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Qunar用户画像构建策略及应用实践

1.用户画像的构建原则 我们做用户画像的目的有两个: 必须从业务场景出发,解决实际的业务问题,之所以进行用户画像要么是获取新用户,或者是提升用户体验,或者是挽回流失用户等有明确的业务目标 。 根据用户画像的信息做产品设计,必须要清楚知道用户长什么样子,有什么行为特征和属性,这样才能为用户设计产品或开展营销活动。 一般常见的错误想法是画像维度的数据越多越好,画像数据越丰富越好,费了很大的力气进行画像后,却发现只剩下了用户画像,和业务相差甚远,没有办法直接支持业务运营,投入精力巨大但是回报微小,可以说得不偿失。鉴于此,我们的画像的维度和设计原则都是紧紧跟着业务需求去推动。 2.用户画像数据仓库构建 2.1 数据源的集成 目前Qunar用户画像数据仓库中的数据源来自业务数据库的数据和用户行为日志数据,目前数据仓库中基本涵盖了机票、酒店、火车票以及保险等业务系统的数据,可以从全方位的了解去哪儿的一个用户的画像。 2.2 我们有哪些数据?-数据维度 2.3 我们有哪些数据?-数据仓库 目前我们画像数据仓库的构建都是基于Qunar基础数据仓库进行构建,并按照维度进行划分。 目前数据仓库中包括的信息...

携程如何从海量数据中构建精准用户画像?

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户画像。 根据用户信息、订单、行为等等推测出其喜好,再针对性的给出产品可以极大提升用户感受,能避免用户被无故打扰的不适感。同时针对不同画像的用户提供个性化的服务也是携程用户画像的出发点之一。 2.携程用户画像的架构 2.1.携程用户画像的产品架构 如上图所示,携程用户画像的产品架构大体可以总结为 注册 采集 计算 存储/查询 监控 所有的用户画像都会在”UserProfile平台”中进行注册,由专人审核,审核通过的画像才可以在“数据仓库”中流转;之后会通过用户信息、订单、行为等等进行...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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