載體的社交媒體的興起，使得信息傳播走向自下而上、分布式自組織、開放式的“大集市”模式，催生出以“謀略+信息+算法”為核心的算法認知戰(zhàn)。敵我雙方依托網絡空間媒體平臺，以虛假信息、選擇性傳播等手段，對敵方進行認知攻擊。算法認知戰(zhàn)是通過開源數據與社會計算等新技術，利用數字平臺的傳播疊加效應與心理學中的沉錨效應，作用于目標對象認知，影響其情感、動機、判斷與行為。近年來，對于認知域博弈的關注、討論和研究逐漸增多。在知網中以“認知域作戰(zhàn)”為關鍵詞進行檢索共有55篇論文，其中，2014年以來的論文有37篇，2022年以來的論文有19篇，涉及“算法認知戰(zhàn)”相關內容的論文有6篇。此外，網絡媒體也出現了大量的相關文章，在百度搜索引擎以關鍵詞“算法認知戰(zhàn)”檢索有上千萬條信息，大都是近1年內發(fā)布的。綜合現有文獻可知，認知域作戰(zhàn)從媒體空間的輿論博弈到技術賦能的廣泛傳播，從算法定制的深度滲透到虛假信息的定向攻擊，均呈現出智能化、強制性、泛在性等特征，其博弈的焦點是網絡能力優(yōu)勢、信息能力優(yōu)勢和輿論話語優(yōu)勢。對于算法認知戰(zhàn)的洞見主要包括以下3個方面：1.1算法認知戰(zhàn)產生的直接原因是網絡傳媒的興起劉志富等人提出“奪取認知域優(yōu)勢是網絡空間戰(zhàn)略博弈的重要構成”“認知域能力建設是掌握網絡空間戰(zhàn)略博弈主導權的重要手段”，并從主體性、虛擬性和無限性3個維度論述了網絡空間認知域的基本特征，將認知域作戰(zhàn)的空間拓展到網絡空間領域。網絡媒體傳播兼具大眾傳播與分眾傳播雙重屬性，為差異化認知操縱提供了機遇。鄭敬華等人指出“認知域是網絡空間安全問題的核心”，強調網絡空間認知域安全問題是敵我雙方實施多層面對抗的焦點，從技術層面探討了“基于網絡行為”預測用戶特征信息的方法。從歷史角度衡量，自17世紀起，西方世界就已經鋪設全球傳播的渠道，在信息全球化過程中，西方主導的數字網絡平臺深深嵌入全球傳播體系中，甚至有學者稱之為“平臺殖民主義”。最近爆發(fā)的局部沖突中，認知域作戰(zhàn)表現出明顯的“代理人戰(zhàn)爭”特性，甚至在某種程度上“代理人”正在成為被背后大國“基礎設施”“算法數據”賦能和控制的“提線木偶”。1.2算法認知戰(zhàn)發(fā)展的底層邏輯是致效機理的改變有學者認為，在算法認知戰(zhàn)視角下，認知=數據+算法。段偉文指出，數據驅動的智能算法試圖將世界完全轉化為數據，繼而通過算法認知實現對世界的自我調節(jié)。肖峰指出“算法成為聯結人的認知和智能機器信息處理過程的紐帶，使得我們對認知的理解和闡釋新增了算法的視角”“算法技術日益深刻地影響人的日常認知，當我們借助人工智能進行認知活動時，機器算法就介入到我們的認知過程中”“因算法歧視而深度影響我們認知世界的視角和結果，形成所謂的群體極化或信息繭房效應”。媒體平臺支撐下的規(guī)則操縱等，以千人千面的個性化推薦實現精確打擊，實現比大眾傳媒時代更為有效的宣傳。蔡翠紅指出，基于算法的機器學習技術在行為分析中的作用有兩個，即分組和相關性，并給出了算法經由認知塑造進而影響公共外交的大致作用路徑。1.3算法認知戰(zhàn)演進的關鍵要素是智能技術的發(fā)展信息傳播機制的不斷演進將從多方面體系化重塑認知對抗過程，從而推動認知域作戰(zhàn)發(fā)生根本性變革。隨著技術的迭代和升級，假新聞和誤導信息的隱蔽性越來越強，成為極具殺傷力的信息武器。