随着互联网的不断发展和普及,使用互联网的人群逐年升高。网络信息不断增长的同时,用户在网络中留下的行为数据更是飞速增长。海量数据的堆积导致有效信息被淹没,不仅让用户难以获取有价值信息,也导致企业平台中的价值用户的转化率降低。因此,构建出能够帮助企业了解用户,定位用户,挖掘用户特征的用户画像系统显得尤为重要。本论文的核心目标是基于现有的大数据技术研究并设计一种构建用户画像系统的方案。主要工作包括:调研当前用户画像的构建方法;研究当前的大数据技术如何有效地应用并支持用户画像系统的构建;以大学生在线心理指导平台“心发现”为例,介绍了适用于内容生产(PGC)平台构建用户画像系统的方法。构建用户画像系统的过程为:明确用户画像的业务需求,构建多维度的用户画像标签体系,根据不同业务场景为用户画像标签建立匹配规则,为用户画像相似的用户建立群体画像,建立有效的标签更新机制。本文提出了系统的实现方案:利用大数据技术对原始数据进行收集与储存,为系统提供性能上的支持;介绍了用户画像与多种标签体系的数据结构与储存方式;从数据角度介绍用户画像标签在各逻辑层次间的转换关系,与形成过程。最后通过实验验证用户画像系统的有效性。