Feat: 背景画像新功能提议

[GuGuNiu]

需求说明

• 在群聊中，参与者来自不同背景、兴趣和角色。但单纯的聊天记录往往无法直接揭示这些成员之间更深层次的“背景画像” —— 如他们的兴趣、活跃度、沟通风格、社群角色（活跃者／潜水者／组织者／边缘用户）等。
• 需要一种方式，从已有的群聊记录中提取成员特征与行为模式，并将这些“隐含画像”结构化／可视化。
• 该分析有助于：了解群体结构、识别关键角色、优化群管理等。

项目目标

• 自动／半自动分析 — 从结构化聊天记录（包含时间戳、用户 ID／昵称、消息内容 ）中抽取用户特征，比如发言频率、活跃时间、回复／提及关系、内容偏好、社交关系等。
• 用户画像构建 — 为每个成员生成结构化画像：可以是 JSON／YAML 这样的机器可读格式，也可以是可视化报告（比如图表、网络图等）。
• 群体／社群分析 — 基于所有成员画像，对整个群进行分析，比如识别核心成员 vs 边缘成员、子群／兴趣聚类、活跃度趋势、话题结构、社交网络结构等。

功能设想 / 特性

• 预处理模块 — 对原始日志进行清洗 (去重／标准化时间／统一用户 ID／昵称)；分类消息 (如普通消息／系统消息)。
• 特征提取
  • 基本频率／活跃度特征（如总发言数、每小时分布、每日／每周活跃度）
  • 参与度／互动特征（发言 vs 回复 vs 被提及；主动 vs 被动参与）
  • 社交图谱特征 — 基于回复／提及关系构造社交图 ，计算中心性指标
  • 内容偏好 & 类型（可选，用简单分类／关键词／标签标注用户倾向，比如“技术讨论”“闲聊”“管理／组织”）
• 画像生成与可视化 — 对每个用户生成“画像报告”：包括特征摘要／时间分布／社交图／内容偏好／标签分布／用户分类或聚类结果。
• 群体／社群报告 — 整体群统计 (成员总数／活跃 vs 边缘成员比例／核心成员识别)、子群／兴趣／话题聚类、群活跃趋势、社交网络可视化 (子群结构图) 等。

[KBVsent]

感谢功能建议！非常不错的功能方向，预计之后会增加上述方向的相关功能。