基于大规模手机感知使用行为的用户理解

User understanding gets a series of personalized attributes (e.g. interests, values and consumption habits) through analyzing user related data and extracting representative information. Well user understanding can not only enhance applications, such as target advertising and personalized recommendation, to improve business profits, but also help users break bad habits and improve life quality. As with the prevalence of smartphones and the development of sensing techniques, rich and various smartphone usage behaviors are sensed and captured, such as location, communications, and app usage. That provides abundant clues for user understanding. This project aims to understand users through large-scale smartphone sensed data consisting of multiple smartphone usage behaviors. It focuses on analyzing users’ regularities in different smartphone usage behaviors to detect important features for user representation, representing and modeling users based on multiple heterogeneous data of smartphone usage behaviors to build a compact user feature space, and methods for understanding individuals and user groups. In addition, a large-scale dataset consisting of multiple smartphone usage behaviors will be built, which is public and free for researchers. This project is a promising step towards understanding users by combining various smartphone usage behaviors together, and provides technical support for personalized applications in industry.

用户理解是指对用户相关的真实数据进行分析，从中提炼代表性信息，进而挖掘出用户的个性化属性(如兴趣爱好、价值观、消费习惯等)。用户理解不仅在精准广告投放、个性化推荐、产品优化等方面有巨大的商业价值，而且可以帮助用户改掉不良习惯从而提高生活质量。随着智能手机的迅速普及和感知技术的不断进步，手机感知的使用行为日益丰富(如位置、App使用、通讯等)，为用户理解提供了众多的信息渠道。本项目拟研究如何利用大规模手机感知使用行为理解用户。主要研究内容包括对用户不同手机使用行为的规律分析，发现与用户属性相关性较强的特征；从多种异构的手机感知使用行为中提取有效特征并融合，对用户进行高效表征与建模，建立紧凑的用户特征空间；并在此基础上分别研究单用户和群体用户理解方法。同时，拟构建一个大规模手机感知使用行为数据集，公开供学术界免费使用。本项目的研究将丰富用户理解的模型与方法，并为个性化商业应用提供重要技术支撑。

用户理解是指对用户相关的真实数据进行分析，从中提炼代表性信息，进而挖掘出用户的个性化属性(如兴趣爱好、价值观、消费习惯等)。随着智能手机的迅速普及和感知技术的不断进步，手机感知的使用行为日益丰富(如位置、App使用、通讯等)，为用户理解提供了众多的信息渠道。本项目研究了如何利用大规模手机感知数据理解用户。本项目从前期可行性研究以及立项正式开展以来，项目整体上进展顺利。主要在“手机使用行为规律分析”、“手机使用行为特征提取”以及“手机用户表征与理解”等三方面取得进展。项目分析了手机使用行为规律，对手机使用行为建模，并在以上基础上对手机用户进行表征与理解，形成了一套较为完整的基于大规模用户手机使用行为的用户理解模型与方法，并与产业界合作，将以上理论与方法应用在了个性化推荐和精准广告投放等应用场景中，显著提高了用户精准筛选和个性化推荐服务的效率，大幅度提升了经济效益。目前已发表(或录用)论文7篇，其中SCI期刊4篇。发明专利3项，其中1项已经授权。