"携程用户画像：大数据实践与应用"

用户画像资料收集汇总后，携程作为国内旅游 OTA 的领头羊，有着完善的用户画像平台体系，将用户画像作为“大数据”的核心组成部分，广泛用于个性化推荐、猜你喜欢等服务。在旅游市场上，携程更将其应用于“房型排序”“机票排序”等特色领域。为了提升用户体验，避免用户被无故打扰的不适感，以及针对不同用户提供个性化的服务，携程做出了如此的用户画像。基于此，携程用户画像的产品架构主要包括注册、采集、计算、存储/查询、监控等环节，通过这些环节将用户画像数据得到应用。在这样的背景下，本文将从目的、架构、组成等几方面，带您深入了解携程在用户画像领域的实践。 首先，携程用户画像的初衷是为了提升用户体验和个性化服务。推荐算法基于“根据人的喜好推荐对应的产品”和“推荐和目标客人特征相似客人喜好的产品”原理，而这两条都离不开用户画像。根据用户信息、订单、行为等推测出其喜好，再针对性的给出产品可以极大提升用户感受，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。 其次，携程用户画像的产品架构主要包括注册、采集、计算、存储/查询、监控等环节。在注册环节，所有的用户画像都会在“UserProfile 平台”中进行注册，将用户信息、订单、行为等数据集中进来。在采集环节，携程将通过各种手段和途径采集用户行为数据、偏好数据等，作为用户画像的基础数据。在计算环节，携程通过算法对采集到的用户数据进行计算，得出用户的画像特征。在存储/查询环节，携程为了应对大量的用户画像数据，需要建立相应的存储和查询系统，以便快速有效地存储和查询用户画像数据。在监控环节，携程需要监控用户画像系统的运行状态，确保数据准确性和系统稳定性。 综上所述，携程用户画像作为“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。通过注册、采集、计算、存储/查询、监控等环节的完善和优化，携程将用户画像广泛应用于个性化推荐、猜你喜欢等服务，并在旅游市场上实现了房型排序、机票排序等领域的特色应用。通过用户画像，携程致力于提升用户体验，满足用户个性化需求，从而赢得用户的信赖和支持。