检索结果-南通市图书馆

中国电子科学研究院学报 2020年第10期15卷 984-988页

作者：黄晓雄李博文卢云亮林璋史超陈伟章武盛广州汇智通信技术有限公司广东广州510000

文中提出一种新的计算伴随关系(同行、同停留)的方法,该方法基于手机信号数据、人脸行踪和车辆记录等多源数据。首先,利用id-mapping技术将多源数据统一关联到同一id,实现数据融合;接着,采用min-Hash算法进行数据降维,降低运算量和存储... 详细信息

文中提出一种新的计算伴随关系(同行、同停留)的方法,该方法基于手机信号数据、人脸行踪和车辆记录等多源数据。首先,利用id-mapping技术将多源数据统一关联到同一id,实现数据融合;接着,采用min-Hash算法进行数据降维,降低运算量和存储空间;最后,利用分块Hash映射将具有相同轨迹特征片段的用户映射进同一个桶,计算时空相似度,得到具有相似时空序列的人员列表,从而生成伴随关系。实测数据表明:该方法在提高伴随关系准确度的同时,运行效率比传统方法提升了12倍。

关键词：伴随关系 id-mapping min-Hash 时空相似度

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基于微服务架构的用户标签系统设计与实现

基于微服务架构的用户标签系统设计与实现

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作者：刘庆庆大连理工大学

学位级别：硕士

对于零售企业来说,营销是企业生存和发展的重要一环,传统企业营销策略使用线上问卷调查、电视和楼宇广告、会员群发短信等。由于这种投送方式将无需求的用户也划分在一起进行广告投送,造成投送成本高,效果差。精准营销方式解决了上述问... 详细信息

对于零售企业来说,营销是企业生存和发展的重要一环,传统企业营销策略使用线上问卷调查、电视和楼宇广告、会员群发短信等。由于这种投送方式将无需求的用户也划分在一起进行广告投送,造成投送成本高,效果差。精准营销方式解决了上述问题。精准营销主旨是通过用户的兴趣和购买偏好进行营销,它排除其他无兴趣或偏好用户,将有可能购买营销产品的用户组成一个营销人群,对其进行有针对性的产品推荐并防止会员流失。由于传统线下零售企业所能统计的信息仅限于会员的购买情况,其获得用户偏好的维度单一,并且无法真正做到精确营销。随着互联网应用的普及,一些线上零售企业通过自身线上网站获得大量用户数据,其中包括非会员的浏览情况及会员的浏览、购买、支付等数据。同时通过会员系统和线上问卷调查等手段获得用户微信或手机号进行触达。这些零售企业通常构建一个单块式的营销系统。一方面分析用户的偏好,另一方面使用微信或手机针对这些用户划分营销人群,进行触达。关于微服务的研究在近几年十分活跃,由于微服务直击单块式服务架构迭代速度慢、架构不清晰、耦合度过高、无法做到语言异构和无法服务异构等痛点,所以一些企业在构建应用系统都会采用微服务这一架构。同时从Netflix自身企业应用到由Pivotal公司提供的企业微服务大礼包Spring Cloud,微服务架构也在逐渐完善。传统建立在单块式架构的标签系统由于任何修改都要全部部署、编译时间过长、开发效率低等缺点,不断被多模块的微服务架构所挑战。所以采用微服务架构的用户标签系统十分灵活。另外,标签系统中用户标签存储在缓存系统中。需要进行多个标签计算,形成细分人群时,通过标签的Keys获得相关标签结果的用户id集合,再将这些标签结果从缓存服务器加载到计算服务器进行交并运算。这种方式占用大量系统的网络带宽和计算服务器负载。在本次论文中,用户标签系统创新性的将标签计算下推到缓存服务器,做到用户标签存算一体,降低网络带宽压力。并且利用每个用户id都是由唯一的长整形所表示的特点,引入bitmap,将每个用户id看成内存中的一个位,在降低用户标签结果中用户id集所占内存空间外,标签计算将转变为位运算,具备相当好的计算性能。

关键词：微服务用户标签 id-mapping Bitmap

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Flink在广西广电实时用户画像系统中的设计与实践

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中国有线电视 2021年第9期 939-942页

作者：彭宇涛广西广电大数据科技股份有限公司广西南宁530007

数据量的不断增大,使信息筛选和处理的困扰与日俱增,用户画像项目以此背景成立,旨在“数据驱动业务与运营”。系统地介绍了用户画像项目:首先,介绍了三种技术选型,通过对比阐明了采用Flink架构的原因;其次,从用户画像的业务架构、处理... 详细信息

数据量的不断增大,使信息筛选和处理的困扰与日俱增,用户画像项目以此背景成立,旨在“数据驱动业务与运营”。系统地介绍了用户画像项目:首先,介绍了三种技术选型,通过对比阐明了采用Flink架构的原因;其次,从用户画像的业务架构、处理流程描述了项目的设计和实施,并详细介绍了id-mapping数据结构;最后,探讨了数据量增加时可能存在的问题,并提出了未来的优化方案。

关键词：数据处理用户画像 Flink 分层架构 id-mapping

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