深度偽造等技術的發(fā)展，突破了文本造假的限制，實現了圖像、音視頻篡改、偽造，極大地推動了社交媒體“武器化”傾向，擁有強大社交媒體平臺的國家在認知域作戰(zhàn)中的優(yōu)勢明顯。閻國華等人提出“部分社交媒體將一些內容進行深度偽造，達到顛倒是非的目的。盡管隨后很多真相得以澄清，但原先偽造內容已在裂變式傳播下直達受眾視野，真相已不被關注或失去意義”。以ChatGPT為代表的社交機器人成為新的認知作戰(zhàn)工具，有學者統(tǒng)計，某西方媒介上與中國相關的推文中有超過20%的文章疑似由社交機器人發(fā)布。２算法認知戰(zhàn)的本質內涵算法賦能認知域作戰(zhàn)的本質是“政治+技術”，即借助科學計算、算計，影響和操控人的認知過程和結果。不管戰(zhàn)爭形態(tài)如何演變，政治是制勝之魂，技術是制勝之要。沒有“技術”支撐的“政治”是沒有力量的政治，沒有“政治”約束的“技術”是沒有方向的技術。應深刻把握算法與認知之間的關系邏輯，找準算法賦能認知的關鍵。2.1何謂算法——深刻洞悉算法的認知特性廣義算法認為不僅計算機需要算法，人們的日常生活也涉及算法的使用。認知中所貫穿的算法表現為人的“思維方法”“認知圖式”“思考模式”等，可稱為“認知算法”。這樣的算法用日常的語言表達出來就是“自然語言算法”。人腦中的認知算法部分可轉化為計算機編程語言，實現人腦的認知算法向電腦的程序算法轉變。一是算法是人類認知的“方法論”。計算機算法本質上是人腦中認知方法在機器上的外化與顯現，是人類認知的方法論存在。二是算法是人類認知的翻譯官。算法成為人的認知與計算機運行之間的紐帶，算法將人的意圖翻譯給機器，成為人與機器之間的“聯結裝置”。三是算法是人類認知的倍增器。算法是人的認知功能的外部承載。對人來說，算法是“怎么想”的思路，而對于計算機來說，算法就是“怎么做”的指令。2.2算法何為——全面剖析算法的認知影響隨著算法的發(fā)展給人類認知帶來的影響顯而易見，歸結起來主要是3個方面。一是認知增強。算法所承載的那部分功能越來越自成體系，甚至在某些系統(tǒng)中具備了類似于人的自洽循環(huán)，這就表明在該領域機器算法可以相對獨立地運行，進而在一定程度上實現對人類活動的替代。二是認知拓展。機器算法的快速高效，可以實現對人的認知活動的加持賦能，以往需要多人協同認知或個人長期認知的活動，可以借助機器算法快速實現。三是認知訓練。機器算法越來越深度介入人的認知活動和過程中，在公共互聯網平臺上，底層算法會內化為平臺的一部分，反過來人不得不接受這些機器算法的“訓練”。2.3算法為何——準確把握算法賦能的底層邏輯算法對人類認知的影響可以歸結為增強認知、拓展認知和訓練認知，由此得出算法認知戰(zhàn)的底層邏輯。一是增強認知帶來的類人化認知攻擊。認知域作戰(zhàn)本質上是人心的爭奪。在特定算法的加持下，機器可以按照設定的攻擊模式，不知疲倦地對特定對象和群體展開自主式、飽和式攻擊，高效率、高強度、高密度是機器攻擊的重要特征。二是拓展認知帶來的精準化認知干預。算法認知戰(zhàn)是算法戰(zhàn)和認知戰(zhàn)的結合，也是人的認知智慧與機器的算力賦能高度融合的產物。認知域作戰(zhàn)進入由“算計”到“計算”，并逐步走向由“計算”支撐的“精準算計”的新階段。三是訓練認知帶來的常態(tài)化認知塑造。