1-1用户画像在阅文的实践和探索.pdf

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2、景 应用少，case型数据不完备 业务标签分散系统建设薄弱 方法：收敛，基建，应用，反馈 标签在线服务发布 项目启动 标签收敛 标签建设&应用拓展 离线挖掘引擎集群 实时集群建设&实时数据流 用户理解平台 全貌 RTBatch/EMR 数据收集 logserver 实时框架 Flink + kafka 算力 spark 存储 tdw/hive/hdfs 基础设施 数据层 实时流离线统一数据第三方数据 用户理解 标签事实标签规则标签模型标签 行为 实时session行为关键行为 实时标签 应用层 服务层在线服务YUDS标签管理(元信息)用户理解平台标签质量监控 智能内容分发精细化运营群体分析广告

3、精准投放 基础：不可忽视的数据建设 覆盖面/准确率情况 数据监控体系完善 数据质量 线上延迟 实时数据流建设 数据时效 数据统一/ID贯通 数据体系统一，埋点统一 数据平台化 支撑：架构建设 实时数据SpeedLayer BatchLayer ServingLayer Query 增量数据 离线标签 实时标签 全量数据标签表 源 数 据 redis hbase hive hdfs/hive spark flink kafka 实时层 建立统一的logserver Kafka统一收敛数据 服务层 统一收敛服务调用 解决性能匹配，Id转化问题 离线层 大数据挖掘算力建立 保证数据回溯 规 整 数 据 源 logserver 血肉：标签建设 事实标签 统计标签 账户信息 国家性别 余额注册时间 渠道ID渠道类型 渠道属性 社会属性 行为RFM付费阅读 人书标签阅读进度阅读日期 模型标签 阅读偏好