1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量快速增加，企業(yè)積累了大量的用戶行為數(shù)據(jù)。在如今的大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)已經(jīng)不甘于僅僅是保存這些用戶數(shù)據(jù)，而是希望通過對用戶行為的分析去發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)模式。而傳統(tǒng)的用戶分析過于依賴于個人經(jīng)驗，因此需要一個簡單但是功能強大的分析平臺讓用戶分析平臺化簡單化。
　　基于微博數(shù)據(jù)的用戶畫像系統(tǒng)使用K-means聚類算法分析用戶行為，將用戶分成一個個聚類，通過分析聚類中心將每一類用戶抽象成高度精煉的短文本。畫像之后

2、的用戶是一個個語意突出的短文本的集合。用戶畫像可以幫助分析者深入，快速的認識用戶，并且協(xié)助進行用戶二次分類。每一個精煉的短標簽背后是基于大量數(shù)據(jù)的分析挖掘，因此大大的提高了數(shù)據(jù)的可用性，將分析者從繁雜的用戶數(shù)據(jù)中擺脫出來。系統(tǒng)提供了豐富的用戶接口，不僅提供頁面查詢服務(wù)，還提供發(fā)送UDP數(shù)據(jù)包的協(xié)議查詢。頁面查詢部分，使用LAMP搭建支撐平臺。協(xié)議查詢部分，使用接口層，邏輯層，數(shù)據(jù)層三層分離的架構(gòu)，每層由若干臺服務(wù)器組成，支持動態(tài)的增加和