在傳統(tǒng)的“認知影響理論”的基礎上，實現“認知滲透”的算法化，推動算法成為社會認知系統(tǒng)的規(guī)制安排，對目標對象所接受的信息進行過濾與篩選，甚至因算法歧視而深度影響其認知世界的視角與結果，實現對目標對象潛移默化的認知影響。３算法認知戰(zhàn)的致效關鍵算法認知戰(zhàn)的有效實施，離不開算法、內容和平臺3大核心因素?；谒惴ㄕJ知戰(zhàn)的作戰(zhàn)概念模型，依據混合戰(zhàn)爭、多域聯合作戰(zhàn)和智能化戰(zhàn)爭的視域，構建致效機理拓撲圖，邏輯關系如圖1所示。圖1算法認知戰(zhàn)致效機理框圖3.1謀略和算法的結合是加大勝算概率的核心支撐網絡空間媒體獨特的傳播技術、傳播結構、傳播機制，使得信息技術的拓展應用能夠迅速轉化為作戰(zhàn)效能，造假技術衍生出的虛假信息，數據挖掘加持下的分眾傳播，智能算法催生出的精準操縱，使得算法優(yōu)勢主導認知優(yōu)勢，算法的博弈就是綜合科技實力的博弈。認知域作戰(zhàn)中的海量數據通過高效可靠的算法進行處理后，先于對手快速形成作戰(zhàn)情報，從而贏得先機和主動權。因此，占有算法優(yōu)勢的一方，可以俯視對手，智能化賦能后甚至可以實現“答案先于問題”“能力先于需求”，產生改變游戲規(guī)則的顛覆性能力。同時，算法能以其高速、精確的計算過程，敏捷靈活應對戰(zhàn)場態(tài)勢的高速變化，適時提出極具針對性的應變策略，呈現出人性化、個性化、高效率等特征，達到提升作戰(zhàn)效能的作用。3.2基于算法賦能的內容是誘發(fā)認知失調、固化或改變進而達成己方目標的關鍵因子算法認知戰(zhàn)以內容為起點，通過有效的內容制造和生產，來獲得“意義之爭”的合法性，搶占戰(zhàn)爭的正義性和合理性的制高點，核心在于塑造正義的自我和失道的對手。內容的核心是以意識形態(tài)話語來闡釋戰(zhàn)爭的正義性，以之為基礎不斷拓展外延。作戰(zhàn)過程中，內容制造是基于對用戶的深刻洞察，通過差異化、情感化等設計，確保產出高質量的內容。同時，注重傳播技能和敘事方法，實現自上而下、有組織、有策略的內容制造與自下而上、借助自組織力量的社會動員的有機融合，快速形成“有道伐無道”的斗爭態(tài)勢。3.3平臺是算法釋能、內容抵達的最重要空間作為網絡空間中信息和用戶的載體，新型網絡傳播平臺是搜集情報的“富礦”和洞察輿情的窗口，是算法認知戰(zhàn)中的“航空母艦”。算法認知戰(zhàn)借助平臺優(yōu)勢融入個體生存空間，滲入瀏覽信息和發(fā)表意見的過程，助推認知博弈下沉，戰(zhàn)爭不再有局外人。通過算法“微操”，認知域作戰(zhàn)進入受眾的認知建構過程，改變其接收和獲取信息的習慣，重塑認知和判斷模式。算法認知戰(zhàn)中，平臺話語權就是戰(zhàn)場主導權。一些強國甚至通過限制或封禁他國官方媒體賬號，造成他國在認知較量中的失聲或失語，足以顯示平臺在算法認知戰(zhàn)中的重要地位。４算法認知戰(zhàn)的基本行動構想算法認知戰(zhàn)具有敏捷、高效、精準、隱形的特點，能在一定時空范圍內，在受眾毫不知情的情況下，形成高強度、持續(xù)性的思維認知壓迫，完成作戰(zhàn)意圖的滲透和不同意見的壓制，影響對手決策、匯聚民意聲勢，推動形成影響戰(zhàn)爭走勢的決策和行動。