用户标签画像系统，该如何支持创建灵活的自定义标签？

最新推荐文章于 2024-05-15 22:01:15 发布
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分类专栏： 数据分析 产品运营 用户画像和标签 文章标签： 用户画像 自定义标签 用户自建标签 配置类自定义标签 SQL类自定义标签
原文链接：http://www.woshipm.com/pd/4271202.html
本文探讨了用户画像系统中如何支持用户自建和配置类自定义标签，包括SQL类自定义标签，旨在提供更灵活的标签创建方式。

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【用户画像】用户画像添加标签、定义标签任务、搭建工程
weixin_43923463的博客
10-25 2869
接下来的任务：利用在网页端填写的规则计算出想要得到的标签结果。已有数据，存放在MySQL中：1 整数 2 浮点 3 文本 4 日期tag_info：标签定义（id，标签编码，标签名称，标签等级，上级标签id，标签类型【99类目，1统计型，2规则性，3挖掘型】，标签值类型【1 整数 2 浮点 3 文本 4 日期】，标签对应的计算任务id，标签说明，更新时间，创建时间）
手把手教你做用户画像：3种标签类型、8大系统模块
大数据
03-30 6626
导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。...
用户画像——标签模型开发之自定义外部数据源
weixin_63260646的博客
05-15 617
自定义类，除了继承TableScan和，此外实现序列化接口 Serializable ，所有类声明如下，其中实现 Serializable 接口为了保证对象可以被序列化和反序列化。// 连接接HBase数据库的属性名称/*** 自定义外部数据源：从HBase表加载数据和保存数据值HBase表*/// 连接HBase数据库的属性名称/*** SQLContext 实例对象* @return*//*** DataFrame 的 schema 信息* @return*//**
用户画像--用户标签
10-16 8686
1、长期、短期 2、静态标签、动态标签 3、第一方标签、第三方标签
【视频 + PPT】如何使用 Kylin 进行海量自定义标签的用户画像分析？
Kyligence
12-30 672
上周，Kyligence 的两位资深讲师为大家带来了《如何使用 Kylin 进行海量自定义标签的用户画像分析》线上分享。错过直播的同学可以直接点击此处查看视频和下载演讲资料。 以下为 Q&A 实录 功能原理 Q：在什么业务场景下会使用 intersect_count 函数？ A: intersect_count 函数使用的业务场景，包括按各类标签和标签值做用户筛查、统...
如何设计标签系统？如果构建用户画像
神策数据
07-16 6663
关于标签体系，我们经常会听到这样一些问题： 图企业思考的问题 在与众多企业的接触过程中，我们发现不少企业对标签体系和用户画像存在着一些迷思，构想经常如空中楼阁般浮在空中，他们时常将过多的精力陷在体系和系统的构建细节中并没有落地到实际的业务赋能上，即使构建了一个看似完美的标签体系，也无法使其在产品中运转起来，最后企业可能面临废弃整个体系。这里面存在着哪些迷思呢？我们来看看...
银行客户用户画像_客户分类、客户标签与用户画像，怎样助力转化？
weixin_39631370的博客
12-10 3191
在销售过程中，你一定会用到客户分类和客户标签，那么用户画像又是什么呢？这三者又是如何助力转化，提高成单率的呢？什么是客户分类、客户标签和用户画像？ 在转化之前，我们先把客户分类、客户标签、用户画像这几个名词的意思搞清楚：分类就是基于某一维度，把目标群体分为不同的类别。 比如按照性别来分类，身份证层面上可以分为男性和女性，按照年龄来分类，可以分成幼儿、青少年、成年人、青壮年、老年人等。 面...
dmp标签_从零搭建一套DMP用户画像标签系统-业务逻辑
weixin_39583751的博客
12-21 569
DMP(Data Management Platform)数据管理平台，是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这些数据进行标准化和细分，让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台。用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。DMP要求对所有数据进行清洗整理，方便...
如何构建用户画像，给用户打“标签”？
云祁QI
03-27 8094
前言 大家好，我是云祁！ 和大家分享一本近期读完的非常不错的技术书籍，赵宏田老师的《用户画像：方法论与工程化解决方案》。 用户画像是目前在技术公司广泛使用的技术，是根据客户人口统计信息、社交关系、偏好习惯和消费行为等信息而抽象出来的标签化画像。常常用在精准营销、圈定人群、发送短信消息、APP弹窗等等，用户画像的准确性往往会直接影响运营的效果和获客成本。 用户画像另一个不太为普通人所知的用处是风控，建设用户画像是互联网金融领域风险控制的基础和关键，直接影响到公司的营收。 这本书整体介绍了用户画像的实现方案.
