1. 研究目的与意义
在科技飞速发展的现代，伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。用户画像越来越被企业所重视。相比于传统的问卷调查等类似的方式，大数据使得企业能够更加快捷详细地了解用户的消费习惯、使用习惯的重要的商业信息，用户画像也是随着大数据的应用被众多企业所采纳的一种全面的用户分析方法。
本文旨在通过运用用户画像的方法，对腾讯QQ手游大学生用户做一个全面的用户画像分析，得出大学生用户的人口属性以及行为特征。
2. 研究内容和预期目标
研究内容 ：
本文主要研究腾讯QQ手游用户中大学生用户的人口属性以及行为特征，对大学生用户画像作出一个完整的标签体系。然后对大学生用户进行统计分析，聚类分析，进一步对大学生用户进行用户分群，研究用户群体特征。
拟解决的关键问题：
3. 国内外研究现状
| 国内研究现状： 在2017年，席岩，张乃光，王磊，张智军，刘海涛介绍了基于大数据的用户画像构建方法，并介绍了不同数据集中的用户画像的应用[1]；在2019年，谭浩与郭雅婷在定性与定量综合集成方法的三层次理论框架的基础上，为了使产品研发初期获取准确性较高的用户画像，优化了用户画像构建方法。此外，也有学者对各行业进行了用户画像分析[2]。欧阳秀平,廖娟,冯烨以及刘卉芳构建了主流游戏类别玩家多维度画像[3]；秦仲篪,庄穆妮,管慧和李勇通过采集欧莱雅（中国）的用户画像数据源构建了可视化模型，从年龄、产品诉求、兴趣、购买渠道、影视节目的选择五个维度进行分析[4]；王雨，王题和韦广林以极致用户群体为目标，基于用户侧计费账单、计费详单及网络基础工参数据，分析极致用户的画像和通信行为，并根据用户的不同特征将用户进行分类，针对性地提出限速策略建议[5]；李瑞祥，黄文涛，郭欣沅和张子炎对画像的标签体系和内容进行了详细阐述，重点分析了基于自然语言处理的模型标签生成方法,并结合供应商产品选择案例简述了用户画像在辅助决策上的应用方法，证明了在画像的基础上的方法可以提高供应商选择的精确度[6]；王仁武，张文慧全面获取了用户的访问日志并进行清洗处理，然后构建从学术用户信息行为出发的用户画像标签体系，进一步研究构建了基于研究兴趣关联的信息资源推荐服务[7]；马管，李娜和马建霞通过对学科用户数据的深度挖掘技术，分析了用户画像建模技术在学科服务中的应用[8]；朱钰涵从弹幕入手，对参与弹幕交互的用户进行研究，并进行用户画像分析[9]。另外，葛晓鸣使用数据挖掘技术,生成了消费者属性标签,通过2D静态标签和3D动态标签的提取,结合消费者在网络平台上生成的自标签，构建起用户画像动态模型，并在此基础上，提出了一系列对用户的精准营销策略[10]。孙洪亮分析了用户画像对实际销售情况起到的促进作用有多大，并对汽车行业虚、实用户画像的应用与选择进行了分析[11]。丁晓东分析了用户画像与用户信息安全之间的问题并提出了一些解决方法[12]。
国外研究现状： 在2012年，Jose Antonio Iglesias，Plamen Angelov和Agapito Ledezma三人提出了一种自动生成和识别计算机用户画像的新方法，在这种方法下，计算机用户的行为表现为她/他在工作期间输入的命令序列，该序列被转换为相关命令子序列的分布，以便找到定义其行为的概要文件[13]。Ashish Kumar Sahu和Pragya Dwivedi在2019年提出了一种方法，即在跨域推荐系统(UP-CDRSs)中将用户画像作为桥梁，通过用户画像在域之间传递知识，来解决协同过滤（产生个性化推荐的一种很有前途的技术）的稀疏性问题[14]。Alonso-Matas Lizeth，Reyes-Zamorano Ernesto和Gonzlez-OlveraJorge J在2019年通过建立用户画像，主要目的是评估吸入剂使用者的渴望、冲动、正面行为和情绪认知，来研究吸入剂使用者的行为特征[15]。
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4. 计划与进度安排
2022年11月15日至2022年12月7日：撰写、提交、修改开题报告
2022年12月7日至2022年3月26日：撰写毕业论文初稿及、中期检查表并提交
2022年3月27日至2022年4月16日：论文中期检查
5. 参考文献
| [1]席岩，张乃光，王磊，张智军，刘海涛.基于大数据的用户画像方法研究综述[J].广播电视信息，2017(10)：37-41. [2]谭浩，郭雅婷.基于大数据的用户画像构建方法与运用[J].包装工程，2019，40(22)：95-101. [3]欧阳秀平，廖娟，冯烨，刘卉芳.基于运营商大数据的游戏用户画像构建研究[J].邮电设计技术，2019(09)：40-44. [4]秦仲篪，庄穆妮，管慧，李勇.大数据视角下欧莱雅(中国)的用户画像分析[J].长沙大学学报，2018，32(05)：44-49 55. [5]王雨，王题，韦广林.基于大数据分析的极致用户画像及应用研究[J].邮电设计技术，2019(10)：80-83. [6]李瑞祥，黄文涛，郭欣沅，张子炎.用户画像在电网设备供应商管理中的应用[J].计算机系统应用，2019，28(06)：45-52. [7]王仁武，张文慧.学术用户画像的行为与兴趣标签构建与应用[J].现代情报，2019，39(09)：54-63. [8]马管，李娜，马建霞.用户画像建模技术在学科服务中的应用探讨[J].数字图书馆论坛，2019(09)：30-36. [9]朱钰涵. 在线视频社区中弹幕信息交互群体的用户画像研究[D].南京大学，2019. [10]葛晓鸣.基于“用户画像”模型构建的精准营销策略[J].辽东学院学报(社会科学版)，2019，21(04)：50-57. [11]孙洪亮.“用户画像”应该虚拟还是真实？[J].企业管理，2019(09)：110-112. [12]丁晓东.用户画像、个性化推荐与个人信息保护[J].环球法律评论，2019，41(05)：82-96. [13] CreatingEvolving User Behavior Profiles Automatically. Jose Antonio Iglesias， Plamen Angelov，Agapito Ledezma. IEEE Transactions on Knowledge and DataEngineering.2012 [14]Ashish KumarSahu，Pragya Dwivedi.User profile as a bridge in cross-domain recommender systems for sparsity reduction[J].Applied Intelligence，2019，49(7). [15]Alonso-MatasLizeth，Reyes-ZamoranoErnesto，Gonzlez-Olvera Jorge J. Clinical andbehavioral profile of young inhalant users.[J]. Actas espanolas depsiquiatria，2019，47(5).
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