信息流服务商的用户画像建立主要是基于用户的个人信息、行为数据、兴趣偏好等多维数据。个人信息包括用户的年龄、性别、地理位置、职业等基本信息，这些信息可以帮助服务商初步了解用户的背景特征和社会属性，为后续的个性化推荐提供基础。同时，用户的行为数据也是构建用户画像的重要数据源，比如用户浏览的文章、点击的链接、搜索的关键词等，这些数据能够反映用户的兴趣爱好、需求特点和行为习惯。服务商还会收集用户的互动数据，比如点赞、评论、分享等操作，从中可以挖掘用户的社交关系、影响力和参与度。
接下来，信息流服务商还会利用用户的消费行为数据和设备数据来完善用户画像。消费行为数据包括用户的购物记录、订阅情况、广告点击等，这些数据能够反映用户的消费偏好、购买能力和商业需求。用户的设备数据也提供了重要线索，比如用户的设备型号、操作系统、网络环境等，这些数据可以帮助服务商更好地理解用户的上网习惯和使用习惯，为优化推荐算法提供参考。
信息流服务商还会结合用户的社交数据和情感数据构建用户画像。社交数据包括用户的社交账号、好友关系、社交圈活动等，这些数据可以帮助服务商了解用户的社交属性、影响力和社交圈子，为精准推荐提供依据。情感数据则是从用户的评论、表情符号、语言情感等方面分析用户的情绪状态和态度倾向，从而更好地把握用户的情感需求和心理特征。
信息流服务商还会运用机器学习和大数据分析等技术手段对用户数据进行深度挖掘和分析，在用户画像的建立过程中不断优化推荐算法和个性化服务。通过对多维数据的综合分析和整合，信息流服务商可以更准确地把握用户的兴趣和需求，为用户提供更加个性化、精准的内容推荐和服务。同时，用户画像的建立也是信息流服务商不断提升用户黏性和增加商业价值的重要手段，通过精准推荐和个性化服务，服务商可以更好地满足用户需求，提升用户体验和用户满意度，实现用户增长和商业变现的双赢局面。