余遠來等人提出的認知域作戰(zhàn)流程，主要包括用戶畫像、吸引注意、誘導反應、干預強化、監(jiān)督反饋5個階段，算法認知戰(zhàn)在大致作戰(zhàn)流程上與之相近，遵循認知域作戰(zhàn)基本規(guī)律，算法認知戰(zhàn)的作戰(zhàn)階段同樣可劃分為用戶畫像、吸引注意、暗示參考、誘導反應、干預強化、監(jiān)督反饋6個環(huán)節(jié)，算法對具體環(huán)節(jié)的賦能模式又呈現出差異性。從基本作戰(zhàn)流程確立和構建對象過程方法論模型兩個方面的邏輯關系如圖2所示。圖2算法認知戰(zhàn)理論模型構建4.1用戶畫像算法在網絡空間中發(fā)揮著監(jiān)控、偵察、預警的作用，強大的數據處理能力以及優(yōu)秀的持續(xù)架構，使得算法能夠通過對網絡信息的篩選來實現以上功能。從個人角度來說，算法實現了對于個人心理狀態(tài)的用戶畫像；從社會層面上來說，算法實現了社會意識形態(tài)分布、社會心理傾向、社會心理結構等的繪制。這些從宏觀上表述社會心理總體狀況的結果構成了認知域世界的“地圖、地表、地貌”，了解掌握這種客觀存在是開展認知域作戰(zhàn)行動的必要前提。用戶畫像的實現可依托面向特定對象的聚類和關聯性挖掘算法。聚類算法是按照用戶相似度指標把個體或群體分割成不同的類或簇，使類內用戶個體或群體的相似性盡可能大，類間用戶相似性盡可能小，達到同類聚、異類分的效果。完整的用戶聚類方法的基本步驟分為用戶信息采集、信息標準化（白化）、用戶特征提取、特征選擇、聚類以及性能評估。關聯性挖掘的主要目標是從不同的用戶活動事件中，挖掘出頻繁項及對應的用戶關聯規(guī)則。即計算某一用戶或用戶群體活動事件發(fā)生與另一用戶或用戶群體活動事件存在交集的頻度，頻度越高說明用戶間關系越緊密。運用于用戶分析的關聯規(guī)則挖掘的代表性算法有Apriori算法和FP-grpwth算法。4.2吸引注意吸引注意是實施認知攻擊的前提。算法可以實現對于從個人到社會的實時監(jiān)控與態(tài)勢預警，對于作戰(zhàn)目標人群也可以予以標記。同時，算法在自然語言生成方面的發(fā)展會使得信息的生產效率與質量得到徹底的變革，通過實時分析作戰(zhàn)目標的心理狀態(tài)，生成可以對其產生預期引導效果的信息，并進行針對性投放。這些量身打造的信息將會吸引作戰(zhàn)目標的注意，并引導他們動搖原有的認知框架，產生進一步的探索行為。吸引注意的關鍵是準確估計目標對象的心理狀態(tài)或心理需求，而個體或群體的心理需求與個體本質特征和個體行為通常是非線性關系，采用傳統(tǒng)線性回歸類方法難以得到準確估計。當前，處理這種復雜非線性映射問題較為有效的算法是神經網絡。它通過一個預設的多層網絡來模擬對象心理反應機理，不斷調整網絡權值和閾值，使該網絡的響應與對象心理反應機理保持一致，以預測目標對象心理狀態(tài)和需求。4.3暗示參考由于算法已經在事實上實現了對于網絡輿論環(huán)境的強大掌握力，在設置社會輿論議題時，算法將會使得這些議題的出現與爆火顯得更加自然、平滑。同時在引導目標群體不自覺參與到該類議題的討論中時，動作更加隱蔽，使得作戰(zhàn)目標群體難以察覺自己的行為是受到操控的結果，在“自主判斷”中滑向對手所期待的方向。在這一過程中，算法既是引導議題發(fā)酵的“拱火者”，也是控制議題在符合預期范圍內發(fā)展的“管理者”。暗示參考算法的作用原理在于設置的社會輿論議題在時間軸（域）、空間軸（域）、目標人群心理空間等多維空間上，確保方向與網絡輿論方向一致，強度滿足網絡輿論周期性變化規(guī)律。