来自美团、携程等互联网公司的一线实践经验,深入探讨了用户画像的应用与优化策略。
互联网公司用户画像实践经验分享
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大数据时代下,用户画像系统对于运营商精细化营销和提高工作效率具有重要意义。本系统以移动互联网用户行为为研究对象,提出标签化方法描述用户行为和偏好。系统包含静态信息画像和动态信息画像,分别利用建模方法和数据挖掘算法构建标签。用户静态信息标签基于基础属性、业务属性、产品属性、渠道属性构建。动态信息标签通过文本特征提取、聚类建模、分类预测等方法构建。系统采用列数据库存储画像数据,并建立标签元数据管理、生命周期管理、查询更新机制。在流量提升和阅读软件用户量提升中取得应用成果。
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数据库优化的实践经验,程序员的性能救星。
数据库访问性能优化的干货文章,写得挺接地气,重点是面向写业务代码的程序员,不绕远儿,直接聊怎么让 SQL 跑得快。DBA 那一套深的没怎么展开,适合咱们这种还得兼顾后端逻辑的开发。
你要是平时用得多的是SYBASE,那几个链接还蛮实用,像是SYBASE DBA 速成程序员 SQL 优化实战,讲得挺细的,尤其对慢查询怎么下手,给了不少思路。
还有类似SARG-SYBASE DBA 速成教程(程序员篇)的内容,专门讲SARGable条件怎么写,嗯,这东西你不注意,索引就全废了,性能直接翻车。
如果你是搞ORACLE的,那也有像ORACLE_DBA_学习手册
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版本号的也蛮实用的,提到奇数是开发版、偶数是稳定版,比如2.8、3.0这种更适合生产环境,遇到不熟的版本可以先对照着看看。
Bloom Filter也简单提了一下,主要是碰撞概率和位图大小的问题,属于那种“知道有坑就能避开”的内容,嗯,还挺有用。
如果你正好在做高并发的接口,或者你在搭建自己的缓存中间件,这份Linge-互联网行业中 Redis 的应用.pptx可以直接扫一遍,思路清晰
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