在《什么的是用户画像》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？
作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》 零，题记 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。
作为世界最大的生活服务平台，我们同样也希望用户知道“58就在那儿！”。要做到这一点，我们首先就需要具有对用户洞若观火、明察秋毫的能力，而58用户画像的建设就是以此为目标的。
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
作者 | fisherman、Davidxiaozhi 本文摘自《决战618：探秘京东技术取胜之道》，两位作者时任京东推荐系统负责人和系统架构师。 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短
作者：刘黎春 编辑：王雪燕 摘自：51CTO 由51CTO举办的WOT”互联网＋”时代大数据技术峰会上，来自腾讯数据挖掘高级工程师刘黎春做了以《社交数据在征信领域的应用探索》为主题的演讲，主要内容由社
根据用户特征，重新排序热度榜，之后根据两种推荐算法计算得到的产品相关度评分，为每个热度榜中的产品推荐几个关联的产品
用户量：1000万+，日活80～120万；并发量：每秒1.5万，日增用户：3～5万
介绍： 基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度，放入redis缓存，分析日志信息，将画像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后，根据用户画像重排序热度榜，并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品，最后返回新的用户列表。 1. 系统架构 v2.0 1.1 系统架构 v2.0
年终了，终于可以在需求的夹缝中喘息一会。回望2017年，最大的成就莫过于从0到1搭建起了一套支持多业务场景、高并发访问、高时效性的新闻推荐系统。这其中自是暗坑无数，趁着还未淡忘，将系统搭建过程中遇到的困难与解决方法记录于此。
【编者按】11月21日，为期三天的SDCC2015中国软件开发者大会成功闭幕，主办方总计邀请了95余位演讲嘉宾，为参会者奉献了10个主题演讲，9大技术专场论坛（80余场技术演讲），另外还有5场特色活动。另外，据官方统计参会人数高达1067名（不含工作人员）。其中21日的算法专场，现场听讲人数一度爆满，而没有机会亲临现场的童鞋们，我们特邀请了业内专家、与会者分享他们的听课感受及他们眼中的算法专场。以下是来自畅捷通公共服务部总监张俊林的参加算法专场的听课札记，以飨读者。 以下为张俊林的听课札记： 2015年11
作为一个喜欢看书的“少年”，每次一到大型电商促销活动，总不会忘记去收藏夹看看，有哪些好书有打折优惠。往往这个时候，我总能收割一波价格实惠，质量又高的好书。但是，书可不是装饰品，买来还是需要静下心来去阅读的，所以我一般都会在平时下班回家或者周末抽出一部分时间去看书，毕竟“书籍是程序员进步的阶梯”~本期文章，我就来分享一下，最近在看的几本书，并附带一些自己的感想，希望对你们有所帮助！
在7月7日ArchSummit深圳架构师峰会上，魅族联合InfoQ共同策划举办了第9期以“大数据和 AI 应用实践”为主题的魅族技术开放日活动。活动邀请了5位小组长：分别是腾讯云大数据及AI产品中心技术专家 张杉，eBay数据和商业智能研发总监 沈则潜，销售易技术VP 赵宇辰，魅族高级算法工程师 李梦婷，魅族数据平台研发组长、架构师 张欢引。 现场讨论非常热烈，大家相见恨晚，各抒己见，畅所欲言，对于大数据平台架构、推荐系统、图像识别、机器学习等话题，几乎有说不完的想法，讨论不完的问题，借助这样的机会，确实可
这篇文章是瓜子内部Tech Talk的笔记，主要介绍如何构建基于知识图谱的用户画像，感谢家帅分享。
2015年5月15日，腾讯投资的微众银行上线第一款产品--“微粒贷”。该产品基于腾讯掌握的用户社交和交易信息计算用户信用分，进而筛选出预授信客户，并通过QQ钱包和微信两个渠道主动向目标客户推送。截至2016年11月末，“微粒贷”预授信客户数约5,000万，累计发放贷款总金额超1,600亿元，总笔数超2,000万笔。 在WOT”互联网＋”时代大数据技术峰会上，来自腾讯数据挖掘高级工程师刘黎春做了以《社交数据在征信领域的应用探索》为主题的演讲，在该演讲中他透露了腾讯如何利用社交数据开发个人信用评分模型，并应用在
用户模型和用户画像的区别。用户模型是指真实用户的虚拟代表，在真实数据的基础上抽象处理的一个用户模型，是产品在描述用户需求时使用的概念。用户画像是从海量的用户数据中，建模抽象出每个用户的属性标签体系，这些属性通常要具有一定的商业价值。
用户画像，即用户信息标签化，是大数据精细化运营和精准营销服务的基础。设计从基础设施建设到应用层面，主要有数据平台搭建及运维管理、数据仓库开发、上层应用的统计分析、报表生成及可视化、用户画像建模、个性化推荐与精准营销等应用方向。
前文说完数据的基础积累，包括用户画像和内容画像的构建，接下来我们可以正式着手开始推荐了。以新闻推荐举例来说，推荐可以有很多策略，包括基于用户兴趣画像语义的策略（兴趣关键词/分类/主题相关），基于用户行为的策略（itemCF/userCF/clusterCF），基于位置的策略（地域相关），基于社交关系的策略（SNS推荐）等等。
本文介绍CIKM20上微信发表的一篇文章《Learning to Build User-tag Profile in Recommendation System》，主要介绍了微信看一看（"Top Stories"）中，如何进行用户对标签的兴趣建模，进而提升召回和推荐的效果。
Feed流：可以理解为信息流，解决的是信息生产者与信息消费者之间的信息传递问题。 我们常见的Feed流场景有：
A data management platform (DMP) is a unifying platform to collect, organize and activate first-, second- and third-party audience data from any source, including online, offline, mobile, and beyond. It is the backbone of data-driven marketing and allows businesses to gain unique insights into their customers.
