随着移动互联网的飞速发展,运营商加速进入流量经营时代。在传统运营商管理机制中,用户数据和分析结果被分散在诸多不同的系统中,形成了“信息孤岛”,导致客户使用场景存在信息缺失。客户洞察、营销执行是以群体为粒度而不是个体,因此营销的颗粒度较粗,不能适应互联网时代的营销服务体系。面对用户上网行为的多元化,如何惠民利民,如何发展信息消费,如何控制信息安全等问题日趋扩大。客户使用流量普遍存在“不敢用、不会用、不好用”等问题,迫切需要培养客户使用习惯,剪除流量使用瓶颈,进一步提升当前支撑系统对流量内容推荐的便利性和准确性。本文从当前运营商的状况出发,为了锻造流量经营持续发展能力,构建起以智能管道(物理网络)和聚合平台(商业网络)为基础,以扩大流量规模、提升流量层次、丰富流量内涵为经营方向,以释放流量价值为目的的流量经营支撑系统。创新性地为个人客户开发并提供丰富的信息化应用,为不同行业提供具有显著社会效益的信息化解决方案,推动社会信息化进程,共享信息化发展成果。在研究和开发过程中主要进行了以下工作内容:首先,对当前主流的大数据云计算前沿技术进行融合研究,发现当前典型的移动互联网大数据应用平台较多,技术方案较混杂,性能及安全性达不到电信级的运营要求。其次,对敏捷推荐的相关技术进行研究,包括流处理技术、推荐算法等。项目基于大数据采集技术研发“基于内容指纹深度DPI识别技术”,进行应用内功能和协议的深度解析,感知获取用户的上网行为信息,位置信息,终端信息等,实现互联网新技术与运营商现有的营销支撑系统的融合;通过结合新型互联网社交网络和传统专家系统的经典算法,研发“基于社交网络模型的自适应混合协同过滤推荐算法”,实现对客户的个性化内容的精准推荐;通过采用创新技术ActiveMQ+Kafka+Spark Streaming架构的流处理技术,研发“基于消息适配的内容推荐系统”,实现利用消息适配完成传统业务消息队列和实时流引擎的高速互通,实现对推荐内容的高效推送。经过测试表明,该系统可以进行运行,实现了功能要求,达到了预期目标。本文对流处理技术的开发和产业化的应用,符合目前国内大数据市场的迫切需求和国家政策的引导扶持,对国内实时营销移动传播关键技术开发与产业化应用有一定的参考价值。