0x00 前言今天主要分享用户画像的数据模型设计与存储。现在的用户画像，动不动就是几千几万个标签，标签一多就出现了一些需要克服的难题，比如下面两个：如何解决频繁新增和删除标签的场景如何解决不同标签更新时间和频率不同的问题0x01 数据模型设计从个人角度来讲，在大数据领域接触比较多的的存储引擎有这几个：Hive（Hdfs）、Hbase、ES。这也会是我们在选择存储系统中几个主要的备选方案。优缺点就不
# 用户画像 HBase 实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能指导你如何实现用户画像在 HBase 中的存储和查询。HBase 是一个分布式的、可扩展的大数据存储系统，非常适合用来存储用户画像这类结构化或半结构化的数据。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 环境搭建 |
| 2 | 定义数据
# 实现用户画像HBase的流程
## 概述
用户画像是根据用户的行为、兴趣、偏好等信息，进行分类和标签化，从而更好地了解用户需求和行为特征。HBase是一种分布式的列式存储数据库，适合存储大量结构化和半结构化数据。本文将介绍如何利用HBase实现用户画像。
## 流程步骤
下面是实现用户画像HBase的流程步骤，用表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2023-09-06 07:46:09
561阅读
# Hbase 用户画像
Hbase 是一个基于 Hadoop 的 NoSQL 数据库，它提供了一个高容量、高可靠性的分布式存储系统，适用于大规模数据存储和实时查询。在实际应用中，我们可以利用 Hbase 构建用户画像系统，帮助企业更好地了解用户，提供个性化的服务。
## 用户画像概述
用户画像是通过收集用户的行为数据、偏好数据等信息，对用户进行分析和建模，从而描绘出用户的特征和行为习惯。用
用户画像就是分析用户行为，然后为用户打上标签，再为打上的标签添加权重。其中标签用来表征内容，权重用来表征指数（可信度）。用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。用户画像
需求描述将数据记录持久化存储在HBase中，需要支持如下功能：支持高吞吐量读写操作，实时采集10,000条/秒；支持动态添加字段；支持服务端过滤；支持部分字段修改。设计方案按列存储优点扩展性好，支持动态添加新列；支持服务端按列过滤；可读性好，方便调试；获取少量列数据时，读取数据少，节约网络带宽资源；方便修改部分列值。缺点占用磁盘空间较多；数据采集性能差。列合并为JSON格式存储优点相对方案1，减少
有一句话是，千万人撩你，不如一人懂你，这句话在互联网圈可以说成是，真正的了解用户，才能得到用户，所以，用户画像的重要性不言而喻。什么是用户画像？ 用户画像可以简单理解成是海量数据的标签，根据用户的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述，形成了一个人物原型 (personas)。 企业在进行营销时会遇到的问题 如何
社交网络平台的用户画像介绍 用户画像介绍研究进展主要的研究内容总结 整理了用户画像的基本工作，内容比较浅，未来还待补充。用户画像介绍用户画像，即根据产品使用者的属性、偏好、行为等用户信息提取出用户标签的模型。用户画像应用在互联网、电商领域，用户画像通常作为精准营销、推荐系统的基础工作，应用类别包括1：精准营销：根据历史用户特征，分析产品的潜在用户和用户的潜在需求。用户统计：根据用户的不同特征，统
背景依旧是用户画像的项目，现在标签化的数据存放在hive中，而查询是要在hbase上进行查询。
原创
2021-12-14 11:56:31
235阅读
一、什么是用户画像？ 用户画像可以简单理解成是海量数据的标签，根据用户的属性、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后从每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述，形成了一个人物原型 (personas)。二、为什么要做用户画像？ 其意义大体上表现在一下几个方面： 1 精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销 2 用户统计，比如
背景依旧是公司用户画像项目，目前方案是将hive聚合之后的标签表全部倒入mysql，然后在ES建立索引，虽然限定了最大查询范围为90天的数据，但是面对千万级的用户量，90天的数据依旧是非常...
