重要价值、重要保持、一般价值、一般发展
2、用户活跃度标签案例高活跃、中活跃、低活跃、流失等标签。
三、挖掘类标签 1、案例背景文章类别划分
2、特征选取及开发标注：人工对一批文档进行精准分类，作为训练集样本；
训练：计算机从标注好的文档集中挖掘出能够有效分类的规则，生成分类器；
分类：将生成的分类器应用在待分类的文档集中，从而获得文档的分类结果
3、文本分词处理 4、数据结构处理 5、文本TF-IDF权重 6、朴素贝叶斯分类 四、流式计算标签开发在做实时订单分析，或者给首次登录App的新人用户弹窗推送、发放红包，实时分析用户所处场景并进行推送有广泛的应用。
1、流式标签建模框架Spark Streaming 是Spark Core API的扩展，支持实时数据流的处理，并且有可扩展性、高吞吐量、容错的特点。数据可以从Kafka、Flume等多个来源获取，可以使用map、reduce、window等多个高级函数对业务逻辑进行处理。
2、kafka简介kafka的核心功能是作为分布式消息中间件。Kafka集群由多个Broker server组成，其中，消息发送者称为Producer；消息消费者称为Cousumer； broker 是消息处理的节点，多个broker组成Kafka集群；Topic是数据主题，用来区分不同的业务系统，消费者通过订阅不同的Topic来消费不同主题数据，每个topic又分为多个Partition,Partition是Topic的分组，每个Partition都是一个有序队列；offset用于定位消费者在每个Partition中消费的位置。
3、Spark Streaming集成kafkaSpark Streaming可以通过Receiver和Direct两种模式来集成Kafka。
在Receiver模式下，Spark Streaming作为Consumer拉取Kafka中的数据，将获取的数据存储在Executeor内存中。可能因为数据量过大而造成内存溢出，所以启用预写日志机制（Write Ahead Log）将溢出部分写入到HDFS中。
在Direct模式下，Spark Streaming 直接读取Kafka的topic中的所有Partition，获取offset。Spark Streaming中有一个InputStream，这个Dsteam的每一个分区对应着Kafka中需要消费的Topic的每一个分区，并且从Kafka中读取数据。在Direct模式下，是Spark Steaming自己追踪消费的Offset， 消除了与ZooKeeper不一致情况，处理和输出过程符合Exactly-once模式。
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Spark Streaming对Kafka的集成有两个版本，一个是0.8版本，另 一个是0.10以上的版本，0.10以后只保留Direct模式。 4、标签开发 及工程化 五、用户特征库开发 六、标签权重计算 七、标签相似度计算 八、组合标签计算 九、数据服务层开发 十、Graphx图计算用户
