摘 要：公众号是企业数字化营销的重要手段。目前各企业通过运营微信公众号来宣传企业、营销产品。个性化内容推送，能提高公众号的传播力、引流能力，增加粉丝黏度、活跃度。系统由采集层、存储层、计算层、业务层构成。采集层用Flume 等采集用户公众号上的行为数据，存储层用Easticsearch、Hive、Kafka 存储数据、计算层用Spark 计算用户偏好标签，业务层根据用户偏好标签进行个性化内容推送。
关键词：个性化推荐；精准推送；大数据；客户画像；客户标签；个性化运营；数字营销；精准营销
中图分类号：TP302.1 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）10-0078-03
Design and Implementation of Personalized Content Recommendation System for Official Account
QIN Zhaojing
（Sealand Securities Co.，Ltd.，Nanning 530028，China）
Abstract：Public account is an important means of enterprise digital marketing. At present，enterprises through the operation of WeChat public number to promote enterprises，marketing products. Personalized content push can improve the communication power and drainage ability of public accounts，and increase the viscosity and activity of fans. The system consists of acquisition layer，storage layer，computing layer and business layer. Flume and other devices are used in the acquisition layer to collect behavioral data on users’public accounts，Easticsearch，Hive and Kafka are used in the storage layer to store data，Spark is used in the computing layer tocalculate user preference labels，and personalized content is pushed by the business layer according to user preference labels.
Keywords：personalized recommendation；precise push；big data；customer portrait；customer label；personalized operation；digital marketing；precision marketing
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作者简介：覃召敬（1988—），男，汉族，广西贵港人，高级工程师（副高），本科，南宁市高层次人才，曾负责北京时趣互动大数据数字营销平台、个性化内容推荐平台建设，主要研究方向：大数据、人工智能、云计算等在智慧城市、数字营销、数字金融等行业的应用。