新媒体平台的用户画像构建技术手段主要是基于以下原理进行工作的：
数据收集与整合原理：
用户画像的构建首先依赖于广泛而全面的数据收集。这包括用户注册信息、行为数据（购买记录、浏览记录等）、社交媒体数据等。
数据整合则是将来自不同渠道和平台的数据进行汇总，以形成统一的用户数据视图。
数据分析与挖掘原理：
关联规则挖掘利用数据间的关联性来发现用户的行为模式。例如，通过分析购物数据，可以发现用户购买某类商品时常常同时购买另一类商品。
聚类分析根据用户的相似性行为或属性，将用户群体进行分类。这种方法有助于识别具有相似兴趣或行为的用户群。
分类分析则是基于已知的用户特征对新用户进行归类，以便进行更精准的市场定位和服务提供。
用户反馈与情感分析原理：
用户反馈是构建用户画像的重要环节，通过调查问卷、评论和评价等方式收集用户对产品或服务的意见。
情感分析技术则用于量化和分析用户的情感倾向，从而了解用户对产品的满意度和需求。这有助于平台及时调整策略，提升用户体验。
大数据处理与算法优化原理：
面对海量的用户数据，大数据处理技术能够高效地存储、处理和分析这些数据，为构建准确的用户画像提供有力支持。
算法优化则是通过不断改进和调整模型参数，提高用户画像的精准度和实用性。随着数据的不断积累和模型的持续训练，用户画像的准确性将逐渐提升。
语义分析与知识库构建原理：
语义分析利用自然语言处理技术深入理解用户文本中的意图和情感，从而更准确地把握用户需求。
知识库构建则是通过整合多源知识和信息，形成一个结构化、系统化的知识体系。这有助于平台更全面地了解用户兴趣，为用户提供更丰富、个性化的内容推荐和服务。
综上所述，新媒体平台的用户画像构建技术手段是基于数据收集与整合、数据分析与挖掘、用户反馈与情感分析、大数据处理与算法优化以及语义分析与知识库构建等原理进行工作的。这些原理共同作用于用户数据的处理和分析过程，以生成准确、全面的用户画像。