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基于用户行为图分析的会议推荐系统研究与实现的中期报告
一、研究背景与意义
针对当前会议选择的痛点，推出一款基于用户行为图分析的会议推荐系统，帮助用户更准确、更快速地找到符合自己需求的会议，并提升会议参与度。
二、研究内容
本研究通过采集用户的历史行为数据，分析用户兴趣偏好，建立用户行为图，利用机器学习算法进行数据挖掘，推荐与用户偏好匹配的会议。
三、研究方法
1.数据采集
通过对用户历史行为数据的采集，包括会议浏览、收藏、报名、评论等，建立用户行为图。
2.数据处理
对采集到的大量数据进行清洗和筛选，删掉无效数据，保留有效数据。分析数据特征，对数据进行聚类和分类，提取重要特征和关键词。
3.数据挖掘
基于用户历史行为数据，使用机器学习算法进行数据挖掘，分析用户兴趣偏好，建立用户行为模型和用户行为图。根据用户行为图和用户偏好，推荐符合用户需求的会议。
四、研究进度及展望
目前，本研究已完成数据采集和数据处理部分的工作，接下来将进行数据挖掘和算法建模，预计在接下来的一个月内完成整个项目。
展望，通过本研究的实现，可以提高用户选择会议的满意度，提高会议的参与度和影响力，Also以后可以考虑加入textRank等基于自然语言处理的推荐算法同时加入社交网络等用户相关性的建模。