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2021-08-19 15:11:36
3880阅读
导读本文主要包括两部分内容，第一部分会对零零散散进行了两个多月的用户画像评测做个简要回顾和总结，第二部分会对测试中用到的python大数据处理神器pandas做个整体介绍。Part1 用户画像评测回顾与总结1、为什么做用户画像评测？将时钟拨回到2018年初，大家迫切想打破以往资讯推荐无章可循的局面，而今日的推荐算法也似乎演成了神话，用户意图这个词在WiFi管家团队被一再提及，继而AI推荐布局被推到
标签数据已经成为越来越普遍的一类数据，以用户画像场景最为典型，如在电商场景中，这类数据可被应用于精准营销推荐。常见的用户画像标签数据举例如下：基础信息：如性别，职业，收入，房产，车辆等。购买能力：消费水平、败家指数等。行为特征：活跃程度，购物类型，起居时间等。兴趣偏好：品牌偏好，颜色偏好，价格偏好等。在AI、图计算、时序、时空数据领域，标签数据也是关键的构成部分：AI领域：人工标注通常为标签，而预
Hbase入门篇03---Java API使用，HBase高可用配置和架构设计需求环境搭建表的CRUD坑命令执行卡住不动 ？RegionServer只在本地127.0.0.1监听16020端口导致外网连接被拒RegionServer所在主机的/etc/hosts文件存在额外的回环地址映射信息,导致客户端拿到无法识别的主机名数据的CRUD数据的导入导出Import JOB数据查询HBase高可用H
数据导入HBase中常用的有三种方式:sqoop, HBase importTsv, HBase Bulkload,这三种方式,各有优缺点,下面将逐一介绍这三种方案的优缺点.1. Sqoop直接导入 可以使用
SQOOP
将
MySQL
表的数据导入到
HBase
表中，指定
表的名称、列簇及
RowKey
，范 例如下所示： 参数含义解释：
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2023-09-01 14:34:44
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目录前言7.1 用户画像7.2 标签系统7.2.1 标签分类方式7.2.2 多渠道获取标签（1）事实类（2）规则类（3）模型类7.2.3 标签体系框架7.3 用户画像数据特征7.3.1 常见的数据形式7.3.2 文本挖掘算法LSAPLSALDA7.3.3 神奇的嵌入表示word2VecDeepWalk7.3.4 相似度计算欧式距离余弦相似度jaccard相似度。。。7.4 用户画像的应用7.4.1
目录0. 相关文章链接1. Hive数据仓库2. 分区存储3. 标签汇聚4. ID-Mapping注：此博文为根据 赵宏田 老师的 用户画像·方法论与工程化解决方案 一书读后笔记而来，仅供学习使用0. 相关文章链接用户画像文章汇总1. Hive数据仓库 建立用户画像首先需要建立数据仓库，用于存储用户标签数
理解用户信息标签化。对特征进行分析，或推测其特征，一般用于电商，新闻（个性化推荐）数据存储1 metastore 元数据存储 ：一般存储都有哪些标签，和标签的级别或者权重(存储与mysql) 2 tags 标签数据存储 ：用户id 和标签行为 （存储与Hbase和ES） 3 HBase 每个用户个体画像 4 Elasticsearch/Solr 索引中，方便依据不同标签条件组成或查询出相应用户群体
近期，由于项目需求，需要构建一套消费者的用户画像。这是一套偏大数据处理和实时数仓领域的解决方案，因为之前对这个领域并不熟悉，因此做了下前期的方案调研和初步的解决方案设计，本文将这个过程做个记录总结，希望能够对同样第一次接触这个领域，需要入门的同学有所帮助。一. 用户画像构建方法调研在方案调研前期，主要是调研业界现有的主流用户画像构建方案。通过网上的搜索和学习，发现用户画像的构建方案大都大同小异，其
目录0. 相关文章链接1. HBase简介2. 应用场景3. 工程化案例1. HBase简介 HBase是一个高性能、列存储、可伸缩、实时读写的分布式存储系 统，同样运行在HDFS之上。与Hive不同的是，HBase能够在数据库上实 时运行，而不是跑MapReduce任务，适合进行大数据的实时查
