用户画像(User Profile)也被称为用户角色，其可以定义为描述用户的信息集，是基于一系列真实数据建立的目标用户模型，同时也是最能描述用户特征(如年龄、性别、居住地、工作地点等)的形象集合。研究者的专业知识的不同、研究方向的差异以及研究背景的千差万别也就意味着各个学者对于用户画像的定义都有着各自不同的理解。最早提出用户画像概念的是交互设计之父Alan 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”，通过搜集用户数据分析用户的不同特点，然后根据其行为方式、态度观点的不同把用户分为多种类型，抽取每种用户类型的典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述，形成用户的个性化标签，由此构成一个用户画像[1]。Gauch S等也将用户画像视为一种集合，是应用于自适应交互式系统的用户模型的数据实例，可以包括人口统计信息，例如姓名、年龄、国家和教育程度等，并且还可以表示一组用户或一个人的兴趣或偏好[2]。El Allioui等将用户画像定义为描述用户与系统之间交互的一组有组织的数据[3]。Calegari S等在对互联网搜索引擎领域进行研究探索时，将用户画像作为一组概念，利用本体方法用于以结构化方式表示用户的兴趣[4]。Tang在研究中也给出了网络用户画像建模的定义，即获取网络用户不同属性值的建模过程，这里提到的属性值主要从用户的个人信息、兴趣偏好以及搜索行为等进行提取[5]。我国学者王宪朋等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，要构建用户画像，首先需要搜集与积累用户数据，如能够体现用户社会属性、生活习惯以及消费行为等方面的数据；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，通过对已有数据的深层次挖掘，标签化、形象化展现隐藏在数据背后的信息价值[6]。余孟杰[7]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，从而用于精准的用户行为分析。
用户画像示意图如图8-1所示。(www.xing528.com)
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