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用户画像 用什么数据库存储

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短视频 (UGSV)基于腾讯云强大的上传、存储、转码、分发的云点播能力,提供集成了采集、剪辑、拼接、特效、分享、播放等功能的客户端 SDK,并整合腾讯的 IM、社交、用户画像数据以及最顶尖的 AI 人脸识别和图像检测技术,帮助用户聚焦业务本身,快速轻松实现基于移动端的短视频应用。
  • 闲聊用户画像的存储

    0x00 前言随便聊一下用户画像的存储。用户ID性别年龄学历职业月薪月消费能力001男28本科程序员10k-20k1k-2k002女23大专销售不详100-200那么用横表有什么问题吗?有的,其实也就是前言里面提到的:由于用户的标签会非常多,而且随着用户画像的深入,会有很多细分领域的标签,这就意味着标签的数量会随时增加,而且可能会很频繁。大量空缺的标签会导致存储稀疏,有一些标签会有很多的缺失,这在用户画像中很常见。嗯,上述的问题,主要是当标签数量开始快速增多的时候会遇到的问题。标签量少的时候其实是不用担心这些的。0x02 如何存储?关于存储,我们以前文说的第三种方案为例。标签的计算我们可以使用Hive、Spark这些计算引擎,这个没什么问题,然后就是这些标签的单独存储可以以Hive为主来存储。
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  • 推荐系统那点事 —— 什么是用户画像?

    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?用户画像存储用户画像有很多中表示的方法,比如:关键词法,用一对的关键词描述画像,这种方式最容易理解评分矩阵法,用二维矩阵的方式,通过评分表示。一般用户画像常用的存储引擎有:关系型数据库,通过中间表的方式存储用户和画像之间的关系,有点就是查询快、缺点就是数据量大的时候扛不住。NoSql数据库,常见的就是键值数据库(Redis)列数据库(Hbase)文档数据库(mongodb)图数据库(neo4j)等,每种数据库都有自己适合的场景。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?
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  • 什么是用户画像?

    0x00 前言 视频号分享中【什么是用户画像】的文案,文字版分享给大家~内容虽然短,但是能锻炼在1分钟讲一个概念的能力,如果以后有朋友问你用户画像是什么,你可以用下面1分钟左右的文稿告诉他。今天要和大家分享的话题是:用户画像。0x01 画像 那么,什么是用户画像呢?我来举个例子说明:假设你有一位朋友:他是一名35岁左右的男性,周六日喜欢宅在家里,而且每天点外卖。那么他可能被打上的标签是:中年,不爱运动,宅男然后,他还喜欢在深夜的时候偷偷刷一些小电影,并且每个月都花很多钱上网购物,并且从来不关注什么促销活动。那把上面这些标签和在一起,就形成了你朋友的用户画像,看一下,熟悉吗?0x02 应用 那么有了这些画像之后,有什么用呢?
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  • (十二)什么是用户画像?

    不过也有不少人吐槽:我也是微信重度用户,但这个典型的一天跟我的怎么完全不符合? 为什么会出现如此截然相反的反馈?原来是这些人吧【典型用户】跟【用户画像】概念弄混了。用户画像又称为用户角色,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各个领域得到了广泛的应用。用户画像的优点:用户画像可以使产品的服务对象更加聚焦,更加专注。我们今天主要介绍的是Persona,用户画像的常用模板如下:image.png 用一个案例来讲一下用户画像怎么做的: 1.角色形象:UX思想家朱蒂 2.个人信息: 性别:女 年龄:35岁左右 家庭:已婚更重要的是,Persona把抽象的用户变成了一个个具体的人,当我们纠结于产品的某个功能点时,尤其是在做一些感性的判断的时候,Persona也会提醒我们谁是产品背后的人,他们的日常生活如何、锁边对的挑战是什么
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  • 什么是用户画像——从零开始搭建实时用户画像(一)

    用户画像简介用户画像,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各领域得到了广泛的应用。建立用户画像和精准化分析是关键。用户画像可以使产品的服务对象更加聚焦,更加的专注。这只是用户画像在电商领域的应用,事实上用户画像已经不知不觉的渗透到了各个领域,在当前最火的抖音,直播等领域,推荐系统在大数据时代到来以后,用户的一切行为都是可以追溯分析的。步骤什么是用户画像?用户画像最重要的一个步骤就是对用户标签化,我们要明确要分析用户的各种维度,才能确定如何对用户进行画像。本文介绍了用户画像的简介与实时用户画像的重要意义,但是用什么技术架构可以支撑这些想法的实现呢?下一章,我们将探讨项目整体架构的设计与实现,未完待续~参考文献《用户画像:方法论与工程化解决方案》
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  • 用户画像,这么做业务才愿意用

