答案：从HTML中提取DOM结构、文本内容、元数据和行为数据，经清洗与结构化处理后，构建兴趣偏好、行为特征、设备环境和意图识别等维度的标签体系，最终输出JSON格式用户画像。
HTML数据本身不是结构化数据，要进行数据画像，需要先从HTML中提取有用信息，再基于提取的数据构建用户或对象的特征模型。以下是具体方法和步骤。
1. HTML数据的信息提取
网页中的HTML包含大量潜在信息，比如用户行为痕迹、页面内容、交互元素等。需通过技术手段提取关键字段：
- DOM结构分析：解析HTML标签结构，获取标题（h1-h6）、表单字段、按钮、链接等元素，识别用户关注点。
- 文本内容抽取：提取页面正文、关键词、产品描述、评论等内容，用于语义分析。
- 元数据读取：读取meta标签中的description、keywords、author等信息，辅助判断页面主题。
- 用户行为埋点数据：若HTML中嵌入JavaScript行为追踪代码，可收集点击、停留时间、滚动深度等行为数据。
2. 数据清洗与结构化处理
原始HTML提取的内容多为非结构化或半结构化数据，需进行清洗和标准化：
- 去除HTML标签、广告、导航栏等无关内容，保留核心信息。
- 使用正则表达式或BeautifulSoup、Puppeteer等工具清洗和格式化数据。
- 将文本内容通过分词、实体识别（如人名、地点、产品名）转化为结构化特征。
- 对行为数据按时间、频率、路径等维度聚合，形成行为序列。
3. 构建数据画像维度
根据业务目标，将处理后的数据归纳为多个画像维度：
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- 兴趣偏好：通过访问页面的主题、关键词频率判断用户兴趣，如“科技”、“母婴”、“旅游”。
- 行为特征：统计点击频次、页面停留时长、操作路径，识别活跃度或购买意向。
- 设备与环境：从HTML请求头或JS获取设备类型、浏览器、IP地理位置等环境信息。
- 意图识别：结合表单填写、搜索词、按钮点击（如“立即购买”）判断用户当前意图。
4. 标签体系与画像输出
将提取的特征打标并整合成完整画像：
- 设计标签体系，如“高价值用户”、“价格敏感型”、“内容浏览者”等。
- 使用规则引擎或机器学习模型（如聚类、分类）自动打标签。
- 输出JSON或数据库记录形式的用户画像，例如：
{ "user_id": "123", "interest": ["数码", "评测"], "behavior_level": "高频", "purchase_intent": "中" }
基本上就这些。关键是把HTML里的“隐性数据”变成“显性特征”，再系统化组织成可用的画像模型。不复杂但容易忽略细节。
