基于大数据技术的用户画像系统设计与实现

发布时间：2025-03-18 21:23

　　随着互联网的快速发展,每个互联网用户每时每刻都产生了大量的数据并借助网络进行传播,数据量呈现爆发式增长。海量数据背后蕴含了用户的各种信息。通过对用户数据的挖掘,构建用户画像,反映用户的特点与偏好,产品提供方就可以为用户带来更好的个性化服务,提高用户粘性,增加产品价值。本文从用户画像产品需求出发,借助大数据相关技术实现了一个面向互联网产品的用户画像系统。该系统支持来源多样、架构各异的数据源采集数据。利用分布式计算来实现TB级别数据量处理的能力。该系统同时支持离线计算与实时计算,能在处理海量数据的同时兼顾时效性。在标签值计算层面,本文创新性地提出了通过页面配置的方式生成标签值以及通过页面条件筛选实现用户人群划分。这使得产品以及运营团队可以按需创建标签以及划分用户群体,实现所选用户的数据分析,无需再由数据分析师每次针对特定人群开发新的报表。系统借助搜索引擎,实现了十亿级用户量查询秒级返回,很大程度上减轻了用户针对大量数据查询的时间成本。目前该系统已正式上线,通过页面查询、接口调用、数据推送等形式服务于产品、运营、推送、推荐等多个团队,为业务方产生了实际的使用价值。本文比较详细地介绍了用户画像系...

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究工作
        1.3.1 研究目标
        1.3.2 研究内容
        1.3.3 本文组织结构
第二章 用户画像系统概述
    2.1 用户画像定义
    2.2 用户画像的使用场景
    2.3 用户数据来源
        2.3.1 客户端数据上报
        2.3.2 业务方数据库
        2.3.3 业务方日志
    2.4 构建标签体系
        2.4.1 按属性划分
        2.4.2 按计算方式划分
    2.5 小结
第三章 系统需求
    3.1 目标用户
    3.2 解决的问题
    3.3 功能需求
        3.3.1 对外服务
        3.3.2 标签管理
    3.4 小结
第四章 总体设计与技术选型
    4.1 总体架构
    4.2 数据来源与采集
        4.2.1 数据来源
        4.2.2 采集
    4.3 数据仓库
        4.3.1 数据仓库分层
        4.3.2 基于Hive搭建数据仓库
    4.4 标签计算
        4.4.1 离线计算
        4.4.2 实时计算
    4.5 标签结果数据存储
        4.5.1 标签原始值存储
        4.5.2 标签区间值存储
    4.6 画像应用服务
        4.6.1 画像WEB服务
        4.6.2 数据导出服务
    4.7 小结
第五章 关键功能实现与优化
    5.1 标签计算
        5.1.1 标签原始值计算
        5.1.2 标签区间值计算
    5.2 人群画像实时查询
    5.3 系统优化
        5.3.1 Hive使用优化
        5.3.2 数据倾斜处理
        5.3.3 Spark开发调优
        5.3.4 Elasticsearch集群优化
        5.3.5 HBase优化
    5.4 小结
第六章 系统测试
    6.1 系统功能测试
        6.1.1 个人用户画像查询功能测试
        6.1.2 通过用户标识创建人群功能测试
        6.1.3 通过标签筛选人群功能测试
        6.1.4 创建粉丝用户人群功能测试
        6.1.5 标签管理功能测试
    6.2 数据准确性验证
    6.3 总结
第七章 总结与展望
    7.1 总结
    7.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
附件



本文编号：4036191