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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量快速增加,企業(yè)積累了大量的用戶行為數(shù)據(jù)。在如今的大數(shù)據(jù)時(shí)代,企業(yè)已經(jīng)不甘于僅僅是保存這些用戶數(shù)據(jù),而是希望通過(guò)對(duì)用戶行為的分析去發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)模式。而傳統(tǒng)的用戶分析過(guò)于依賴于個(gè)人經(jīng)驗(yàn),因此需要一個(gè)簡(jiǎn)單但是功能強(qiáng)大的分析平臺(tái)讓用戶分析平臺(tái)化簡(jiǎn)單化。
基于微博數(shù)據(jù)的用戶畫像系統(tǒng)使用K-means聚類算法分析用戶行為,將用戶分成一個(gè)個(gè)聚類,通過(guò)分析聚類中心將每一類用戶抽象成高度精煉的短文本。畫像之后
2、的用戶是一個(gè)個(gè)語(yǔ)意突出的短文本的集合。用戶畫像可以幫助分析者深入,快速的認(rèn)識(shí)用戶,并且協(xié)助進(jìn)行用戶二次分類。每一個(gè)精煉的短標(biāo)簽背后是基于大量數(shù)據(jù)的分析挖掘,因此大大的提高了數(shù)據(jù)的可用性,將分析者從繁雜的用戶數(shù)據(jù)中擺脫出來(lái)。系統(tǒng)提供了豐富的用戶接口,不僅提供頁(yè)面查詢服務(wù),還提供發(fā)送UDP數(shù)據(jù)包的協(xié)議查詢。頁(yè)面查詢部分,使用LAMP搭建支撐平臺(tái)。協(xié)議查詢部分,使用接口層,邏輯層,數(shù)據(jù)層三層分離的架構(gòu),每層由若干臺(tái)服務(wù)器組成,支持動(dòng)態(tài)的增加和
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