一、标签体系构建原则
原则一、放弃大而全的框架，以业务场景倒推标签需求
放弃顶层的用户抽象视角，针对各业务线或部门的诉求和实际的应用场景，分别将标签聚类起来提供给相应部门。
原则二、标签生成自助化，解决效率和沟通成本
1.标签生成的自助化能够让沟通成本降最低。
2.标签生成的自助化，可重复修改的规则，降低无效标签的堆积。
3.释放数据团队人力，释放业务团队的想象力。
原则三、有效的标签管理机制
1.规则及元信息维护
标签的规则是什么、创建者是谁、维护者是谁、标签的更新频率周期等，而不是没有规则
2.调度机制及信息同步
标签之间有一些关联，标签之间的链条断裂，是否有个调度机制或者信息同步机制让大家的工作不被影响。
3.高效统一的输出接口
标签体系构建的三原则，本质上是解决了价值、手段、可持续性三方面的问题：以业务场景倒推需求，让业务方用起来作为最终目标，让标签系统价值得以实现；标签生成的自助化，它解决的是我们用什么样的手段去实现价值；有效的标签管理机制，意味着一套标签体系能否可持续性地在一家企业里面运作下去。
二、标签体系的实施架构
标签体系架构可以分为三个部分：数据加工层，数据服务层，数据应用层。
数据加工层： 数据加工层收集、汇总、清洗和提取数据。
数据业务层： 数据加工层为业务层提供最基础数据能力，提供数据原材料。业务层属于公共资源层，并不归属某个产品或业务线。它主要用来维护整个标签体系，集中在一个地方来进行管理。
在这一层，运营人员和产品能够参与进来，提出业务要求：将原材料进行切割。主要完成以下核心任务：
1.定义业务方需要的标签。
2.创建标签实例。
3.执行业务标签实例，提供相应数据。
数据应用层： 应用层的任务是赋予产品和运营人员标签的工具能力，聚合业务数据，转化为用户的枪火弹药，提供数据应用服务。
业务方能够根据自己的需求来使用、共享业务标签，但彼此业务又互不影响。实践中可应用到以下几块：
1.智能营销
2.Feed流推荐
3.个性化消息push
三、标签体系的设计
1、业务梳理
用户行为流
以业务需求为导向，可以按下面的思路来梳理标签体系：
1.有哪些产品线？产品线有哪些来源渠道？一一列出。
2.每个产品线有哪些业务对象？比如用户，商品。
3.最后再根据对象聚合业务，每个对象涉及哪些业务？每个业务下哪些业务数据和用户行为？
2、标签分类
按业务需求梳理了业务数据后，可以继续按照业务产出对象的属性来进行分类，主要目的：
1.方便管理标签，便于维护和扩展。
2.结构清晰，展示标签之间的关联关系。
3.为标签建模提供子集。方便独立计算某个标签下的属性偏好或者权重。
梳理标签分类时，尽可能按照MECE原则，相互独立，完全穷尽。每一个子集的组合都能覆盖到父集所有数据。
标签深度控制在四级比较合适，方便管理，到了第四级就是具体的标签实例。
标签最终呈现的形态要满足两个需求：
1.标签的最小颗粒度要触达到具体业务事实数据，同时支持对应标签实例的规则自定义。
2.不同的标签可以相互自由组合为新的标签，同时支持标签间的关系，权重自定义。
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