首先要知道，社交网站、购物网站包括你使用的苹果、安卓手机，是没有权限窃听你的电话或者盗取你的搜索资料的，只是你的行为数据让你的手机意识到了你具体想要什么。
再例如，你注册一个账号，需要输入自己的名字；手机号；性别；所在地；这些是微不足道的基础数据。
当然还有你的消费记录；打车频率；浏览的公众号类型；玩过的游戏...这些行为最后统统会变成几千个事实标签，成为你行为数据的一环节。
采集标签的目的，就是为了构建用户画像，从杂乱的标签当中，最终模拟一个和你兴趣、爱好、思想相近的“你”。
例如，你玩手机看到一篇内容标签为“美女”的文章，而这并不表明你真的喜欢美女，也可能是手滑点的。因此，手机判断你的兴趣喜好还要根据浏览的停留时间、搜索次数、是否评论转发等等。
当然，这关系到一个初级的内容标签权重算法：
兴趣标签（ 美女 ）权重 = 行为权重 x 访问时长 x 衰减因子
行为权重：什么都不干 1 分，评论 + 0.5，点赞 + 0.5，转发 + 2，收藏 + 1
时长权重：10S 以内权重为 0.5，10S－60S 为 1，60S 以上为 2
衰减因子：0 - 3 天内权重为 1，3 - 7 天权重为 0.85，7 - 15 天权重为 0.7，15 - 30 天权重为 0.5，30 天以上权重为 0.1
兴趣标签权重和你的阅读时长、评论、点赞、转发收藏有着密切关系，并且不同操作有着不同的加分数值，最终累积成行为权重。
这点有点类似网易云在私人FM为你推荐的歌曲类似。停留时间越长，时间权重也随之越高。
你经常浏览美女，评论关于美女的文章，看关于美女的视频，手机会将你一段时间内所有关于美女的兴趣权重累加，再以S形函数标准化，最终得到一个从0到10的兴趣标签值。
这个数值越高，你就对含有美女的内容越感兴趣。
不仅仅局限于内容兴趣，这种算法还能够根据你的消费能力、消费兴趣、社交习惯等多个维度建立用户画像，并计算你的喜好。
之后，这些喜好会被转换成特征向量，比如你的美女兴趣标签值是8，消费能力是5，社交偏好是2，那么向量表示为r（8,5,2）。
我们可以将特征向量想象成一个多维空间的一个坐标点，通过每个用户的向量坐标去带入余弦公式或距离公式中，就能计算出和你相似的人，进而把用户分类。这是一个大工程。
但是行为数据只能计算出你的喜好，而无法判断出你的性别、学历等深入的个人属性。
这需要将已知性别和学历的用户作为样本，一些用来训练模型，一些用来测试精准度。现如今，各大平台对于用户性别的预测准确度达到90%以上。
因此，你的手机就能够得到大致这样一个用户画像，它包含了你的各项兴趣权重：
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考