用户画像—计算用户偏好标签及数据指标与表结构设计
热门推荐
u014156013的博客
09-12 4万+
一、用户画像—计算用户偏好标签 下面介绍如何计算用户的偏好标签。 在上一篇写用户画像的文章 “用户画像—打用户行为标签”中，主要讲了如何对用户的每一次操作行为、业务行为进行记录打上相应的标签。在这篇博客中，主要讲如何对这些明细标签进行计算以及偏好的产品、内容的类目。 关于用户标签权重的计算，在这篇文章里面讲过了： 用户画像之标签权重算法 这里再详细介绍一下： 用户标签权重 = 行为类型...
用户画像—打用户行为标签
u014156013的博客
09-12 2万+
数据仓库 用户画像的应用流程从原始的数据输入到模型应用可分为5块（图1），包括将操作型环境数据经ETL后集中存储在数据仓库，之后经过对数据的建模、挖掘、分析建立用户画像模型，最终将建好用户画像的数据接口调用到BI报表、经营分析、精准营销、个性化推荐等各系统模块。   图1 用户画像开发，主要是对数据仓库中的业务表、日志表、埋点表中的相关数据进行各维度建模。所以要对数据仓库和元数据非常熟悉。...
PPT 下载 | 神策数据杜明翰：打造趁手、好用的标签&用户画像系统
神策数据
07-11 1750
本文根据神策数据产品总监杜明翰在《用户个性化运营—标签体系搭建新机遇》主题沙龙中演讲整理所得。关于标签体系，我们经常会听到这样一些问题：图企业思考的问题在与众多企业的接...
SSM客户管理系统（four）自定义标签工具
Within的博客
07-10 600
1、添加自定义标签工具，输出html元素。2.
用户自定义属性表结构设计_手把手教你做用户画像：3种标签类型、8大系统模块...
weixin_39615596的博客
11-24 1743
导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务，...
大数据标签体系建立
Dorothy_AaAa的博客
09-28 4万+
我们要为大数据平台建立一套标签体系，首先要明确我们要建立什么，在我看来我们需要建立独立的三样东西：类目标签体系、用户画像和应用场景。 类目标签体系是以业务核心为中心建立的，业务核心就是你要做的这个大数据平台里面最重要的那个点。举点例子，电商平台的业务核心就是商品，教育平台的核心业务就是教育。电商平台下的类目标签就以商品的分类为基础构建类目树，树的根节点就是商品，往下分可能包括女装/内衣、男装
3种思路，打造用户画像的标签体系
overwatch96521的博客
05-22 2万+
转自http://www.yixieshi.com/61689.html 什么是用户画像 用户画像，是大数据三百六十行居家旅行、装逼煽情必备的概念，它还有个类似的概念叫受众定向。个人觉得，“用户画像”这个词听起来更加关注人口属性、生活状态这些基本静态信息，这多少有点误导：我们重点关注的，往往是某用户“最近要不要旅游”、“准备买多少钱的车”这样能驱动直接效果的动态信息。从这层意思来看，用“受众定...
