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基于Web日志的用户挖掘研究与实现的中期报告
一、研究背景及意义
随着互联网的发展，越来越多的数据通过网络传输并存储在服务器的数据库中。其中，Web日志是指在Web服务器上记录的用户访问信息，包括用户IP地址、访问时间、访问页面等。这些信息对于了解用户行为、优化网站设计、改善用户体验以及进行精准营销等具有重要意义。
用户挖掘是通过数据挖掘技术对用户行为进行分析和挖掘的过程，旨在发现用户的潜在需求和行为特征，进而优化网站设计、提高用户满意度、增加业务收益等。基于Web日志的用户挖掘在互联网应用中具有广泛的应用价值。
二、研究内容
本次研究旨在通过数据挖掘方法，挖掘出Web日志中蕴含的用户行为模式和规律，探究用户在线行为识别方法，并尝试构建用户行为模型。具体包括以下内容：
1.数据预处理：清洗、去重、过滤、转换等。
2.特征提取：从Web日志中提取有代表性的特征，如用户IP地址、请求时间、请求页面、请求次数、请求来源等。
3.数据分析和挖掘：采用数据挖掘算法对特征进行分析和挖掘，比如关联规则挖掘、聚类分析、决策树分析等。
4.用户行为模型：基于挖掘结果，构建用户行为模型，描述典型用户行为方式。
5.应用验证：将所得模型应用于实际业务中，验证模型可行性。
三、进展和计划
目前，本次研究已完成数据预处理和特征提取部分，提取了有代表性的特征，并对特征进行了初步分析和挖掘，结果表明：
1.不同用户的行为存在一定的差异性，如请求页面、请求次数等方面的差异较为显著。
2.用户请求页面之间存在较强的相关性，如商品详情页和购物车页面的请求存在较强的关联规则。
3.用户请求来源也对用户行为产生一定影响，不同来源的用户在行为上存在差异。
接下来的计划包括完成数据分析和挖掘、构建用户行为模型、进行应用验证等工作，以达到本次研究的目标。