因此，暗示參考成功與否的關鍵在于對社會輿論方向的預測以及網絡輿論周期性變化規(guī)律的估計。通過網絡輿情大數據分析與建模方法可有效模擬社會輿論的波動，實時反映網絡輿情方向與強度，在算法上可采用參數化方法對自回歸滑動平均模型進行建模，并估計模型參數，實現網絡輿情方向與強度實時估計。4.4誘導反應人類總是自覺或不自覺地將自己歸屬于某一價值觀趨同的集體，這種行為機制被稱作社群效應。作戰(zhàn)目標在認知框架受到影響后會不自覺地分離出原有社群，并主動尋找符合自己現階段認知框架的新社群。通過算法在網絡空間的監(jiān)控，可以利用適當的干預來影響這一進程，進而誘導并實現作戰(zhàn)目標群體的聚合。在這樣產生的小團體內，成員之間會相互強化正反饋，使得認知干預的結果得到自我加強并自主擴大影響力。誘導反應的關鍵是在作戰(zhàn)目標分離出原有社群的有限時域、空域內，及時為其推送誘導信息，使作戰(zhàn)目標完成新的聚合，其難點在于推送的誘導信息能夠超越作戰(zhàn)目標需求和心理預期的“閾值”。當前，具有高滿足度的智能推送理論能夠實現誘導信息的推送，具有代表性的包括基于關聯規(guī)則的智能推薦、協同過濾推薦、基于內容的推薦、基于效用的推薦等推薦算法。4.5適時干預當小團體形成以后，其運作與發(fā)展仍在實質上處于算法的監(jiān)控之下，算法會實時分析個人心理狀態(tài)，監(jiān)測團體內部的總體演變進程，并通過投放特定信息來實現對團體的衍化。在此過程中，算法的主要工作依舊是保證小團體在總體演化方向上趨同于預期，同時，要避免小團體的過激發(fā)展，從而導致不可控的結果。4.6監(jiān)督滿足社會滿足是人類實現自我價值的重要組成部分，而得到社會的承認、鼓勵就是實現社會滿足的主要途徑。處于小團體中的個人在認知框架上與團體大環(huán)境相適應，從而比現實生活更加容易獲得滿足感與歸屬感。團體既對個人行為進行監(jiān)督，個人也同時對團體內部成員進行規(guī)約，在這種監(jiān)督他人與自我監(jiān)督行為中產生極大的滿足，從而在客觀上促進了自身對于團體的適應性以及團體自身的凝聚力，使得團體能夠維持更久并進行擴張。算法認知戰(zhàn)中，適時干預與監(jiān)督目標是使受監(jiān)督群體朝著預期方向發(fā)展，動態(tài)掌握其發(fā)展基本規(guī)律是保證目的達成的前提，因此充分了解群體內部關系結構極為關鍵。群體中個體間相互關系復雜，其形成的群體可等效為一個復雜系統(tǒng)，弄清其內部詳細結構幾乎不可能，但可采用復雜系統(tǒng)辨識理論，將系統(tǒng)作為盲盒，通過構建系統(tǒng)的輸入和輸出函數，利用輸入信息對系統(tǒng)的輸出響應來分析、估計盲盒的內部結構，建立能模仿真實系統(tǒng)行為的模型，利用適當的輸入信息作用于系統(tǒng)，保持系統(tǒng)穩(wěn)定及預測系統(tǒng)未來的演變。５算法認知戰(zhàn)的關鍵技術媒介即信息。人的社會生活及其所經歷的意識活動，是在各種傳統(tǒng)和非傳統(tǒng)傳播媒介的交互作用與聯絡之中進行的，算法認知戰(zhàn)的內在技術秉性決定了信息是起點。要從信息技術的原點上尋找創(chuàng)新的靈感，洞察強敵技術上的“阿喀琉斯之踵”。5.1算法賦能的多源信息融合技術多源信息融合是通過協同利用多源信息，使不同形式的信息互相補充，以獲得對同一事物或目標更客觀、更本質認識的信息綜合處理技術。