大数据视角下腾讯视频用户画像分析开题报告

1. 研究目的与意义

随着网络技术的高速发展，比起过往只能通过传统的线下会员管理、问卷调查去对企业用户进行分析，以便更好地完善自己。大数据视角下，企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，也有了足够的数据基础。

同样加上现如今娱乐行业发展迅猛，各类影音品牌接连不断地涌现出来，为争夺自己的市场而去努力。本选题将选择影音品牌中的佼佼者——腾讯视频，通过各类数据的搜集和分析比较，对其用户画像进行分析，帮助其更好地实现寻找目标客户、优化产品设计，指导运营策略，分析业务场景和完善业务形态的目的。

2. 研究内容和预期目标

研究内容：

本文首先将对腾讯视频进行一个简单的介绍，接着将采用网站爬虫的方式收集用户的数据，主要是行为、偏好、交易三大方面进行用户画像模型的构建。当然，为了更直观地反映数据所展现的不同消费群体特征，将主要通过表格和折线图等进行图文结合来进行用户画像分析。最后根据以上结果分析来帮助腾讯视频更好地优化产品设计和完善业务形态提供依据。

关键问题：

3. 国内外研究现状

国外研究现状

交互设计之父a.cooper^[1]最早提出了用户画像的概念，他在研究中将用户画像定义为“基于用户真实数据的模拟代表”。amato^[2]，r.m.quintana^[3]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。s.gauch，m.speretta^[4]等也将用户画像的视为一种集合，但这种集合在构成方面略有不同，主要包括加权关键词、语义网以及概念层次结构几方面组成。

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、移惰性、真实性、独特性、目标性、数量和应用型，并将这七个特性的首字母组成了persona一词，翻译为中文即为“用户画像”。t.lafouge^[6]等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^[7]等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15日至2022年11月29日：撰写、提交、修改开题报告

2022年11月30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14日至2022年3月30日：论文中期检查

5. 参考文献

[1]a. cooper. 交互设计之路[m].北京：电子工业出版社,2006,115-135.

[2]giuseppe.a，umberto.s. user profile modeling and applications to digital libraries [c].the 3rd european conference on research and advanced technology for digital libraries,1999,184-197.

[3]quintana r m，haley s r. the person party：using personas to design for learning at scale[j] .chi conference tended, 2017,933-941.