1. 研究目的与意义
据统计数据显示，截至2018年6月，网络文学用户规模超4亿，占网民总量50%以上。其中，年轻化成为网络文学发展重要趋势。曾被预测将成为全球最大消费群体的Z世代（95后）用户，正在加速“占领”网络文学领域。报告显示，2018年Z世代（95后）网文用户规模同比提升近20%，付费用户规模同比提升近15%。作为与互联网共同成长的一代，Z世代具有注重精神享受、易受兴趣内容驱动、重视个性化表达的特征，拥有着强大互动、传播和消费能力的他们，将为行业带来蓬勃向上的生命力。这是一个很宽泛的一个简单的用户画像，但是还没有学者针对某一个网络文学品牌进行细致的用户画像分析。
所以本文针对起点中文网这一网络文学领域目前的龙头企业进行用户画像分析，来深入了解起点中文网的用户群体以及其针对这些用户群体所采取不同的营销策略。2. 研究内容和预期目标
研究内容：
本文研究起点中文网的用户画像，以起点中文网真实用户群体为对象，通过深入了解起点中文网的用户年龄、性别、工作、文化、教育等用户群体的共同特征，以用户的静态属性( 人口统计特征、空间和地理特征等) 和动态属性( 消费行为、使用行为等)数据为基础， 通过定性或定量方法提炼抽象出用户画像。
通过用户画像的标签化为起点中文网建议更具有针对性的营销方式，为其迎合不同的消费者需求提供依据
3. 国内外研究现状
最早提出用户画像的概念是交互设计之父a. cooper，他在研究中将用户画像定义为 “基于用户真实数据的虚拟代表”。amato[1]，Ｒ.m. quintana[2]等将用户画像描述为“一个从海量数据中获取的、由用户信息构成的形象集合”，通过这个集合，可以描述用户的需求、个性化偏好以及用户兴趣等。
王宪朋[3]认为用户画像的定义包括三个方面内容:一是用户数据的搜集,该内容也是构建用户画像的前提和基础;二是用户画像与业务是密不可分的，构建用户画像时需要对符合业务需求的特定用户进行画像， 因此需要体现业务特色;三是构建用户画像需要进行数学建模，需从已有的海量数据中挖掘出更深层次的用户潜在信息，并通过数据可视化技术为用户展示有价值的信息。余孟杰[4]认为用户画像是一种大数据环境下用户信息标签化方法，即大数据提供了足够的数据基础，通过抽象出标签信息可以完美地呈现出用户全貌，最终形成一个虚拟用户的全貌，即用户画像。
关于用户画像的构成要素，国外学者 d. travis[5]在提出用户画像这一概念时给出了7个基本条件: 基本性、移情性、真实性、独特性、目标性、数量和应用性，并将这七个特性的首字母组成 persona 一词，翻译为中文即为“用户画像”。t. lafouge 等[6]认为检索用户特征信息主要包括两个方面: 与用户个人相关的稳定因素 ( 如该用户的个人基本信息、行为信息以及习惯信息稳定因素) 与可变信息 ( 如检索环境、搜索目标等可能发生变化的因素) 。guimaraes 等[7]将用户画像的构成要素归纳为: 用户的基本素养、学历层次、社会关系、工作状况、位置情况、时间信息等。
4. 计划与进度安排
2022年11月5日至2022年11月29日：撰写、提交、修改开题报告
2022年11月29日至2022年3月13日：撰写毕业论文初稿及、中期检查表并提交
2022年3月13日至2022年5月10日： 完成论文修改、重复率检查、定稿、外文文献翻译工作
5. 参考文献
[1]giuseppea，umbeＲto s. user profile modeling and applications todigital libraries[c].the 3rd european conferenceon Ｒesearch and advanced technology for digitallibraries，1999: 184-197.
[2]quintana Ｒ m,haley s Ｒ. the persona party: using personas to design for learningat scale [j].chi conference extended，2017:933-941
[3]王宪朋.基于视频大数据的用户画像构建 [j].电视技术2017，41 ( 6) : 20-23.
