处在互联网时代，是数据时代、数字经济的浪潮，不论是手机端/web端/pc端，用户点击的路径能够显现用户的意图。掌握用户的意图后，直接控制了互联网的收入来源–广告。
从这些浏览路径挖掘得到一个可解释的意图转换，称为用户行为语义网络。首先是从用户的行为路径挖掘出各个明确的意图，然后在多个意图中寻找出意图间的联系，最后在意图间联系的基础上推测出新的意图。

这里不讨论具体的技术实现细节，只讲一个原理：互联网生态构造的不同产品，深入到了不同领域，为的是获取该领域下用户的行为数据。各大巨头笼络领域数据，做数据的贯通、做数据的结构化挖掘、做用户理解等模型，为的是精确标记个人，在单个领域下对一个人的刻画是简单的，也是局限的；

阿里当前的生态，贯穿整体人的生活状态，缺乏的是社交；腾讯造就了社交和游戏领域壁垒；百度垄断了知识体系；其他领域的龙头垄断了各自领域，小红书是奢侈品，点评是美食，安居客是房产等等。那么有谁能够整合完整生态数据么，肯定是否定的，但是又是可能的，一些政府性项目还是可以获取到大部分数据的。

用户行为数据构建

当我们理解了个家公司的数据是领域性的，缺乏完整性后，就要去寻找领域数据进行补充，工业界的实践模型与学术界相差很大，外部数据的灌入能够提升的效果远比改造模型参数来得有效、来得代价低；
但是，多领域的数据需要一个设计，将多领域行为数据整合在一个用户id下，设计的原则：
1，行为不要细节，需要的是代表性领域意图词，这要领域专家，加大人力标注；
2，多领域行为意图存储具有区别性，意图是歧义的，只有配备领域才是唯一的；
3，意图是随着时间变动的，存储需要兼顾时间；

未来是用户行为的中台发挥效益

数据的整合是一个趋势，也是一个潮流，闭门只用自己领域数据，带来的增长将到天花板；如今的底层硬件设施更能支持大量数据的计算，给多领域数据的贯通和结构化计算提供可能；
用户越来越来懒惰，这就让信息的制造者和传播者，更能懂用户，能给用户带来想要且感兴趣又不反感的信息，用户已经厌倦主动去查找信息，而更愿意去被动接受信息，尤其那些猜中用户心思的信息；
一个公司整合用户行为，构建行为意图网络，不仅能够更懂产品用户，也能够嗅出外部数据，降低在用户投入的成本，因为用户行为一旦沉淀，其价值是永久的；