手机里的APP数据都有哪些？

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。
常用的Apps数据收集方式有三种：（1）设计开发专门的软件，收集需要的Apps数据，例如AppSensor、AppJoy。由于开发权限的限制，目前大部分的Apps数据收集软件是在安卓系统上实现的，iOS系统上的比较少。（2）开发收集手机感知数据的平台，例如Funf、Aware、Caratproject，其中包括Apps相关的数据，例如运行的Apps、安装的Apps列表等。（3）由与学术机构合作的公司提供。公司在保护用户隐私的前提下收集数据，学术机构与该公司签订保密协议，合法使用数据集。我们将手机Apps数据大致分为4类：Apps安装列表、Apps使用记录、Apps安装行为以及Apps基本信息。

Apps安装列表是指安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ID、App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ID、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。
Apps基本信息包括图标、介绍App功能的文本描述、App类别、评论以及下载量。相对于其他Apps数据，Apps基本信息比较容易获取，可以从Apps应用市场上爬取到。Apps基本信息可以帮助我们进一步理解用户安装某个App的意图。因此，Apps基本信息，尤其是Apps描述和Apps类别，通常与其他类型的Apps数据一起使用。虽然Apps基本信息相对容易获取，但也存在一些局限性。例如，一些Apps的评价和评分非常稀疏，同一个App在不同的应用市场被标记的类别不一致，很多Apps的文本描述十分有限等。