基于 MaxCompute + Hologres 的人群圈选系统基本逻辑架构是什么？

首先是标签加工引擎，主要以离线加工为主。在标签加工引擎内，会对用户历史的采购行为、访问行为、关注行为等等做很多标签，可以统计出来，哪些人对哪些商品关注过多少次，点击过多少次，留意过多少次等等，会有很多统计性的属性在里面。这些标签会导入到在线画像服务引擎内，服务引擎是给运营人员，广告主进行交互式的查询，因为要根据用户行为特征，筛选出最关注的用户群体。这个用户群体可能是30天内关注某些商品但是没有买的群体，或者是相关的上下游产品，通过行为特征筛选出来。筛选过程是一个高度交互过程，因为一个人的行为特征是非常复杂的。所以需要频繁的选择某个条件，去掉某个条件，条件和条件之间可能会做合并、去重的操作等等。直到把人群大小限定到预算可支持的范围内，比如我们要投递给1万个人广告，那要通过各种限定条件把这1万个人找出来。找出来还不能做直接投递，还需要对人群做更细粒度的分析，通过历史数据行为分析这1万个人是不是想要的目标人群。之后会把目标群体以投递包的形式，导出给投递系统。这是一个基本业务逻辑。