    很多同学很郁闷:天天喊用户画像,可做了几千个用户标签,可都躺在数据库里吃灰,业务不咋用,咋整。今天拿个具体例子讲解一下,看用户画像这玩意到底咋发挥作用。整个流程中,“VIP用户”就是一个用户标签。它和商品条码一样,起到了串联作用,能让后台、门店都很清楚是谁需要得到服务,得到什么服务,能得多少次服务。有了这些记录,后期才能做深入分析。什么时候做?拿什么产品做?说什么话做?CRM、ERP、OMS、CC一堆系统要怎么配合?为啥我要放弃现有做法,换你那个我能挣多少?换了你那个我现有的备货怎么处理?新流程啥时候出来,啥时候培训?全是事!而题目的场景是项目已启动,这时候用方案二,更容易借力打力,提高用户画像系统使用率,把标签推广出去。没有审时度势*1,找好推广用户标签的机会,是用户画像系统吃灰的重要原因。还可以用什么策略,这时候进一步推动找更复杂的用户标签,业务方也愿意听了。这又是个审时度势*3的事。如果我们成功的把握机会,推动到业务方思考:还有哪些标签能识别用户需求!
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  • 数据库智能管家 DBbrain

    腾讯云数据库智能管家(DBbrain)是一款可为用户提供数据库性能、安全、管理等功能的数据库自治平台。利用机器学习、大数据手段快速复制资深数据库管理员的成熟经验,将大量数据库问题的诊断优化工作自动化,服务于云上和云下企业。提供从用户行为安全、SQL安全到数据存储加密安全等多项数据安全服务,公安部认证的等保合规性安全产品。提供免安装、免运维、即开即用、多种数据库类型与多种环境统一的web数据库管理终端。
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  • 云开发 CloudBase

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  • 数据湖计算 DLC

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  • 图数据库 KonisGraph

    图数据库KonisGraph(TencentDB for KonisGraph)是基于腾讯在社交网络、支付、游戏和音乐等业务场景超大规模图数据管理的经验积累,为您提供的一站式高性能海量图数据存储、管理、实时查询、计算和可视化分析的数据库服务。支持属性图模型和TinkerPop Gremlin查询语言,帮助用户快速完成对图数据的建模、查询和分析;支持百亿级节点、万亿级边的超大规模图数据中关联关系的查询分析。
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  • 一文告诉你什么是用户画像

    推荐阅读时间:5min~8min文章内容:什么是用户画像做推荐系统的时,我们需要了解我们的用户,也就是说需要对用户的基本情况、基本喜好有个了解。?什么是用户画像用户画像,英文又叫 User Profile,我们经常看到在 PPT 中展现出高大上的用户画像,展现的方式是采用标签云的方式绘制一个人的形状,或者在一个人物形象旁边列出若干人口统计学属性,这几个维度有以下几个特点:维度名称都是可解释的维度的数量是拍脑袋拍出来的选择什么维度也是拍脑袋拍出来的在实际生产环境中,维度名称并不一定需要由可解释性,维度数量以及选择什么维度也不应该都以主观意愿来决定用户画像构建方法按照对用户向量化的手段来分,用户画像构建方法分成三类:1.堆数据堆数据的意思就是说从历史数据中统计过出需要的结果,常见的兴趣标签就属于这类:从历史行为数据中去挖掘出标签,然后在标签维度上做数据统计,用统计结果作为量化结果。
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  • 云监控

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  • 云数据库 MongoDB

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  • 用户画像是什么鬼,你会吗?

    本篇分为用户画像的概念、如何搭建用户画像以及用户画像的步骤三部分。?(本文框架)1用户画像概念用户画像,即用户信息标签化,就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后,描绘出一个真实用户的虚拟物。用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”,而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识,如年龄、性别、地域、用户偏好等,最后将用户的所有标签综合来看,就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。该平台需要回答的核心问题是:用户是谁? 用户需求是什么? 用户在哪里?3用户画像步骤明确做用户画像的目的和意义企业选择构建用户画像平台,可以实现不同的战略目的。找出相关数据进行建模对用户画像进行数据建模,结合客户实际的需求,找出相关的数据。完善的用户画像平台需要考虑周全的模型体系。通常来讲,构建用户画像平台所需的数据分成用户、商品、渠道三类实体。
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  • TDSQL MySQL版

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  • 弹性 MapReduce

    子账号权限,配置告警,集群扩容,配置管理,软件 WebUI 入口,操作日志,使用 API 分析 HDFS/COS 上的数据,通过 Java 连接 Hive,通过 Python 连接 Hive,Hive 存储格式和关系型数据库之间进行导入导出,关系型数据库和 HDFS 的导入导出,计费模式,组件版本,弹性 MapReduce 基本问题,重启服务,简介,API 概览,请求结构,公共参数,签名方法 v3,签名方法,返回结果,更新历史,创建实例询价集群续费询价,预付费集群隔离后续费资源查询,告警迁移公告,账单查询,集群恢复,Alluxio 支持 COS 透明 URI,Ranger 简介,HDFS 集成 Ranger,启停服务,Doris 简介,创建用户子账号权限,配置告警,集群扩容,配置管理,软件 WebUI 入口,操作日志,使用 API 分析 HDFS/COS 上的数据,通过 Java 连接 Hive,通过 Python 连接 Hive,Hive 存储格式和关系型数据库之间进行导入导出,账单查询,集群恢复,公告,Alluxio 支持 COS 透明 URI,Ranger 开发指南,Ranger 简介,HDFS 集成 Ranger,启停服务,Doris 开发指南,Doris 简介,创建用户
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  • 消息队列 CKafka

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  • 政策与规范

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  • 物联网通信

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