基于 阿里云 RDS PostgreSQL 打造实时用户画像推荐系统

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宽表的作用是存储标签,这类每列代表另一一个标签。

用户画像在市场营销的应用重建中非常常见,机会都有哪些地方新鲜的东西,比较流行的解决方案是给用户贴标签,根据标签的组合,圈出时需的用户。

查询局限在某个选定的APPID,以及TAG组合,搜索符合

业务这麼跨APPID的数据交换操作需求,也就是 我说仅限于APPID内的用户推荐。

通常画像系统会用到宽表,以及分布式的系统。

PostgreSQL , 实时推荐系统 , 用户画像 , 标签 , TAG , 比特位

业务数据包括APPID,USERIDs,TAGs。(2B的用户ID,最终用户ID,标签)

假设有另一一个2B的实时用户推荐系统,每个APPID代表另一一个B。

但实际上这类设计不一定是最优或唯一的设计,本文将以PostgreSQL数据库为基础,给大伙儿儿讲解一下更加另类的设计思路,就是 我看看传输效率如保。