用户画像在大数据分析中是一种很有用的系统，它可以各种不同的系统中，起到很关键的作用。比如搜索引擎、推荐系统、内容系统等等，可以帮助应用实现千人千面、个性化、精准等的效果。...下面将从几个方面来说一下，什么是用户画像，主要的内容来自《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书。 应用场景 数据来源 特性 建模 群体画像 画像的存储 画像的查询 画像的更新 ?...推荐系统 推荐系统可以根据用户的喜好和特征，也就是用户的画像，推荐相关的内容。比如，给一个用户定位的画像是美妆达人，那么就应该给她多推送一些面膜护肤之类的东西，而不是推一堆零食。...内容推荐 比如新闻类的产品或者读书类的产品，根据用户的喜好不同，展现不同的内容。...以上就是用户画像的基本内容，也是《用户网络行为画像分析与内容推荐应用》这本书的第一部分，后续会更新其他的部分。 参考 1 什么是定性画像、什么是定量画像？
，并使用Hadoop、Spark大数据组件进行分析和处理的推荐系统。...├─jars （MySQL连接jar包） │ └─spark.py （Spark处理用户画像.../spark.py ，即可每日自动处理离线数据，精准推荐，推荐方式同时包含基于电影内容（基于内容）、基于用户相似度（基于协同过滤）推荐的方式。后期如有兴趣的同学还可完善改为实时推荐。...4、电影查询 电影搜索框搜索电影 电影搜索框搜索电影结果显示 电影类别超链接搜索结果显示 5、电影默认推荐 电影默认推荐栏目显示 6、普通用户功能 用户在评论区添加评论 用户在评论区添加评论成功提示...电影收藏成功提示 电影取消收藏成功提示 电影收藏管理中心 电影评分成功提示 主页显示栏目电影推荐 页面顶部电影推荐 电影详情页推荐 用户注销提示 7、管理员功能 普通用户与管理员菜单栏对比
上线了一个百台规模的ES集群，还设计开发了一套实时推荐系统。 标题有点长，其实是为了突出该推荐系统的三个亮点，一个是实时，一个是基于用户画像去做的，一个是异步化。...推荐系统有个比较特殊的地方，就是好不好不是某个人说了算，而是通过一些指标来衡量的。比如点击转化率。 *** 用户画像和视频画像 *** 用户画像则体现在兴趣模型上。...做推荐的方式可以很多，比如协同，比如各种小trick,而基于用户画像和视频画像，起步难度会较大，但是从长远角度可以促进团队对用户和视频的了解，并且能够支撑推荐以外的业务。...流式计算对推荐系统的影响很大，可以完全实现 在推荐系统中，除了接口服务外，其他所有计算相关的，包括但不限于： 新内容预处理，如标签化，存储到多个存储器 用户画像构建 如短期兴趣模型 新热数据候选集 短期协同...分布式流计算主要负责了五块： 点击曝光等上报数据处理 新视频标签化 短期兴趣模型计算 用户推荐 候选集计算，如最新，最热(任意时间段) 存储采用的有： Codis （用户推荐列表） HBase （用户画像和视频画像
接Flink用户画像 创建用户画像偏爱品牌标签 创建一个商品品牌标签类 @Data public class Brand { private Long userId; private...此处是为了存储用户每小时点击过的品牌和点击次数。...5名的品牌的排名，用户每点击一次该品牌，就会使用户对该品牌的偏爱度+1，并重新排序存储。...userReduce.addSink(new UserBrandSink()); env.execute("portrait brand type"); } } 推荐部分...热门商品统计 所谓热门商品就是用户购买数量最多的商品。
在《什么的是用户画像》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？...，高扩展性的系统架构来支撑用户画像分析的实现。...这这些高性能的实时框架成为支撑我们建立实时用户画像的最有力支持。 ?...，产品，运营等岗位共同讨论的结果，也是用户画像的核心所在，下一篇，我们将讨论用户画像的标签体系。...未完待续~ 参考文献 《用户画像：方法论与工程化解决方案》
导语 | 推荐系统无论在工业界还是学术界都被广泛研究，有不少关于召回和排序的工作，但是对于用户画像的研究少之又少。下文将就微信看一看推荐系统中如何构建用户兴趣标签展开讨论，希望与大家一同交流。...一、背景 用户画像是推荐系统中非常重要的一环，用户画像刻画的是否精准直接影响后续召回和排序环节的效果。 用户画像包括用户的基础信息，如性别年龄地域等。...此外还有用户的行为信息，比如通过用户历史浏览的文章视频，计算出的用户的兴趣标签。 如上图所示，推荐系统会根据用户的画像把可能感兴趣的文章推送给用户。...比如一个对 NBA 感兴趣的用户，他画像中有“库里”的标签，那系统很大可能会给他曝光相应的文章。 用户画像建模其实就是给用户打上他感兴趣的标签。...三、画像指标 在推荐系统中除了常用的点击率和时长之外，我们还需要考虑到画像的相关指标。这里我们主要使用画像有点数和画像有点率来衡量画像的线上准确率和覆盖情况。
