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大数据环境下,基于海量数据,针对用户画像的精准度和实时性问题,对实时用户画像系统进行了研究工作,提出了一种采用流式计算思想的实时用户画像系统架构。 从整体角度梳理分析了用户画像的体系结构,利用消息队列中间件Kafka 实时采集不同维度的用户数据,利用大数据分析和机器学习技术构建了相对精准立体的用户画像数据标签体系及用户画像模型,应用 Flink 框架和数据挖掘技术对多源流式数据进行实时计算处理,深度分析用户,挖掘用户的特征及需求,进而刻画出精准的用户画像,提供精准的个性化信息服务。 该架构能准确对用户进行全方位、高精度的画像构建,结果具有较高的实时性和精确度,从而能达到快速且准确地了解用户需求、利用数据服务用户和业务发展的目的。

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《基于流式计算的实时用户画像系统研究》

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文件号：061724

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