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基于Web日志挖掘的个性化推荐研究的任务书
任务书
任务名称：基于Web日志挖掘的个性化推荐研究
任务描述：
我国互联网用户数量持续增长，日志数据规模也在不断扩大。网站可以通过分析用户日志数据，了解用户的需求和兴趣，为用户提供个性化的服务。个性化推荐系统是根据用户的历史行为和兴趣，推荐他们可能感兴趣的内容或产品，提高用户体验和品牌忠诚度。
本研究旨在使用机器学习和数据挖掘技术，对Web日志数据进行分析和处理，将用户的兴趣图谱建立起来，进而构建个性化推荐模型。具体包括以下任务：
1.收集和清理Web日志数据，并提取用户的历史行为信息；
2.进行数据探索和可视化，了解用户的兴趣分布和相关性；
3.运用聚类和关联规则挖掘算法，构建用户的兴趣图谱；
4.基于用户兴趣图谱，建立个性化推荐模型，提供个性化推荐服务；
5.对模型进行评价和优化，提高推荐准确率和用户满意度。
任务目标：
本研究的主要目标是实现个性化推荐系统，可根据用户历史行为和兴趣推荐相应的内容或产品，提高用户的满意度和忠诚度。同时，研究可为互联网公司提供数据分析和推荐系统构建方面的参考，提高它们的竞争力和创新能力。
任务内容：
1.收集和清理Web日志数据；
2.进行数据探索和可视化；
3.运用聚类和关联规则挖掘算法，构建用户的兴趣图谱；
4.基于用户兴趣图谱，建立个性化推荐模型；
5.对模型进行评价和优化。
任务成果：
1.Web日志数据集；
2.数据分析和挖掘报告；
3.兴趣图谱和个性化推荐模型；
4.模型评价和优化报告。
任务执行时间：
本任务的执行时间为3个月。
任务执行地点：
任务执行地点为实验室。
任务费用：
本任务所需费用包括数据收集和处理、硬件设备、实验室使用和人员费用。具体费用将在任务启动前制定预算，根据实际情况进行调整。