普适计算已有二十多年的发展历史，其不变的核心之一是“围绕人的计算”。随着社交网、物联网、移动互联网、智能终端的快速发展，出现了大量的与人密切相关的数据。如何从这些大数据中更好地理解用户和为用户服务是普适计算的一个新的重要研究方向。本期专题“大数据时代的用户理解”涉及多个研究领域，是典型的具有交叉性质的学科，内容比较丰富，如专题文章中所包含的用户数据的传感测量、行为理解、情感计算等。希望通过这组专题文章可以让你对“大数据时代的用户理解”相关前沿知识有一个更好的了解。
专题文章：
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●《社交网络数据的情感计算》，本文介绍了社交网络数据情感研究的现状，分析了制约社交网络数据情感计算的难点与关键技术，提出了如何实现情感这一主观心理概念与社交网络行为融合计算的方案；分析了社交网络数据情感建模中涉及的多个因素，提出了概率因子图模型对问题形式化，并展示了一些研究实例。
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●《精彩纷呈的网络搜索日志挖掘》，网络搜索日志的研究工作开始于2000年前后，旨在帮助搜索引擎提升性能。本文从网络搜索信息统计与分析、搜索过程建模与搜索意图理解三个方面，介绍与讨论搜索日志挖掘方面的研究工作。
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●《地理标注照片挖掘》，着重介绍了以带有地理标注照片为数据集进行数据挖掘的相关研究，讨论了如何将大量用户共享的数据进行组织与管理，并利用互联网上存在的数据发现现实世界中的知识。
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●《多源数据融合的用户行为感知与识别》，近年来，用户行为识别的研究范畴快速扩展，如在识别用户体感行为和社交行为方面出现了大量的创新研究成果。本文按用户在物理空间设计的范围，将用户行为识别大致划分为4个层次：体感行为识别、日常生活行为识别、个人时空行为识别和社交行为识别。
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●《基于大规模行为数据的用户理解》，介绍了近期在“基于大规模行为数据的用户理解”这个方向展开的一系列研究工作，包括用户移动规律分析、社交图匹配与隐私保护以及用户群体生活规律分析等。
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