【案例】AI驱动的用户画像数据管理架构设计

用户画像是电商、广告、内容推荐系统中提升模型精准度的关键基石。传统用户画像多基于静态规则，而AI驱动的用户画像系统则依赖大规模行为数据与标签样本，持续生成、更新与优化用户特征表示。

1. 用户画像系统的全链路架构

某大型电商平台的用户画像数据管理架构总览，如图1-所示。该架构实现了“行为日志→画像生成→统一特征→多业务复用”的闭环。

图2- 某大型电商平台的用户画像数据管理架构总览

1. “埋点采集系统”是用户浏览、点击、搜索等事件的入口，产生高频日志；
2. “实时行为日志队列（Kafka）”用于解耦生产与消费端，支持高吞吐数据写入；
3. “用户行为聚合引擎”基于 Flink 构建，实时对用户行为做聚合，如统计近24小时点击商品品类频次；
4. “短期兴趣画像生成”模块提取如“最近点击的品牌、热搜词、类目兴趣”等瞬时信号；
5. “长期偏好画像更新”模块处理如“历史收藏品牌、平均购买价格”等稳定偏好特征；
6. “行为画像特征表”记录用户的行为强度分布，如“近7天在男鞋类点击12次”；
7. “兴趣画像特征表”存储推理后生成的倾向标签，如“偏好高单价/某品牌”；
8. “用户画像统一特征仓”将上述两类特征整合，构成用于模型训练的用户特征向量；
9. 最终，这些特征向量被送入“推荐模型训练系统”、“广告投放策略系统”与“用户标签可视化平台”等多个下游业务使用。

2. 用户画像样本的分区调度与更新策略流程

为了应对百万级别的用户画像更新需求，平台需要建立可自动调度与并行处理的特征分区机制。图2-展示了画像样本生成调度流程。

图2- 用户画像样本的分区调度与更新策略流程

1. “画像更新调度入口”每日定时触发画像任务，根据用户活跃度进行三类分区；
2. “分区：高活跃用户”进入实时更新路径，采用 Flink 执行分钟级聚合；
3. “分区：低活跃用户”使用 Spark 或离线任务每日更新一次；
4. “分区：新注册用户”由规则引擎通过性别、注册渠道、地域等进行初步冷启动画像；
5. 所有路径最终都将结果写入“行为画像特征表”，再同步至“统一画像特征仓”；
6. 下游模块统一从该仓库获取画像向量，避免重复聚合或不一致问题。

这套分区调度架构保证了画像数据的及时性、节省计算资源并按需更新，适用于日活百万级平台。

3. 示例：用户购买倾向特征生成逻辑

在用户画像系统中，“购买倾向”是一个典型且高价值的标签，广泛用于商品推荐、广告定向投放、优惠触达策略等AI场景中。

下面以某电商平台的真实项目为例，讲解如何从埋点行为中构建出稳定、可追踪、易训练的“购买倾向”特征。特征生成流程如图2-所示。

图2- “购买倾向”特征生成流程

1. “行为埋点数据（点击、收藏、加购、下单）”：指用户在前端App、小程序等页面上的操作行为日志，统一采集并送入Kafka流中，结构化字段包括：用户ID、事件类型、商品ID、类目ID、事件时间等。
2. “原始日志清洗”：执行字段合法性校验、时间格式转换、异常行为剔除等步骤，清洗后的数据会作为“行为基线”进入后续计算。
3. “用户行为聚合模块”：是实时或准实时计算模块，支持按用户ID维度聚合行为，比如过去7日内的加购总次数、下单次数、商品访问种类数等。
4. “购买频次统计”：计算用户在过去7天、30天内的下单次数、购买总金额、活跃购买时段等指标，用于反映“历史购买活跃度”。
5. “加购转化率计算”：该指标=加购后72小时内是否下单的比例，用于衡量“临近购买状态”的强弱。
6. “商品类目偏好提取”：统计用户点击和购买最多的商品类目，并进行权重分配，用于后续推荐模型输入“兴趣引导特征”。
7. “特征标准化处理”：对行为数值型特征进行归一化、日志变换、缺失值填充等处理，确保模型输入一致性。
8. “生成用户倾向向量（user_vector.json）”：将上述所有特征拼接成标准JSON格式或稀疏向量表示，命名规则如：user_vector_uid_123456_20240525.json，包含所有可供模型使用的结构化画像信息。
9. “写入画像特征库（用户画像表）”：统一将画像向量写入分布式数据库或特征平台表中，例如：feature_user_profile_v2，作为推荐模型的特征输入源。

下面通过一个实际用户“u14563”为例，展示最终生成的“购买倾向特征”数据的样子。它包括用户最近的购买频率、加购转化率、偏好的商品类目、活跃时间段等字段，所有这些信息被结构化整理成一个“用户特征向量”，供推荐模型或其他AI模块调用。简单来说，这就是“用户画像”的数字化表达版本。

{

  "user_id": "u14563", // 用户唯一标识符

  "buy_freq_7d": 3, // 最近7天内下单次数

  "buy_freq_30d": 6, // 最近30天内下单次数

  "cart_to_order_rate": 0.67, // 加入购物车后转化为下单的比例

  "top_categories": { // 用户偏好的商品类目及权重

    "digital": 0.7, // 偏好“数码产品”类目的权重为70%

    "home_appliance": 0.3 // 偏好“家电”类目的权重为30%

  },

  "last_buy_day": "2024-05-24", // 最近一次成功下单的日期

  "buy_period_distribution": { // 用户下单时间段的分布情况

    "morning": 0.2, // 早上下单行为占比20%

    "afternoon": 0.5, // 下午占比50%

    "evening": 0.3 // 晚上占比30%

  },

  "is_active_buyer": true // 是否为近期活跃购买用户

}

提示：

购买倾向特征是用户画像体系中最具应用价值的一类特征，通过对原始行为数据的清洗、聚合、建模和标准化，AI架构师可以构建出结构清晰、逻辑闭环、易复用的特征生产流水线，广泛服务于各类用户行为预测模型。