用户画像借助Redis实现（用户画像 redis）

### 用户画像：借助Redis实现

用户画像是指基于公司网站访客和客户信息的分析，通过用户行为追踪来发现关于用户特征、偏好、上下游客群体、用户群体裂变等相关信息来构建用户群体画像，从而帮助企业更好的定位、推行及评估用户需求。传统的用户画像构建，受到实时性和可拓展性等瓶颈束缚，实时程度不够，无法迅速响应用户需求，性能也无法保证可拓展。

借助Redis，可以开发一个用户画像系统，可以对用户行为进行实时采集、存储、处理和可视化，构建用户画像系统。Redis提供的键值数据模型可以快速存储用户的行为数据，其数据库可以支持在线访问，可借助超时机制确保实时精度，可将用户数据添加到列表或者散列中，快速实现用户行为记录，可视化展示各种指标和分类。

用户画像实现的核心步骤及代码实现如下：

– 一、采集用户数据

// 将用户行为记录的信息存放在Redis的Set中
redis.sadd('user_behavior', '$info');

– 二、分析用户数据

//利用MapReduce 计算某段时间内用户的行为数据
# map操作
def my_map(key,value):
    actions = value.split(',')
    for action in actions:
        emit(action,1);

# reduce操作
def my_reduce(action,count):
    return sum(count)

# 读取数据
strs = redis.smembers('user_behavior')
# 将Redis中的Set集合转换为Map 
Map.mapreduce(lambda line:my_map(line),my_reduce,initialValue=strs )

– 三、进行分析评估

// 对分类行为进行评估,并进行排名
data = Map.getResult()
data = sorted(data.items(),key = lambda item: item[1],reverse=True)
//将结果存储到Redis中
redis.set('user_data_list', data)

以上就是Redis实现的用户画像系统的基本原理及代码实现，Redis可以更方便的实现实时读取和存储，可以极大的提升用户画像构建的实时性，有效的提升了用户体验和业务效率，帮助企业做出更准确的业务决策。