沃商店大数据用户画像与挖掘实践

"这篇文档是2014年中华架构师大会上关于基于用户画像的大数据挖掘实践的分享，由杨步涛主讲。主要涵盖了沃商店的定位、大数据体系架构、用户画像建设、个性化推荐、广告策略以及用户画像在其他领域的应用。沃商店定位为内容分发平台，同时具备能力开放和游戏运营功能。其大数据架构包括离线计算、实时计算、数据存储、建模、数据可视化、监控和管理等模块，利用Hadoop生态系统中的各种工具如HDFS、Hive、Storm等进行数据处理。用户画像是通过收集用户的基本信息、兴趣偏好、行为数据等构建的，用于实现个性化推荐和精准广告投放。" 详细说明： 1. **沃商店定位**：沃商店被定位为一个内容分发平台，不仅负责应用的分发，还提供能力开放和游戏运营服务。它抓住了运营商通信账户SDK支持APP内付费的优势，提高了付费转换率，但面临移动互联网支付的快速崛起挑战。 2. **大数据体系架构**：沃商店的大数据架构分为离线和实时两部分，使用Hadoop生态系统组件进行数据处理。离线计算包括HDFS、MapReduce、Hive等，用于批量数据处理；实时计算则依赖于Kafka、Storm等工具，实现快速响应的数据流处理。此外，还有数据存储（如HBase、MySQL、Redis）、数据可视化、监控和管理等子系统。 3. **用户画像建设**：用户画像通过收集用户的性别、年龄、地域、终端、网络、渠道、机型等基本维度，兴趣、标签维度，以及商业行为数据（如转化、频次、付费次数等）来构建。通过网络爬虫引擎和语义挖掘技术，将非结构化数据结构化，形成全面的用户画像。 4. **个性化推荐**：基于用户画像，沃商店实现了个性化推荐，通过特征工程对用户行为进行标注，然后运用分类、回归、聚类、主题和预测等机器学习算法，进行精准的内容匹配和推送。 5. **广告策略**：利用用户画像进行定向广告投放，根据用户的兴趣和行为习惯，推送相关的广告内容，提高广告效果。 6. **用户画像的其他应用实例**：用户画像不仅应用于推荐系统和广告投放，还可能在流量分析、经济预测等多个领域发挥作用，帮助提升业务效率和用户体验。 该文主要探讨了如何通过大数据技术和用户画像构建，实现移动应用商店的高效运营，特别是个性化服务和精准营销。这些实践对于理解大数据在现代商业中的应用具有重要价值。