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基于Web-Log的网页预测模型研究的中期报告
研究目标：
本研究主要旨在开发一种基于Web-Log的网页预测模型，从而实现对网页流量进行有效预测。
研究内容：
1、收集和分析Web-Log数据，确定网页流量相关的指标和特征。
2、构建网页预测模型，利用机器学习方法对数据进行训练并优化模型。
3、比较和评价不同的机器学习方法在网页预测中的表现，从而找到最适合的方法。
4、实现基于Web-Log的网页预测系统，对模型进行测试和验证。
进展情况：
1、已完成对Web-Log数据的收集和分析，确定了与网页流量相关的指标和特征。
2、采用Python语言编写了网页预测模型，基于线性回归和随机森林两种机器学习方法，经过多次优化已得到较好的预测效果。
3、正在进行比较和评价不同机器学习方法的工作，包括支持向量机、神经网络等，并尝试结合多种方法进行融合预测。
4、初步完成了基于Web-Log的网页预测系统的搭建和测试，可以对实际网站的流量进行预测。
下一步计划：
1、进一步完善网页预测模型，提高预测准确率和效率。
2、继续优化和比较不同机器学习方法的表现，并探索融合多种方法的策略。
3、研究如何应用模型进行场景应用，如网站流量监控和容量规划等。
4、继续完善基于Web-Log的网页预测系统，增强其实用性和易用性。