用户画像系统-实现用户信息的标签化

川长思鸟来 2023-05-30 14:59 37阅读 0赞

用户标签包括用户的社会属性，生活习惯，消费行为等信息（帮组公司精准定位用户群体）

小灰：

程序员，有驾照，单身，从不出差，喜欢骑行，男，90后，用苹果手机，喜欢美剧，租房。。。。

Bitmap算法（位图算法）

这里所说的位图并不是像素图片的位图，而是内存中连续的二进制位（bit）所组成的数据结构，该算法主要用于大量整数做去重和查询操作。

Bitmap不仅方便查询，还可以去掉重复的整数。

解决方法：

1.一个用户对应多个标签

2.一个标签对应多个用户

备注：信息不一定非要以用户为中心，也能够以标签为中心来存储。让每一个标签存储包含此标签的所有用户ID,就像倒排索引一样。

第一步:建立用户名和用户ID的映射

id        name

1         小灰

2          大黄

3          小白

第二步：让每一个标签存储包含此标签的所有用户ID,每一个标签都是一个独立的Bitmap

例如：

id       sex       age      occupation    phone

1        男        90后      程序员           苹果

2        男        90后       程序员            三星

3        女         00后      学生               小米

sex     bitmap

男        1,2

女         3

age       bitmap

90后       1,2

00后        3

这样一来，每一个用户特征都变得一目了然

例如程序员和00后这两个群体，各自的bitmap分别如下。

程序员：

9 8 7 6 5 43 2 1 0

00后：

9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

思考：为什么不用哈希表？

如果使用哈希表的话，每一个用户ID都要存成int或long类型，少则占用4字节（32bit),多则占用8字节(64bit）.一个用户ID在bitmap中只占1bit，内存是使用哈希表所占内存的1/32，甚至更少

不仅如此，bitmap在对用户群体交集和并集运算时也有极大的便利。

优势：高性能的位运算

我们可以使用异或运算进行操作，即相同位为0，不同位为1

JDK中BitSet类的源码，Redis中也有对BItmap算法的支持。

**           文章摘抄自漫画算法一书**

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