文章目录 一 标签系统体系架构 二 标签模型开发流程 三 标签模型计算逻辑 一 标签系统体系架构 1）、标签数据 标签管理平台中，每个标签开发时，首先需要在管理平台上注册（新建标签：4级标签和5级标签...） 业务标签和属性标签 业务标签对应标签模型，每个标签模型就是Spark Application，运行程序可以给用户打上标签：TagName 模型表中存储数据：spark application运行时参数设置核心数据...画像标签表：tbl_profile 存储标签数据时，也将标签数据存储同步存储到Elasticsearch索引中，方便使用标签进行查询用户 基于Elasticsearch为HBase表构建二级索引...设计对业务字段的数据进行统计和对属性标签规则rule进行转换，打标签 挖掘类型标签 使用机器学习算法构建算法模型，使用预测值与属性标签规则整合，打标签，其中涉及相关计算 4）、【HBase】标签存储将用户标签数据存储到...HBase表中，同步到Elasticsearch索引中 a）、存储最新画像标签数据 存储HBase表汇总 b）、同步标签数据到Solr索引中 使用HBase协处理器完成，自定同步数据，批量索引插入
一、摘要 1.1 项目介绍 基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的用户画像活动推荐系统，使用了协同推荐算法，包含了标签管理、活动档案、活动收藏、活动报名、活动留言模块，还包含系统自带的用户管理...、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，用户画像活动推荐系统基于角色的访问控制，给活动管理员、普通用户使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自定义角色并分配权限...基于用户画像的活动推荐系统的功能性需求主要包含数据中心模块、兴趣标签模块、活动档案模块、活动报名模块、活动留言模块这五大模块，系统是基于浏览器运行的web管理后端，其中各个模块详细说明如下。...2.1 数据中心模块 数据中心模块包含了基于用户画像的活动推荐系统的系统基础配置，如登录用户的管理、运营公司组织架构的管理、用户菜单权限的管理、系统日志的管理、公用文件云盘的管理。...公用云盘管理模块，用于统一化维护基于用户画像的活动推荐系统中的图片，如合同签订文件、合同照片等等。
关于用户画像的概念，数据相关从业人员应该都知道。用户画像的应用场景很广泛，比如精细化运营、数据分析与挖掘、精准营销、搜索和广告的个性化定向推送等。...用户画像的分析核心一个是对用户建模打标签，关于这，之前在内部交流群分享了一份个人学习的资料，大家都觉得真香，今天把全部内容共享出来供大家自行下载阅读。...主要目录： 1、用户画像应用场景 2、产品层面的宏观分析维度 3、用户画像标签类型 4、用户画像项目开发流程 5、数据仓库介绍 6、用户画像数据质量管理 7、常见需要开发的用户画像相关模型 8、用户行为标签表实际开发案例
INSERT","id":15,"tablename":"user_info","account":"abcd","age":24,"email":"981456@qq.com","status":0} 创建用户画像...reduce.addSink(new CarrierAnalySink()); env.execute("portrait carrier"); } } 创建用户画像会员分类标签...()); reduce.addSink(new MemberAnalySink()); env.execute("portrait member"); } } 用户画像行为特征...这里我们会分析用户的几个行为，并进行画像 浏览商品行为：频道id、商品id、商品类别id、浏览时间、停留时间、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序，3、app)、deviceId。...创建用户画像商品类别偏好标签 创建一个商品类型标签实体类 @Data public class ProductTypeLabel { private Long userid; private
