SM4分组密码算法

(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。

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。

(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。

基于用户属性和行为，对流量稳定型、抑制型、尝鲜型、波动型用户进行个性化推荐，促进流量经营，实现数据业务人均流量提升。个性化推荐维度包括：基本属性、套餐、业务、产品。

(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

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。

1.2国内外发展现状1.2.1用户画像的发展与应用Alan Cooper在1983年提出了Persona(用户画像)这一概念(穆德，2007)，他认为Persona是通过从用户真实数据抽象出来的用户模型。对目标不同维度例如用户的年龄、性别、行为特征抽象出用户典型特征，然后将这些典型特征标签化再进行组合，这样便形成了一个用户原型。另外一种对用户画像的定义是对现实生活中的用户行为进行数学建模。通过对用户的人口属性，社会交往，行为偏好等主要信息建模分析，从而抽象出一个用户的信息全貌，为进一步分析用户的行为习惯等重要信息，提供坚实的基础。通过以上两种定义可以得知，用户画像从具象和抽象的角度来说，是对用户信息抽象出的一个标签集合。因此，对于用户画像系统的发展和应用我们可以从用户的自然属性和用户的行为属性角度分别进行详细的阐述。 1.2.1.1用户的自然属性指的是用户的基本信息研究。最基本的自然属性包含用户的年龄，性别，职业、学历，受教育程度等静态信息。用户的社会属性包括婚姻状况，家庭构成，信息渠道等。赖茂生、屈鹏(2008)通过以用户的自然属性、社会属性为切入点，以用户在搜索中使用的查询语言做为研究对象，通过网络调查问卷的方式以及对搜索引擎日志分析方式，在用户的性别、年龄、学历等不同维度来判断用户自然属性对其语言行为的影响。 1.2.2.2用户的行为属性用户画像中对用户的行为进行研究，利用现在的数据挖掘的相关技术来实现，是用户画像的真正价值所在。由于互联网数据的复杂性以及实时性，其研究过程体现用户的行为特征以及兴趣爱好，既可以用过个体层面来发现用户属于什么群体分布，也可以从用户聚集的人群中发现不同个体之间的联系，对于不同的人群给以不用的用户价值，并对不同的用户提供个性的服务，及用不同的营销策略。张慷(2014)基于Hadoop平台，对移动用户的DPI日志处理与分析，从而提

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。