Flink动态规则实时智能营销系统（Flink+Clickhouse+Drools整合实现）
Flink动态规则实时智能营销系统（Flink+Clickhouse+Drools整合实现）
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给大家分享一套课程——Flink动态规则实时智能营销系统（Flink+Clickhouse+Drools整合实现），配套资料齐全。
课程详情
背景介绍
本项目是一个将大数据技术综合运用于核心业系统的经典案例
项目的目标功能：提供可动态制定规则的实时营销消息推送
项目的可扩展适配场景：实时推荐，实时风控，实时精准广告推送等
需求示例
通过如下示例，可以对项目所适配的需求进行直观理解
运营消息推送（市场营销）
试想场景（1）：公司想对沉默用户进行送券激活
2021-02月至2021-05月之间
消费总额<500
且月平均访问次数<4
且性别为男
年龄阶段在20-40之间的会员
只要发现他登录app，则立马给他在app上弹出一个“购物满100减60”的消息，并赠送该优惠券
试想场景（2）：公司想对某品类下的购买犹豫潜客进行促单
最近一周内，该用户依次做过如下行为
浏览过移动硬盘品类的商品
收藏过移动硬盘品类的商品
点击过移动硬盘品类的运营位广告
添加过移动硬盘品类商品到购物车
只要发现他再次浏览移动硬盘品类的商品，则立马给它推送一个“限时折扣购买希捷移动硬盘”的短信
实时规则风控（风控系统）
用户名与身份证姓名不一致；
某IP最近1小时注册账号数超过10个；
某账号最近3分钟登陆次数大于5次；
某账号群体最近1小时购买优惠商品超过100件；
某账号最近3分钟领券超过3张；
实时规则推荐（推荐系统）
实时广告智能投放（广告推送）
总结：一切皆规则；一切皆动态规则
项目整体架构
核心模块
动态规则注入系统
动态规则计算引擎
查询缓存系统
管理模块
规则管理后端服务
规则平台前端系统
监控模块
规则系统运行状况分析系统
关联模块
实时用户画像系统
实时运营数据分析系统
项目关键要点
在flink程序中如何实现动态规则注入和加载
如何支撑规则判断计算中所产生的的高并发海量数据实时分析查询
如何实现各种规则模型下底层计算逻辑的在线扩展
如何实现规则定义的人性化