开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。...图13 对比分析两个人群特征 本文介绍了用户画像产品化主要涵盖的功能模块以及这些模块的应用场景。用户画像产品化是把数据应用到业务服务中的一个重要出口，业务人员熟知业务，但对数据不了解。...通过这种产品可视化的方式，方便业务人员分析用户群特征，将分析后的用户群推送到对应业务系统中触达用户，更方便、快捷地将数据赋能到业务场景中去。...本文摘编于《用户画像：方法论与工程化解决方案》，经出版方授权发布。...关于作者 赵宏田，资深大数据技术专家，在大数据、数据分析和数据化运营领域有多年的实践经验，擅长Hadoop、Spark等大数据技术，以及业务数据分析、数据仓库开发、爬虫、用户画像系统搭建等。
2.5 离线增量文章画像计算 2.5.1 离线文章画像更新需求 第一次：所有更新，后面增量每天的数据更新26日：1：002：00，2：003：00，左闭右开,一个小时更新一次 2.5.2 定时更新文章设置...) 2.7 Word2Vec与文章相似度 2.7.1 文章相似度 需求 首页频道推荐：每个频道推荐的时候，会通过计算两两文章相似度，快速达到在线推荐的效果，比如用户点击文章，我们可以将离线计算好相似度的文章排序快速推荐给该用户...目的：保存所有历史训练的文章向量 1、加载某个频道模型，得到每个词的向量 18号频道所有文章训练模型：3000个词 2、获取频道的文章画像，得到文章画像的关键词(接着之前增量更新的文章...4、计算新文章的向量，计算新文章相似的文章以及相似度 3.1 用户画像计算更新 3.1.1 为什么要进行用户画像 而构建用户画像，不仅可以满足根据分析用户进行推荐，更可以运用在全APP所有功能上。...3.1.2 用户画像计算设计 用户画像标签建立 用户：每个频道这个用户的关键词和权重， 基本信息的结果 3.2 用户画像增量更新 3.2.1 增量用户行为日志处理 目的：首先对用户基础行为日志进行处理过滤
四、总结： 本文并未涉及具体算法，更多的是阐述了一种分析思想，在计划构建用户画像时，能够给您提供一个系统性、框架性的思维指导。 核心在于对用户接触点的理解，接触点内容直接决定了标签信息。...百分点现已全面应用用户画像技术于推荐引擎中，在对某电商客户，针对活动页新访客的应用中，依靠用户画像产生的个性化效果，对比热销榜，推荐效果有显著提升：推荐栏点击率提升27%， 订单转化率提升34%。...5.1 画像相关数据的整理和集中 金融企业内部的信息分布在不同的系统中，一般情况下，人口属性信息主要集中在客户关系管理系统，信用信息主要集中在交易系统和产品系统之中，也集中在客户关系管理系统中，消费特征主要集中在渠道和产品系统中...这些数据都分布在不同的信息系统，金融企业都上线了数据仓库（DW），所有画像相关的强相关信息都可以从数据仓库里面整理和集中，并且依据画像商业需求，利用跑批作业，加工数据，生成用户画像的原始数据。...保险公司内部的交易系统不多，交易方式不是很复杂，数据主要集中在产品系统和交易系统之中，客户关系管理系统中也包含丰富了信息，但是数据集中在很多保险公司还没有完成，数据仓库建设可能需要在用户画像建设前完成。
用户画像是指用户的进行标签化、信息结构化。 构成用户画像的基本元素通常有：姓名、照片、个人信息、经济状况、工作信息、计算机互联网背景。...用来丰富用户画像的元素有：居住地、工作地点、公司、爱好、家庭生活、朋友圈、性格、个人语录等等。...创建用户画像的方法 用户画像的作用 精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销； 用户统计，比如中国大学购买书籍人数 TOP10，全国分城市奶爸指数； 数据挖掘，构建智能推荐系统...，利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌，利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况； 进行效果评估，完善产品运营，提升服务质量，其实这也就相当于市场调研、用户调研，迅速下定位服务群体，提供高水平的服务...； 对服务或产品进行私人定制，即个性化的服务某类群体甚至每一位用户； 业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略。
