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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。

分享课程——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。 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。

给大家分享一套课程——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。

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框架搭建环境 - 编译器：IDEA 2019.1 - Maven：3.6.0 - JDK：1.8.0_191 - 系统：Win 10 数据库 MySQL - 版本：mysql-installer-community-8.0.15.0.msi - 账户名:root - 密码：jianghongyu - 端口：3306 - 数据库名：jhy_portrait - 数据库表结构：见flink-user-portrait-main项目根目录/dbfile/mysql/ MongoDB - 版本：mongodb-linux-x86_64-4.0.9 - 可视化工具Robomongo：robo3t-1.3.1 Windows版 大数据组件 - Hadoop：hadoop-2.8.5.tar.gz - HBase：hbase-1.4.9.tar.gz - ZK：zookeeper-3.4.14.tar.

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