图2 某运营商营销门户系统
典型应用3：个性化推荐
目前在各类增值业务中，根据用户喜好推荐各类业务或应用成为运营商服务用户的一个有效方式，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐。这一类应用需要处理的数据量大，实时性要求高，涉及到大量的非结构化数据以及智能分析，大数据技术成为系统实现中关键的技术。以IPTV节目推荐为例，不仅需要分析用户已有日志及评论、打分等数据，还需要从互联网通过网络爬虫分析获得相关视频和评论进行综合分析。可以采用的相关技术包括并行计算框架、分布式文件系统以及文本分类/聚类/关联算法、文本摘要抽取、情感分析和文本语义分析、文本挖掘等智能分析算法。
典型应用4：
基于平台的数据云服务（DaaS）
当前移动互联网领域，最大的流量是视频数据。随着社会化网络、移动支付以及物联网的发展，实体经济和虚拟世界有更多的交集，数据的价值将不断提升。运营商通过分析流量的内容，比如网页的语义、图片、视频内容以及用户的观点、位置、时间关联等，将获得更多有价值的信息。比如某用户在淘宝上的购物，穿插了在其它网站上浏览（比如手机评测网站）、与朋友的聊天或者在微博上发表的言论，用户行为综合分析之后能较准确地反应个体用户的兴趣爱好、价值取向、活动范围以及社会关系等等。同时也可以对用户群进行分析，挖掘出用户群特征或者趋势分析。电信运营商基于这一切做的分析结果，可以作为数据服务提供给企业、SP/CP、研究机构等，也可以针对用户提供广告推送。当然，针对这一块的应用，用户隐私保护、法律许可等都是需要考虑的，相关的体系还有待完善。
大数据风起云涌，相关技术及应用尚处于起步阶段。电信运营商有必要在移动互联网快速发展中抓住机会，大数据应用将大有作为。