百分点现已全面应用用户画像技术于推荐引擎中，在对某电商客户，针对活动页新访客的应用中，依靠用户画像产生的个性化效果，对比热销榜，推荐效果有显著提升：推荐栏点击率提升27%， 订单转化率提升34%。...帮助企业依据客户消费特点推荐相关金融产品和服务，转化率将非常高。...5.1 画像相关数据的整理和集中 金融企业内部的信息分布在不同的系统中，一般情况下，人口属性信息主要集中在客户关系管理系统，信用信息主要集中在交易系统和产品系统之中，也集中在客户关系管理系统中，消费特征主要集中在渠道和产品系统中...这些数据都分布在不同的信息系统，金融企业都上线了数据仓库（DW），所有画像相关的强相关信息都可以从数据仓库里面整理和集中，并且依据画像商业需求，利用跑批作业，加工数据，生成用户画像的原始数据。...保险公司内部的交易系统不多，交易方式不是很复杂，数据主要集中在产品系统和交易系统之中，客户关系管理系统中也包含丰富了信息，但是数据集中在很多保险公司还没有完成，数据仓库建设可能需要在用户画像建设前完成。
用户画像可看作企业应用大数据的根基，是定向广告投放与个性化推荐的前置条件，为数据驱动运营奠定了基础。由此看来，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息越发重要。 ?...从基础设施建设到应用层面，主要有数据平台搭建及运维管理、数据仓库开发、上层应用的统计分析、报表生成及可视化、用户画像建模、个性化推荐与精准营销等应用方向。...而用户画像可以帮助大数据“走出”数据仓库，针对用户进行个性化推荐、精准营销、个性化服务等多样化服务，是大数据落地应用的一个重要方向。数据应用体系的层级划分如图1-2所示。 ?...图1-8 回收的调研问卷（截图自“问卷星”） 08 小结 本文主要介绍了用户画像的一些基础知识，包括画像的简介、标签类型、整个画像系统的数据架构，开发画像系统主要覆盖的8个模块，以及开发过程中的各阶段关键产出...初步介绍了画像系统的轮廓概貌，帮助读者对于如何设计画像系统、开发周期、画像的应用方式等有宏观的初步的了解。
前段时间做可一些用户画像方面的工作，对用户画像技术有了初步了解。如果你是一个对大数据和用户画像技术完全不了解的小白，希望这篇文章可以提供一点帮助。...在项目开展前，当然要先了解用户画像主要是干什么的，下面是我总结的两篇文章，大家可以先对大数据和用户画像有个基本的认识。...用户画像--《美团机器学习实践》笔记 如果刚接触用户画像，可以先通过以上两篇文章对用户画像挖掘和应用有初步了解。如果你读完以后是一脸懵的话，我知道你很急，但是你先别急。...使用pyspark实现RFM模型及应用（超详细） 利用用户的消费流水，对用户的消费水平打标签~实现简单的用户付费画像。..."的兴趣度是"0.5"~短期（天）兴趣画像就出来啦~ 以上内容阐述了如何通过最直观简洁的方式来构建用户画像，让大家对用户画像的概念有更深入的理解。
二、 用户画像的作用 在互联网、电商领域用户画像常用来作为精准营销、推荐系统的基础性工作，其作用总体包括： （1）精准营销：根据历史用户特征，分析产品的潜在用户和用户的潜在需求，针对特定群体，利用短信、...（3）数据挖掘：以用户画像为基础构建推荐系统、搜索引擎、广告投放系统，提升服务精准度。...五、 用户画像主要应用场景 a)用户属性 b)用户标签画像 c)用户偏好画像 d)用户流失 e)用户行为 f)产品设计 g) 个性化推荐、广告系统、活动营销、内容推荐、兴趣偏好 六、 用户画像使用的技术方法...用户画像系统技术架构 （1） 数据处理 a、数据指标的梳理来源于各个系统日常积累的日志记录系统，通过sqoop导入hdfs,也可以用代码来实现，比如spark的jdbc连接传统数据库进行数据的cache...挑战 我们期间遇到了两方面的挑战： 亿级画像系统实践和应用 记录和存储亿级用户的画像，支持和扩展不断增加的维度和偏好，毫秒级的更新，支撑个公司性化推荐、广告投放和精细化营销等产品。
吴军老师说过： “我们处于信息时代，所以我们必须了解这个时代的定律，并且把这些定律作为我们的行动指南。” ——吴军 得到——罗胖精选《吴军 什么是信息时代的...
概况 以我们目前的推荐系统架构为例： ? 推荐系统是个很复杂的工程，对于算法和工程上的能力都是一个挑战。本文只是尝试从几个大模块简述上手搭建推荐系统的过程，不会深入探讨。...然而要想推荐达到可观的效果，深入挖掘每个模块，研读论文、优化架构是必不可少的。以下我会从数据、画像（内容/用户）、召回和排序几个部分分别详述。 1. 数据 推荐系统，最重要的是数据。...因此搭建系统时，首要考虑完善数据。这里数据包含两类：内容数据与用户数据。 1.1. 内容数据 这个很好理解，内容指的是推荐系统要推荐的item。...但基于用户行为的策略，往往在系统冷启动时表现不会太好，我们还需要更多维的推荐策略。 2....再比如，系统依据用户所处地域推荐内容，然而这个用户有可能只是来外地出差，他更感兴趣的可能依旧是常住地的新闻……无论如何，在计算画像的时候我们无法确保用户的意图，因此在快速反馈用户行为的同时，加上多状态的用户画像是有必要的
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