【摘 要】
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在游戏产业发展愈发迅速的今天,越来越多的网络用户选择网络游戏作为互联网娱乐生活的重要组成部分。不仅如此,人们原有的娱乐活动场所也逐渐地从现实空间向网络虚拟空间转移。相较于现实空间具有的开放性与不确定性,当人们使用特定的软件或应用进行网络游戏活动时,其自身需求、行为目标和行为模式都是收束和被界定的,这给本文对基于用户行为的用户画像构建研究提供了基础环境。用户画像这一概念在电商、统计、搜索、社交等领域
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在游戏产业发展愈发迅速的今天,越来越多的网络用户选择网络游戏作为互联网娱乐生活的重要组成部分。不仅如此,人们原有的娱乐活动场所也逐渐地从现实空间向网络虚拟空间转移。相较于现实空间具有的开放性与不确定性,当人们使用特定的软件或应用进行网络游戏活动时,其自身需求、行为目标和行为模式都是收束和被界定的,这给本文对基于用户行为的用户画像构建研究提供了基础环境。用户画像这一概念在电商、统计、搜索、社交等领域已被广泛应用,但在游戏行业中国内外相关的研究内容并不多见。虽然近年来游戏产业中的数据分析工作对于用户画像的研究和应用已经取得了一定的进展,但随着网络中游戏内容的进一步丰富,所产生的信息资源规模也在随之增长。只有少数大公司才可以配备专门的数据分析人员,实现大量数据的整理与分析。为了适应游戏产业的发展趋势,满足大多数中小型互联网游戏公司数据分析需求,本文以实现基于用户行为模式分析,从多角度建立可动态调整的细粒度用户画像为目标,对以下几个方面的问题进行研究,总结如下:（1）针对大批量的游戏内原始行为日志,建立完整的数据工程,实现对数据的初步清洗和分析,为后续构建用户画像做好准备。（2）提出了一套针对游戏内用户画像设计方法,尤其在业界对于用户类别划分、标签选取和评估机制建立的研究上做出了自己的贡献。（3）分别使用基于原始日志信息、基于规则和基于K-Means聚类算法三种方法生成标签并构建用户画像。（4）搭建基于Spring Boot和Vue.js的用户画像管理服务系统,以实现相关人员对用户画像及相关组成数据的数据可视化分析工作。
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