本节书摘来异步社区《Storm技术内幕与大数据实践》一书中的第9章，第9.1节，作者： 陈敏敏 , 黄奉线 , 王新春责编： 杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。
Storm技术内幕与大数据实践本章中主要介绍了具体的大数据的应用，首先通过例子讲解了如何开发一个计算实时UV（Unique Visitor，是指不同的、通过互联网访问、浏览的自然人）数的程序，随后引入推荐、广告、搜索等常用的大数据应用场景。
在实际推荐系统的生产环境中，关联规则和协同过滤的推荐效果往往比较好，但是利用用户画像，结合时间、天气等上下文信息，可以进行一些更加精准化的推荐，因此基于画像的内容和上下文推荐也是很多公司不可或缺的一部分。大数据发展，离不开互联网广告的蓬勃发展，广告系统中也存储着大量的用户信息，这些用户信息往往存储在DMP（数据管理平台）中，通过点击率预测等计算可以实现更加精准化的广告投放，用户画像也是很多DMP的组成部分。移动互联网时代，移动设备的屏幕相对比较小，一屏中展示的物品有限，如果知道用户的实时意图和实现个性化搜索，可以缩短用户寻找物品的时间，改善产品的用户体验，实现这些功能的数据支撑同样来自于每一个用户信息。
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