53、画像之用户常用地址标签reduce代码编写

youfanedu 2023-01-13 03:17:20

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最近在工作之余，结合自己的理解和论坛上的一些帖子，整理了份用户画像的文章，个人觉得这篇文章在宏观上很好地描述了用户画像的主要内容。（文章内的图片来源于不同帖子，权当分享，侵删）一、什么是用户画像用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打...

一、什么是用户画像用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。用户画像是对现实世界中用户的建模，用户画像应该包含目标，方式，组织，标准，验证这5个...

一、什么是用户画像用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。用户画像是对现实世界中用户的建模，用户画像应该包含目标，方式，组织，标准，验证这5个方面。...

目前，越来越多的企业，在大数据应用上，都会选择用户画像这一主题，为什么呢？因为用户画像相对于做推荐以及机器学习等简单容易的多，做画像，更多是就是对用户数据的整合，然后做一些用户聚类、用推荐算法，比如基于用户的推荐和基于商品的推荐，获取用户或者进行商品营销应用。我们的画像的维度和设计原则都是紧紧跟着业务需求去推动。换句话说，对于数据的应用就是基于业务来做的，业务和数据双向驱动。审核通过的画像...

本文系统阐述了数据驱动型用户画像系统的构建逻辑，提出"三层两支撑"架构体系（数据层、处理层、应用层+元数据管理与监控告警），并详细拆解了从需求对齐到测试上线的七阶段开发流程。核心技术选型强调"业务适配优先"，建议分层存储策略（Hive/HBase/MySQL/ES协同）和计算引擎组合（离线批处理+实时流处理）。关键实践包括：数据源头治理、标签开发方法论、工程化保障体系，避免常见误区如盲目追求全实时、忽视数据质量评估等，为不同规模企业提供可落地的用户画像建设方案。

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