当今社会，智能手机已经成为人们日常生活中必不可少的一部分。智能手机有很多不同的功能，用户可以通过安装应用程序（Apps）来获取多种服务。近年来移动应用市场迅速发展，据统计，截止到2020年第三季度，苹果的AppStore里有近196万个Apps，谷歌的安卓应用市场里有近287万个Apps。智能手机Apps被认为是用户获取各种服务的入口。用户可以根据自己的兴趣、需求、习惯等来安装和使用Apps。而在用户使用Apps的过程中，会产生丰富的历史数据。Apps数据能够有效地传递用户个性化信息，成为一种新的用户画像途径。利用手机Apps进行用户画像是指，分析手机Apps数据，探索用户属性与Apps数据之间的相关性，并从中提取关键特征，挖掘和描述用户特性。近年来已有很多通过手机Apps进行用户画像的工作，例如推测用户基本属性、兴趣、偏好和习惯等。
Apps安装列表是指装在一部手机上的所有Apps。手机Apps安装列表相对容易获取，列表数据通常包含匿名用户IApp安装包名（一个App安装包名对应唯一的一个App）以及App安装包对应的App名称。手机上安装的Apps能够比较直观地反映用户的兴趣或需求，但在有些情况下不是很准确。例如，用户只是想试用某个App，安装后就不再使用或者很快卸载。
Apps使用记录反映了手机用户与Apps的交互情况，包括使用Apps的时间、时长以及使用频率。常见的Apps使用记录收集方法有两种：（1）事件驱动的采样，当某个App被使用或者被启动时，收集对应的记录；（2）按时间采样，在一定的时间间隔内收集Apps的使用记录。不同的用户在Apps使用方面存在一定的差异。这些差异可以帮助我们从Apps使用记录中推测用户的特性。但是，目前Apps使用记录数据集仍存在一些不足。例如，Apps使用记录采集的时间粒度比较粗，可能会导致一些信息丢失；或者不能收集所有Apps的使用记录，一些在后台运行的Apps使用记录未被收集。
Apps安装行为包括Apps的安装、更新、卸载以及对应的时间戳。Apps安装行为记录包括匿名后的用户I时间戳、对应的App安装包名以及行为类型。目前规模较大的Apps安装行为数据集的安装行为日志由豌豆荚管理软件记录并收集。一些Apps的安装或卸载通常是手动完成的，这些行为能比较有效地反映用户对某个App的偏好。但用户不经常手动更新Apps，甚至默认Apps自动更新，这样的行为日志会存在一定的偏差。
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