1.2017/11/16
==》从用户画像的角度思考：（大结构）
四类画像视角，分别是：
1）基于虚构的视角（Ｎｏｒｍａｎ，２００４）：取决于设计者假设
2）基于目标导向的视角（ＡｌａｎＣｏｏｐｅｒ，１９９９＆２００７）：强调用户使用产品/服务的目的来刻画用户原型，基于用户数据驱动。
3)基 于角色的视角（ＪｏｎａｔｈａｎＧｒｕｄｉｎ；ＰｒｕｉｔａｎｄＡｄｌｉｎ， ２００６）：定性或者定量分析帮助设计者确定角色（如典型用户、次要用户、不重要用户------成绩好的、行为模式、过于独立独行、过宅）
4)基于参与的视角（Ａｎｄｅｒｓｅｎ，２００７）:行为、心理特征（偏好等--食堂偏好）和社会特征（与其他好友互动关系----好友关系挖掘）------行为数据
可以考虑从上面几面视角展开，主要凸显基于参与视觉用户画像
重要参考文献：
[1] 用户画像概念溯源与应用场景研究
==》从技术实现上体现（研究方法）
好友发现：传统方法（Count）、基于概率的方法
深度学习：学习Embedding的表示，发现隐层代表的信息
word2vec deepwalk line node2vec
graph embedding
CNN RNN Graph
机器学习