2014中华架构师大会材料 大数据,用户画像,机器学习,数据挖掘

互联网人口红利的时间已经过去了，需要对用户进行精细化运营以获取更多的收入和利润，在过去的一段时间里，各家互联网巨头将大数据从嘴上落地到实际的运营体系当中，用户画像是必不可少的一环。

移动市场从增量发展模式进入存量发展模式，在存量模式的情况下，减少用户流失、延长用户在网的生命周期、提升用户价值、发掘用户的非通信价值已成为共识。以存量用户数量和价值的保有为目标，利用大数据技术精准客户聚类画像，从而达到获取客户需求、匹配维系产品资源、在重点目标客户群体上形成突破的营销目的。

视频教程、课程用的全部软件、全套的课程课件、画像物料，平台数据库，spark远程提交，机器学习模拟数据，新代码生城器，一次性配齐所有课程资料。全面备战本次最新的大数据实战项目，用户画像2.0升个级版本课程，再次将最新的用户画像和分析技术融合到课程当中，给同学们进行一次头脑风暴，迅速提高专业技能。 视频大小：4.9G

分享一套用户画像视频教程——Spark+ES+ClickHouse 构建DMP用户画像，已完结，共8章。 行业竞争越来越激烈，精细化经营成为各企业取胜的秘籍。用户画像系统作为提供精准用户数据的重要来源，已经成为企业必备的核心平台，人才缺口大，薪资高。 本课程将基于大数据主流技术，数据挖掘核心算法，带你打造企业实用的用户画像平台，提升你的个人竞争力。业务-算法-技术，环环相扣，轻松掌握完整用户画像知识体系；热门业务场景，企业应用标准，项目扩展性强，可复用；从架构到开发部署，逐层递进，还原企业真实开发流程

随着大数据时代的到来,能够牢牢的抓住老客户、吸引新客户、读懂用户的偏好兴趣以及挖掘用户的潜在价值,这些对于运营商的的发展至关重要。而达成这一目标需要对用户市场进行细分实现精细化营销,应用数据挖掘技术对用户进行画像,实现用户细分,其研究和发展在实现运营商精确营销、提高工作效率、减少经营成本方面具有重要的指导意义和实用价值。本文以移动互联网用户行为作为研究对象,以用户画像理论作为理论依据,提出了用户画像系统的建设思路,采用标签化方法对用户行为以及用户偏好特征进行描述。本文首先对用户画像系统进行整体的阐述,分别从具象的语义化以及抽象的数学模型来对用户画像系统进行概述,再者从动态性以及时空局限性对用户画像的特性进行描述,最后从建模的角度,将用户画像系统分为静态信息画像以及动态信息画像,对其中的用到的建模方法以及所使用的数据挖掘算法进行了详细的介绍。其次对用户画像的整体架构上进行了描述。分别从系统的总体设计和功能架构,以及业务架构方面将用户画像系统的设计思路进行详细的描述。再者文中结合运营商的经营特点以及业务经验,将用户画像系统分别从基础属性、业务属性、产品属性、渠道属性详细的阐述了用户静态信息标签构建的方法以及具体的分类。然后通过数据挖掘方法的方法实现中文分词,利用LDA聚类模型获得分词向量化从而获得用户文本的特征向量,接着利用改进的TF-IDF分类方法实现对用户不同维度信息的预测,从而构建了用户的互联网基础属性特征。其次通过对用户上网日志的解析和网络爬虫数据的匹配,构建内容的评分模型,实现对移动客户的特征、偏好等信息进行高度总结,从而生成用户移动互联网偏好特征标签,全面丰富了用户动态信息标签的构建。在此基础上,提出了用户画像系统运用列数据库对画像数据进行存储,标签元数据管理以及标签生命周期管理、查询机制和更新机制一系列完整的规范化的用户画像系统管理流程,从而构建一个完整闭环的用户画像系统。最后以营销过程中流量提升以及手机阅读软件用户量提升为例描述了用户画像系统在移动营销业务中的应用。

基于Flink流处理的动态实时亿级电商全端用户画像系统，完整版101讲，附代码、课件。 本课程基于真实的大型电商系统场景下讲解的用户画像系统，本系统采用第四代计算引擎Flink，同时采用微服务架构Spring Boot+Spring Cloud 架构 ，前端采用Vue.js+Node.js架构，完全符合目前企业级的使用标准。

给大家分享一套课程——基于Flink+Alink构建全端亿级实时用户画像系统课程，本课程采用全新的大数据技术栈：Flink+Alink,让你体验到全新技术栈的强大，感受时代变化的气息，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。

基于Flink+Alink构建全端亿级实时用户画像系统课程，将带领大家一步一步实现一个强大的实时用户画像系统，该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，具体包含：标签管理（支持动态标签扩展，动态标签指标）、用户预测、用户群体画像、用户行为画像、用户中心、几大内容。

在大数据时代，社交网络以及以社交为基础的互联网应用不断迅猛发展，其背后带来的是数据的 爆炸式增长。对用户数据的采集以及合理的推荐，成为了各大网站的重要课题。用户画像提取过程，是个性 化推荐的关键步骤。随着社交网络的快速发展，媒体类型不断丰富，用户参与门槛的不断降低。用户表达的 数据模态逐渐呈现多样，为用户画像提取提供了广阔空间。随着用户画像数量的不断递增，利用大数据技术， 有效的存储、计算用户画像，逐渐成为研究热点。本文首先介绍了相关的背景，然后介绍了基于大数据的用 户画像构建方法，并介绍了不同数据集中的用户画像的应用，最后本文对基于大数据的用户画像方法进行了 总结和展望，指明了该技术当前存在的问题与发展趋势。