【983】大数据实操：社交数据在征信领域的分析应用

做个体用户画像研究遇到的挑战主要有如下三方面：其一，如何充分利用社交网络各种丰富的数据资源及之间的联系？其二，如何使用户画像适应各种不同的应用场景？其三，如何高效的处理海量的用户数据？相应的解决方案如下：

1.针对不同的底层数据类型设计特定的挖掘算法，挖掘用户的行为特征，形成底层标签。综合考虑不同数据来源的，形成更上层的抽象用户标签。

2.建立完善的用户画像标签体系结构，从不同维度、粒度对用户进行描述。

3.搭建用户画像挖掘系统,基于大规模存储和机器学习计算平台，定期对全量用户数据进行计算和挖掘，并提供用户标签的使用和查询服务。

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用户画像系统架构

用户画像文本挖掘系统

用户画像行业挖掘

用户画像挖掘结果

个人用户画像研究的结果就是把结构化数据，文本分类，LBS数据，社交网络传播扩散这些挖掘之后形成一个比较完整的画像，比如说人口的一些基础属性如年龄、家乡、兴趣等。同时也会对用户婚姻状况来做一个判断。有了这些数据之后，就可以基于这些用户数据去做很多社交征信工作。

四、社交圈子研究