gm t 0002-2012 sm4分组密码算法个性化推荐内容

(3)用户数据的更新始终是持续进行的。当用户画像数据库发生变化时，如何有效地进行数据更新和维护成为一个关键问题。一种方法是全量数据更新，即重新生成用户画像，但这种方法耗时且计算量大。另一种方法是采用增量更新，只更新发生变化的数据部分，从而减少计算量。现今许多系统普遍采用增量更新的策略。增量更新通常采用滑动窗口过滤法，通过移动时间窗口来更新数据，避免全量计算，提高效率。增量更新的前提是存储历史数据的中间值，基于中间值和增量数据计算用户画像。不同粒度的数据计算可根据用户查询需求灵活调整。本章详细介绍了用户画像系统的实现过程，包括静态信息标签和动态信息标签的生成方法，以及用户画像标签系统的存储管理和数据更新功能。

(4) 4G流量收入同比增幅提升至51.3%，超过全省平均增幅1.2%。T网用户流量平均使用量达350M。4G套餐办理数从2015年12月的48.5%稳步增长至2016年6月的53.6%。应用结果详见图5-2。

根据QuestMobile数据显示，截至2017年3月，国内移动互联网用户总数突破10亿，占中国互联网用户总数80%以上。移动互联网流量占比达75%，非话音业务收入比重从69.5%增至75.0%。移动数据及互联网业务收入占电信业务收入比重从26.9%增至36.4%。2016年，4G用户增长和移动互联网应用普及，使得移动互联网接入流量大幅增长至93.6亿G，用户月均移动互联网接入流量达772M，同比增长98.3%。虽然智能终端带动了流量增长，但运营商的网络建设未能跟上终端流量快速增长的压力。

用户画像系统设计与实现 基于四川某地市移动公司经营分析系统数据，针对用户画像系统构建需求，设计并实现了一套基于SM4分组密码算法的用户画像系统。 系统方案设计 系统方案设计遵循用户画像系统构建方法，首先调研建模所需样本数据，并对获取的用户数据进行清洗。随后，通过对用户行为数据进行分析挖掘，建立数据模型，生成用户画像标签。最后，将生成的标签数据进行存储，并通过用户画像系统为运营商营销提供支持。 功能架构 用户画像系统的功能框架主要由以下三个部分组成： 数据收集层: 负责收集用户访问数据、使用数据、身份认证数据、计费数据、业务定制数据以及客户信息等。 数据模型标签层: 负责对收集到的用户数据进行清洗、分析和挖掘，建立数据模型，并生成用户画像标签。 数据基础管理层: 负责对生成的标签数据进行存储和管理，并为用户画像系统的其他功能模块提供数据支持。 安全性设计 本系统采用SM4分组密码算法对用户敏感数据进行加密保护，确保用户数据安全。 系统优势 高效性：系统采用分布式架构，能够高效处理海量用户数据。 安全性：系统采用SM4分组密码算法，保障用户数据安全。 可扩展性：系统采用模块化设计，方便后续功能扩展。 应用前景 本系统可广泛应用于电信、金融、互联网等行业，为企业提供精准营销、客户关系管理等方面的支持。

(3) 数据质量管理 元数据基础数据管理应为画像系统的数据质量管理提供支持，建立数据质量监控模块，形成对系统数据使用情况的全程监控。 数据质量需监控数据的结构完整性、空值率、主键外键的完整性，通过定义脚本结合不同维度的数据表，采用不同的规则验证数据。 4.3.3 标签生命周期管理 用户画像系统的标签生命周期管理包括标签的创建、审核、编辑、使用、下线。 4.3.3.1 标签创建 创建标签指平台人员利用权限创建特定用户群、产品或业务特征标签。标签应以简单易懂语义化形式描述。创建方式包括：- 基于分级系统模型- 业务人员根据标签体系基础和属性使用规则创建- 导入现有数据创建 标签功能：- 包含基本信息和属性信息- 支持树状结构分类管理- 支持批量生成标签 4.3.3.2 标签审核 审核人员对新标签进行审核，确保标签描述准确、能提供准确服务。审核包括：- 查询浏览待审核标签内容- 标签审核日志- 审核结果通知

静态信息标签构建 用户的静态信息标签源于其基本属性信息，涵盖基本资料、使用套餐、业务类型等方面，能够直观地描述用户特征，为用户分群和存量运营提供数据支撑。静态信息标签构建主要分为两级： 一级标签: 包含用户的基本属性、终端设备信息、基础业务信息、消费价值、渠道偏好等。 二级标签: 对一级标签进行细分，例如将用户的基本属性细分为性别、星座、职业、在网时间等。 基础属性标签 用户的基础属性标签可以通过相关业务系统和信息服务系统直接获取，只需进行数据清洗整理，无需建模分析即可获得，例如用户的性别、年龄、学历等信息。 | 标签 | 取值示例 || :------- | :----------- || 性别 | 男，女 || 年龄 | 18 … || 学历 | 初中，高中… || 地域 | 华北，华南… || 婚姻状况 | 未婚，已婚 | 业务属性标签 用户的业务属性标签以其业务信息为数据基础，可以将用户使用的不同类别业务名称直接作为标签，也可以对业务类别名称进行修改和整合。 应用 基于 SM4 分组密码算法，可以对用户的静态信息标签进行加密存储和传输，保障用户信息安全。例如，在用户画像构建、精准营销、客户关系管理等场景中，可以使用加密后的静态信息标签进行数据分析和挖掘，提升数据安全性和隐私保护能力。

AES（Advanced Encryption Standard），即高级加密标准，是目前最广泛应用的块密码之一，由NIST在2001年正式采纳。其安全性通过多轮函数迭代保证数据的安全性，支持128、192和256位的密钥长度。SM4是中国制定的分组密码算法，用于商业领域的数据加密，与AES相似但设计有所差异。AES在国际上应用广泛，而SM4则更为适合中国及周边地区的加密需求。

SM2、SM4、SM3、SM1 PHP版本算法实现，测试通过，欢迎大家下载。这些算法的实现在保证功能性的同时，充分考虑了安全性和效率。

皮尔逊相关系数：电影推荐背后的魔法 想象一下，能够根据你喜欢的电影，为你量身定制推荐列表，这就是皮尔逊相关系数在电影推荐系统中的魔力。 它是如何工作的呢？ 简单来说，皮尔逊相关系数衡量的是两组数据之间的线性相关程度。在电影推荐中，这两组数据就是： 用户对电影的评分 不同电影之间的相似度 通过计算用户对不同电影的评分以及电影之间的相似度，我们可以预测用户对未观看电影的喜好程度。 例如： 用户A喜欢电影X和电影Y。 电影X和电影Z相似度很高。 因此，我们可以预测用户A可能也会喜欢电影Z。 皮尔逊相关系数的优势: 简单易懂： 它的计算方法直观，易于理解和实现。 高效： 计算速度快，适合处理大规模数据。 准确： 在许多情况下，可以提供准确的预测结果。 使用皮尔逊相关系数构建电影推荐系统，可以为用户带来更加个性化的体验，帮助他们发现更多喜爱的电影。