用户自定义标签
miocn的专栏
09-29 3640
在J2EE项目中，JSP页面常常通过在静态页面模板中嵌入scriptlets来插入动态的内容。然而,随着复杂程序的增加，JSP页面也变得难于管理。 虽然用这种方法开发小形项目唾手可得，但是scriptlets仍然要面对下面的不利情况：Scriptlet难于阅读和修改。带有Scriptlets的JSP页面混合了两种语言，这使得阅读和维护变得很困难。Scriptlets鼓励了将数据表现和逻辑处理的混合
需要构建用户画像兴趣爱好用String还是enum
最新发布
03-23
<think>好的，我现在需要帮用户决定在构建用户画像的兴趣爱好字段时，是使用String还是Enum。首先，我得回想一下之前用户问过关于职业字段使用VARCHAR还是ENUM的问题，当时详细对比了两者的优缺点和适用场景。现在用户的问题类似，但换成了兴趣爱好，可能涉及更多的动态变化和个性化需求。 首先，我要分析兴趣爱好字段的特点。兴趣爱好通常比职业更加多样化，且变化频繁，比如新的兴趣随时可能出现，比如最近流行的某个游戏或者活动。而职业相对固定，虽然也会变化，但不如兴趣爱好频繁。所以，兴趣爱好的数据可能更灵活，需要支持更多的可能性。 接下来，考虑ENUM类型的适用性。ENUM适合固定、有限的选项，比如性别或者状态字段。如果兴趣是固定的几个选项，比如“阅读、运动、音乐”，并且这些选项长期不变，ENUM可能适用。但现实中，用户的兴趣爱好往往多种多样，还可能允许用户自定义输入，这时候ENUM的限制就显得不够灵活，每次新增兴趣都需要修改数据库结构，这在生产环境中可能会带来维护上的麻烦，尤其是当用户量大的时候，频繁修改表结构可能导致锁表或服务中断。 然后，考虑String类型（VARCHAR）的优缺点。使用String的话，存储的是实际文本，灵活性高，用户可以自由输入任何兴趣，比如“密室逃脱”、“烘焙”等新兴或小众爱好。但这也带来了数据一致性的问题，比如用户可能输入“篮球”或“打篮球”，虽然意思相同，但存储为不同的字符串，导致后续数据分析时需要清洗数据。此外，String类型需要应用层进行校验，防止无效或恶意输入，比如过长的字符串或特殊字符。 用户可能的需求是什么？他们可能希望系统能够灵活处理各种兴趣，同时保持数据的规范性。如果系统需要支持用户自定义兴趣，或者兴趣选项经常变化，那么String类型更合适。但如果兴趣是预先定义好的，比如在一个封闭的系统内，比如企业内部使用的工具，可能ENUM或外键关联表更合适。 另外，还要考虑查询和存储效率。ENUM在存储上更高效，因为它存储的是整数索引，而String存储的是文本，尤其是较长的文本会占用更多空间。不过对于现代数据库来说，VARCHAR的长度适当的话，存储效率的影响可能不大。查询方面，ENUM的等值查询可能稍微快一些，但对于兴趣爱好这种可能需要进行模糊查询或全文搜索的情况，String类型可能更合适，尤其是结合全文索引。 还有一个进阶方案是使用外键关联表，即单独建立一个兴趣分类表，用户表通过外键引用。这种方法结合了规范性和灵活性，允许动态添加兴趣，同时保持数据一致性。但这样会增加表的复杂度，需要更多的JOIN操作，可能影响查询性能，尤其是当兴趣数量很多的时候。 用户可能的场景是什么？如果是社交平台或推荐系统，需要根据用户的兴趣进行个性化推荐，那么兴趣的多样性和灵活性非常重要，这时候String类型或者关联表更合适。如果是内部管理系统，兴趣选项固定且有限，可以考虑ENUM。 另外，还要考虑国际化的问题。如果系统需要支持多语言，兴趣名称可能需要翻译，这时候使用关联表可以更好地管理不同语言的兴趣名称，而ENUM或String可能较难实现这一点。 最后，总结一下：兴趣爱好通常推荐使用String类型，配合应用层的校验和清洗，或者使用关联表来平衡灵活性和规范性。ENUM适用于非常固定且选项有限的场景，但在大多数情况下，兴趣爱好的动态性使得String或关联表更为合适。</think>在构建用户画像的“兴趣爱好”字段时，选择 **`VARCHAR`（字符串）** 还是 **`ENUM`** 需结合 **数据动态性、灵活性、可维护性** 和 **业务需求** 综合判断。以下是详细分析和推荐方案： --- ### **一、核心需求分析** 兴趣爱好通常具有以下特点： 1. **高度动态性**：新兴趣（如“AI绘画”“飞盘运动”）可能快速涌现。 2. **个性化强**：用户可能输入长尾兴趣（如“烘焙巴斯克蛋糕”“收集复古黑胶唱片”）。 3. **多值关联**：一个用户可能有多个兴趣，需支持标签化存储（如 `["登山", "露营", "摄影"]`）。 4. **分析需求**：需支持模糊匹配、关键词提取或机器学习建模（如兴趣聚类）。 --- ### **二、`ENUM` 类型的适用性与局限性** #### **优点** - **数据一致性**：强制限定可选值（如 `('音乐', '运动', '旅行')`），避免无效输入。 - **存储高效**：实际存储整型索引值，节省空间（适合固定且有限的选项）。 #### **缺点** - **灵活性极低**：新增兴趣需修改表结构（`ALTER TABLE`），可能引发锁表风险。 - **无法支持多值**：单字段只能存储一个值，难以直接表示多兴趣。 - **扩展性差**：无法与其他表关联（如兴趣分类表），难以支持多语言或同义词映射。 #### **适用场景** - 兴趣选项完全固定且极少变更（如企业内部系统的预设分类）。 - 无需多值存储或复杂分析（仅需简单统计）。 --- ### **三、`VARCHAR` 类型的优势与优化方案** #### **优点** 1. **灵活扩展** - 支持任意兴趣输入（如“密室逃脱”“剧本杀”），无需修改表结构。 2. **兼容多值存储** - 可通过 **JSON 数组** 或 **逗号分隔字符串** 存储多兴趣（需结合应用层解析）： ```sql -- 示例：JSON 格式存储多兴趣 ALTER TABLE users ADD COLUMN hobbies JSON DEFAULT '[]'; ``` 3. **便于分析与扩展** - 支持模糊查询（`LIKE`）、全文索引（`FULLTEXT`）或分词处理（如提取关键词）。 - 可关联外部兴趣标签表，实现标准化管理。 #### **缺点与解决方案** - **数据冗余风险** - 问题：用户可能输入“登山”“爬山”等同义词，导致统计偏差。 - 解决：通过 **应用层校验** 或 **事后数据清洗**（如建立同义词映射表）。 - **存储效率略低** - 问题：直接存储文本占用更多空间。 - 解决：对短文本（<100字符）影响可忽略，长文本可压缩存储。 --- ### **四、推荐方案** #### **1. 开放型系统（如社交平台、电商）** - **使用 `VARCHAR` + 校验约束** ```sql -- 示例：限制兴趣为中文或英文，长度1-20字符 ALTER TABLE users ADD CONSTRAINT chk_hobbies CHECK (hobbies REGEXP '^[\u4e00-\u9fa5a-zA-Z\s]{1,20}$'); ``` - **配合多值存储**： - 存储为 JSON 数组或关联表（见进阶方案）。 - **优势**：灵活兼容用户自定义输入，适配动态兴趣场景。 #### **2. 封闭型系统（如内部问卷工具）** - **使用 `ENUM`** ```sql -- 示例：严格限定兴趣选项 CREATE TABLE users ( hobbies ENUM('读书', '健身', '旅游', '美食') ); ``` - **优势**：数据绝对一致，适合标准化统计。 #### **3. 进阶方案：独立兴趣标签表** ```sql -- 步骤1：创建兴趣标签表（支持动态扩展） CREATE TABLE interest_tags ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE, -- 兴趣名称 category VARCHAR(20) -- 兴趣分类（如“运动”“艺术”） ); -- 步骤2：用户兴趣关联表（多对多关系） CREATE TABLE user_interests ( user_id INT, interest_id INT, FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id), FOREIGN KEY (interest_id) REFERENCES interest_tags(id) ); ``` - **优势**： - 灵活性高，可动态增删兴趣标签。 - 支持多语言、分类统计、同义词合并（如“足球”与“篮球”同属“运动”类）。 - 便于构建兴趣画像（如计算用户兴趣权重）。 --- ### **五、对比总结** | 方案 | 灵活性 | 多值支持 | 扩展性 | 分析友好性 | 适用场景 | |---------------------|--------|----------|--------|------------|------------------------| | `ENUM` | 低 | ❌ | 差 | 低 | 固定选项、简单统计 | | `VARCHAR` | 高 | ✅ | 高 | 中 | 动态兴趣、用户自定义 | | **独立标签表** | 最高 | ✅ | 最高 | 高 | 企业级系统、精细化运营 | --- ### **决策建议** 1. **用户可自定义兴趣**：必选 `VARCHAR`，配合正则校验或标签清洗。 2. **兴趣需要分类统计**：优先使用 **独立标签表**，通过外键关联。 3. **快速验证型项目**：初期可用 `VARCHAR`，后期逐步迁移到标签表。
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