主题建模：
技术：潜在狄利克雷分配 (LDA)、非负矩阵分解 (NMF) 或 BERTopic 等高级深度学习模型。
过程：在所有消息中应用主题建模，以确定 Telegram 社区中正在讨论的潜在主题或主题。
输出：每个主题由一组高度相关的关键词定义。对于每个用户，您可以根据他们的消息贡献来确定其主要主题。这有助于定义每个角色的“兴趣”或“关注领域”。
降维（例如，PCA，t-SNE，UMAP）：通常在聚类之前使用，以降低高维数据的复杂性，使聚类更加高效和有效，并允许对聚类进行可视化。
5. 角色定义与细化（人类可读的见解）
人工智能为你提供集群；你赋予它们意义。
聚类分析和标记：
分析每个集群的平均特征值和最常见的关键字/主题。
为每个集群提供一个描述性的、易记的名称，以概括其特征（例如，“主动解决问题者”、“社交购物者”、“技术爱好者”、“价格敏感的买家”）。
描述属性：对于每个 AI 角色，清晰地表达：
主要痛点：情绪和关键词分析中反复出现的挫败感。
行为特征：他们通常在 Telegram 上如何互动（例如，经常 电报数据 提问、潜水、积极回复）？他们喜欢什么类型的内容？
语言风格：正式与非正式、特定术语、使用表情符号。
内容偏好：他们最寻求或最关注哪种信息？
转化触发器：什么类型的优惠或消息容易促使他们转化？
验证：测试你的用户画像。它们直观易懂吗？你能准确地将新用户映射到这些用户画像吗？它们有助于预测未来的行为吗？
6. AI角色促进增长的应用
一旦定义完毕，这些人工智能角色就成为可操作的资产：
有针对性的营销和沟通：
个性化内容：根据每个人的兴趣和痛点定制博客文章、电子邮件活动、应用内消息和未来的电报广播。
提供个性化：提供符合其既定需求和购买习惯的产品推荐、折扣或服务包。
渠道选择：确定哪些电报渠道（公共群组、您自己的渠道、通过机器人的直接消息）最适合接触特定人物。
时间：在特定角色部分最活跃时安排消息。
产品/服务开发：