随着用户的一切行为数据可以被企业追踪到，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据为经营分析和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。
用户画像是大数据顶层应用中最重要的一环，搭建一套适合本公司体系的用户画像尤为重要。但是，用户画像的资料往往理论居多，实践少，更少有工程化的实战案例。
用户画像是大数据顶层应用中最重要的一环，搭建一套适合本公司体系的用户画像尤为重要。但是，用户画像的资料往往理论居多，实践少，更少有工程化的实战案例。
美团外卖经过3年的飞速发展，品类已经从单一的外卖扩展到了美食、夜宵、鲜花、商超等多个品类。用户群体也从早期的学生为主扩展到学生、白领、社区以及商旅，甚至包括在KTV等娱乐场所消费的人群。随着供给和消费人群的多样化，如何在供给和用户之间做一个对接，就是用户画像的一个基础工作。所谓千人千面，画像需要刻画不同人群的消费习惯和消费偏好。 外卖O2O和传统的电商存在一些差异。可以简单总结为如下几点： 新事物，快速发展：这意味很多用户对外卖的认知较少，对平台上的新品类缺乏了解，对自身的需求也没有充分意识。平台需要去发现
在这个阶段，YouTube认为应该给用户推荐曾经观看过视频的同类视频，或者说拥有同一标签的视频。然而此时，YouTube的视频已是数千万量级，拥有标签的部分却非常小，所以如何有效的扩大视频标签，被其认为是推荐的核心问题。解决方案的核心有两块，一是基于用户共同观看记录构建的图结构（Video Co-View Graph）； 二是基于此数据结构的算法，被称为吸附算法（Adsorption Algorithm）。
乔巴：公司领导让我规划用户画像体系，我之前从没做过，现在感觉就像丈二和尚摸不着头脑。用户画像体系规划是怎样的？整个画像体系有哪些模块？在实施过程中先做哪些，后做哪些？需要哪些人来参与，协作流程是怎样的？有没有一些模板可以套用？
导读：阅文作为国内最大的网络文学公司，我们在实践过程中，总结了一套适合自身业务特点的用户画像方法论，及实践经验。本文将介绍为什么需要用户画像，以及如何做用户画像，并结合在阅文场景下所面临的问题，为大家分享下我们在用户画像上的探索与实践。
大部分电商大数据平台系统企业在实践项目的时候，并不会把大部分主力资源将品牌能力沉淀成自身的产品和平台，例如很多可以实现共用的大数据服务没有实现真正意义上的服务化、产品化，以致于很多产品总是在执行重复的动作。我们知道目前的大数据中台系统技术带来的不仅仅是数据量的火箭式增长，更重要的是利于大数据网站系统管理能力提升，所以传统的大数据平台建设已经无法满足用户需求。数据中台系统架构体量、产业规模以及云计算高速发展轻松降低基础设施成本，进一步创造企业盈利是大数据平台所关心的重点问题。通过本文我们来简单了解下：企业为什么要搭建大数据中台系统，什么叫大数据中台架构，数据中台系统架构基本构成和如何提升电商大数据平台功能管理。
在数字化转型过程中，笔者听到过最多的一个词：以用户为中心。尤其在笔者所在的金融领域，是这样描述金融数字化的，“以用户为中心”的服务理念，依托先进的数字技术，不断完善系统架构、优化业务流程、提升运营管理、强化风险控制、丰富场景生态，为用户提供便捷、高效、普惠、安全的多样化、定制化、人性化的金融产品。作为科技管理者，一定要明确此处“用户”的概念，同时必须了解在数字化转型过程中，如何面向“用户”传递科技的价值。
引言：6.14日“腾讯创新日：科技年技术盛宴”代表腾讯各个事业群技术实力的四级专家、腾讯微创新2016年度创意获奖团队欢聚一堂，一起畅谈AI、系统安全、架构设计、社交传播、推荐模式、游戏引擎等前沿科技和腾讯应用创新的台前幕后。来自CDG社交与效果广告部 系统研发中心总监、专家工程师唐溪柳，就下一代的全能广告系统架构，给大家进行了分享。 游戏、广告、电商是互联网3大现金流业务，2016年腾讯广告收入增长54%达到270亿。本次分享和大家一起探讨了在数据量急剧增长的情况下腾讯大统一广告系统的广告业务有什么特
