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基于Web日志的用户访问模式挖掘模型研究的中期报告
本研究旨在基于Web日志数据，探索用户访问行为模式，为网站性能优化、个性化推荐等方面提供支持。本报告为中期报告，主要介绍研究进展及初步实验结果。
一、研究进展
1.数据收集和预处理
本研究使用的数据集来源于一个大型电商网站的Web日志数据，包括用户访问的网址、访问时间、访问IP地址等属性。数据集规模为约10万条记录，时间跨度为一个月。由于数据集中存在缺失值、冗余值、异常值等问题，我们对数据进行清洗和预处理，确保研究的准确性和可靠性。
2.错误模式识别
在日志数据中，可能存在错误模式，如重复访问、404错误访问等。我们使用Python程序对数据进行分析，识别和过滤掉错误模式，减少数据的干扰。
3.用户行为分析
我们对数据进行描述性统计分析，如用户访问次数、访问时段分布、访问路径等，发现用户访问行为具有一定的规律性和个性化特征。通过对数据的深度挖掘，我们计划建立用户访问模式挖掘模型，揭示用户访问行为的潜在规律和特征。
二、初步实验结果
在数据预处理和行为分析的基础上，我们进行了一些preliminary实验，初步探索了用户访问行为的模式和规律。初步实验结果如下：
1.用户访问模式的聚类分析
我们对用户访问数据进行聚类分析，区分不同的访问模式。结果表明，不同用户的访问行为存在明显的模式差异，可以通过聚类算法准确刻画。通过聚类分析，我们可以发现访问频率高、偏好特定商品品类的用户群体，为精准营销提供支持。
2.基于关联规则的关键路径挖掘
我们使用Apriori算法对用户访问数据进行关联规则挖掘，发现了不同网页之间的关联关系。通过挖掘关键路径，我们可以发现用户在访问网站时的主要关注点，为网站重点建设提供依据。
三、未来工作计划
1.模型构建和算法优化
基于初步实验结果，我们将继续进行用户访问模式挖掘模型的构建和算法优化，在考虑多因素、多层次的基础上模型的复杂程度继续提高。
2.结果分析和应用
我们进一步完成对挖掘结果的分析和应用，发现用户访问规律、挖掘关键路径等应用于网站改进，为后续网络应用的推广实现提供依据。
3.模型推广和实践应用
将基于web日志的用户访问模式挖掘模型推广开来，为广大网站运营者和数据分析人员提供实用性解决方案，实现精准营销、性能优化等目标。