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基于行为的用户兴趣研究的中期报告
本报告是基于行为的用户兴趣研究的中期报告，旨在总结我们的研究进展和初步结果。本研究计划使用网络浏览器行为日志数据，通过数据挖掘技术探索用户兴趣和偏好，进而构建个性化推荐系统。
1.数据收集
我们使用了一款名为“WebLogger”的浏览器插件，该插件可以捕获用户在浏览器上的行为数据，包括浏览的网页URL，停留时间，点击次数等等。插件经过测试表现良好，能够稳定地收集用户行为数据。
2.数据清洗
我们在收集到的数据中进行了一些必要的清洗和预处理。具体来说，我们过滤掉了一些无用的URL（如广告链接和图片），并将数据进行了规范化和编号。
3.数据探索
我们对数据进行了探索性分析，发现大部分用户倾向于访问新闻、娱乐、时尚等休闲类网站，而少部分用户对技术、科学、政治等专业类网站有兴趣。
4.特征选择
我们用多种特征工程方法对数据进行了处理，包括独热编码、标准化、TF-IDF等。经过比较，我们选用了TF-IDF作为特征选择方法。
5.模型建立
我们选用了K-Means聚类方法对用户进行分类，同时使用了基于物品的协同过滤算法来建立个性化推荐模型。
6.结果分析
我们对模型进行了评估，并使用交叉验证来检查其性能。实验表明，我们的模型性能良好，可以提供准确的推荐结果。
7.下一步工作
我们将继续完善模型，尝试使用更多的特征选择方法、分类算法和推荐算法，来提高推荐准确度。同时，我们还将探究如何将推荐模型与各种网站和应用程序进行接口集成，以便更好地展示我们的推荐结果。