用户画像作为“大数据”的核心组成部分，在众多互联网公司中一直有其独特的地位。 作为国内旅游OTA的领头羊，携程也有着完善的用户画像平台体系。目前用户画像广泛用于个性化推荐，猜你喜欢等;针对旅游市场，携程更将其应用于“房型排序”“机票排序”“客服投诉”等诸多特色领域。本文将从目的，架构、组成等几方面，带你了解携程在该领域的实践。 1.携程为什么做用户画像 首先，先分享一下携程用户画像的初衷。一般来说，推荐算法基于两个原理“根据人的喜好推荐对应的产品”“推荐和目标客人特征相似客人喜好的产品”。而这两条都离不开用
内容来源：2017 年 08 月 10 日，新浪广告开发技术专家徐挺在“第二届APMCon中国应用性能管理大会【大规模网络架构优化专场】”上进行的《新浪广告系统的服务化优化历程》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
想全面了解广告的概念和前世今生的小伙伴，可以看看前一篇文章：《广告到底是个啥？》 。
在【rainbowzhou 面试13/101】技术提问--说说你了解的大数据应用产品？中，聊了聊用户画像是什么、如何用、前置条件以及它与大数据的关系。今天想详细聊聊关于用户画像平台的构成，希望对大家有所帮助。
之前开发过一个画像项目，并为大家介绍了项目过程中部分开发的细节，例如PSM，RFE，USG等模型的标签开发落地。但是后来考虑到对于没有画像开发经验，尤其是零基础的大数据小白而言不是很友好，理解起来也不是很容易。正好最近在看一些文献资料，所以，我又专门开了一个专题，打算重新为大家讲解关于用户画像的知识。感兴趣的小伙伴记得关注加星标，每天第一时间收获技术干货！
笔者认为数据中台不应该是一个单纯的系统或者是一个软件工具，而应该是一套架构、一套数据流转模式。
用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。
用户画像这一概念最早源于交互设计领域，由交互设计之父Alan Cooper提出。其指出用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在真实数据之上的目标用户模型。具体而言，在互联网用户分析领域，用户画像可以简单描述为用户信息标签化，即通过收集并分析用户的社会属性、生活习惯、消费偏好等各维度的数据，从而抽象出用户的全方位多视角的特征全貌，最终就是让用户画像比用户更了解自己。
现在已经进入大数据时代, 数据是无缝连接网络世界与物理世界的DNA。发现数据DNA、重组数据DNA是人类不断认识、探索、实践大数据的持续过程。大数据分析可以有效地促进营销,个性化医疗治病，帮助学生提高成绩,利于老师提高教学水平,还可以用于教学，许多产品可以用到大数据技术，如量化分析金融产品等。必须加强大数据技术的研究并实际应用.这里对目前最流行和最实用的用户画像技术进行讲解，并分析大数据分析的常用算法。
作者：fionaqu 腾讯WXG程师 |导语 日常工作中，我们常常需要了解使用我们产品的用户到底是什么人，他们的消费习惯是怎样的，行为轨迹是怎样的等等…..正好最近读了《用户画像：方法论与工程化解决方案》，对用户画像有一些体系化的学习，同时结合日常工作经验对用户画像的方案论及实施方法进行了体系化的整理。 日常工作中，我们常常需要了解使用我们产品的用户到底是什么人，他们的消费习惯是怎样的，行为轨迹是怎样的等等…..正好最近读了《用户画像：方法论与工程化解决方案》，对用户画像有一些体系化的学习，同时结合日常
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在用户画像平台架构图&构成？中，我详细描述了用户画像的构成，今天聊聊用户画像的质量保障，希望对大家有所帮助。
【导读】主题荟萃知识是专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务。主题荟萃为用户提供全网关于该主题的精华（Awesome）知识资料收录整理，使得AI从业者便捷学习和解决工作问题！在专知人工智能主题知识树基础上，主题荟萃由专业人工编辑和算法工具辅助协作完成，并保持动态更新！另外欢迎对此创作主题荟萃感兴趣的同学，请加入我们专知AI创作者计划，共创共赢！ 今天专知为大家呈送第十三篇专知主题荟萃-用户画像知识资料大全集荟萃 （入门/进阶/竞赛/论文/PPT等），请大家查看！专知访问www.zhuan
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