用户画像综合项目教程：从数据源到图计算

"【多易教育】综合项目-模块2-用户画像-v1.0.pdf" 是一个由涛哥制作的全面的用户画像教程，旨在帮助具有大数据开发基础的学习者提升综合项目经验。该教程涵盖了用户画像技术的各个方面，包括技术架构设计、标签模型构建、各种标签（事实标签、统计标签、模型标签、策略标签）的实现方法，以及算法应用如ID映射、图计算Spark GraphX、朴素贝叶斯模型和评论文本的NLP分析。 在教程中，首先介绍了项目背景和核心模块，阐述了用户画像在业务中的重要性和应用场景。用户画像被定义为一种对用户的抽象和特征化表示，用于帮助企业更好地理解和预测用户行为。其标签体系设计是关键，包括如何构建正确的用户画像标签架构，以及不同类型的标签如何服务于业务目标。教程还深入探讨了用户画像的数据源，涵盖了内部数据（如访问行为日志和业务系统表数据）、DSP请求日志、以及第三方合作数据（如运营商用户行为日志）。 在整体逻辑处理流程部分，教程详细阐述了从数据收集到处理的核心步骤，包括数据预处理、ID映射等环节。ID映射是通过图计算技术实现的，讲解了图计算的基本概念、GraphX API的使用，并提供了入门案例。此外，还讨论了数据预处理的技术，如地理位置知识库的构建和DSP竞价请求日志数据的清洗、解析和集成。 本教程适合有大数据技术基础，希望增强实际项目经验的学员，通过学习可以掌握用户画像的理论知识和实际操作技巧，为实际工作中的用户分析和营销策略制定提供坚实的基础。