按照融合深度不同，多源信息融合可以劃分為特征及類型融合、關系融合和聚類融合。在特征及類型融合方面，主要包括特征匹配、特征拆分、數據濾重、異構加權等多個步驟；在關系融合方面，主要分為利用距離矩陣運算的關系融合和利用主題模型方法的關系融合；在聚類融合方面，重點是融合函數算法的設計，常用的融合函數有超圖劃分、概率積累、余弦相似度和信息熵等。典型的多源信息融合框架如圖3所示。圖3典型多源信息融合框架面對社交媒體的海量數據，要結合人工智能和認知計算等技術，發(fā)揮機器在海量圖像視頻中的目標檢測與跟蹤、文本提取與理解等智能處理中的優(yōu)勢，開展仿生智能算法、分布估計算法、邊緣計算和機器學習算法等研究，進一步提升融合結果的科學性、客觀性和全面性。5.2知識驅動的深度數據挖掘技術見微知著，才能洞察先機。一些不被注意或隱藏的細節(jié)，往往最終產生了巨大的影響。社交媒體數據是一個典型的大數據，通過深度數據挖掘技術可以見微知著。目前，數據挖掘主流技術方法包括決策樹、神經網絡、回歸、關聯規(guī)則、聚類、分類、支持向量機、主成分分析和假設檢驗等。典型的基于關聯挖掘的社交媒體動向分析框架如圖4所示。圖4基于關聯挖掘的社交媒體動向分析框架因此，要提升基于信息來挖掘信息的能力，就要從以信息獲取為主，向以信息深度認知利用為主的方向轉變，能夠從海量和異構數據中自動提取、關聯和融合，形成跨時空、跨領域和跨媒體的知識體系，同時開展仿生智能算法、智能博弈技術、邊緣計算和分布式估計算法等研究，進行事件理解和認知模式的挖掘與推理，并將實際認知環(huán)境與知識體系關聯，預測輿論變化趨勢，找出事件幕后推手，快速鎖定目標，為后續(xù)認知作戰(zhàn)決策奠定基礎。5.3真假難辨的深度偽造技術兵者，詭道也。在認知域作戰(zhàn)中，需要運用種種方法欺騙迷惑敵人。當前的偽造技術多依賴于深度學習技術，通過數據集的編碼器來找出潛在特征并解碼，用來訓練參數，最后通過共享參數來達到深度偽造的目的。典型的深度偽造生成框架如圖5所示。圖5深度偽造生成框架深度偽造技術的快速發(fā)展，是對認知域作戰(zhàn)的重大威脅和挑戰(zhàn)。有矛必然有盾，如何反深度偽造，快速鑒別信息真?zhèn)?，形成“狼來了”效應，讓深度偽造一方失去公信力和話語權，也是認知對抗中重要的一環(huán)。當前，反深度偽造主要分為主動和被動方法，主動方法的原理是在音視頻和圖像數據中加入隱藏或不可見的水印或者標記，以鑒別真?zhèn)?；而被動方法主要使用機器學習、深度學習、人工智能等技術實現對音頻、視頻、圖像數據的真?zhèn)螜z測。5.4人機融合的信息篩選推送技術信息繭房效應表明，個體認知、態(tài)度和行為等方面容易受到信息的無形影響。因此，如何在海量數據中，針對不同用戶特點，甄別、篩選出正確客觀的信息，是解決認知沖突的一種重要途徑。要消解信息繭房導致的負面效應，按照典型流程可分為用戶畫像構建、用戶標簽分類、人機交互篩選和精準信息推送等。典型的人機融合的信息篩選推送框架如圖6所示。圖6人機融合的信息篩選推送框架構建用戶畫像模型，通過網絡爬蟲和相關方法全面收集用戶的相關數據，應用數據清洗、轉化和歸約方法處理數據并歸一化，再對用戶標簽進行權重計算，構建標簽詞庫，進行標簽映射和生成用戶畫像；基于用戶畫像對標簽進行分級，對用戶標簽進行由粗到細和逐個級別的關聯分析，進而發(fā)現用戶屬性的多樣化特征，構建出用戶的多維特征標簽