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基于Web访问日志的用户聚类研究的中期报告
一、项目背景
随着互联网的不断发展，人们的上网行为呈现出越来越多样化的趋势。作为记录用户上网行为的重要数据源，Web访问日志（Webaccesslog）也越来越受到关注。Web访问日志包含了用户的访问时间、访问页面、访问时长等关键信息，对于了解用户需求和行为具有重要意义。因此，通过对Web访问日志进行分析，可以对用户的行为模式、兴趣偏好等进行深入研究，并为企业优化营销策略、提高服务质量提供支持。
二、问题定义
本项目旨在基于Web访问日志，对用户进行聚类分析，挖掘用户的行为模式和兴趣偏好。具体而言，本项目需要解决以下问题：
1.如何对Web访问日志进行处理和清洗，得到有效的数据集？
2.如何选择合适的用户聚类算法，实现对用户的有效划分？
3.如何对聚类结果进行有效的解释和分析，挖掘用户的行为模式和兴趣偏好？
三、数据集介绍
本项目使用了一份国内某电商平台2019年11月1日至11月30日的Web访问日志数据集，包含了1亿条记录，共有5个字段：
1.访问时间（timestamp）：用户访问页面的时间。
2.会话ID（session_id）：标识用户会话的唯一ID。
3.用户ID（user_id）：标识用户的唯一ID。
4.页面URL（url）：用户访问的页面URL。
5.页面停留时间（stay_time）：用户停留在当前页面的时间长度。
四、数据处理
为了得到有效的数据集，我们需要对Web访问日志进行处理和清洗，具体步骤如下：
1.将访问时间（timestamp）字段转换为标准日期格式，并将其作为数据集的时间戳。
2.根据会话ID（session_id）进行去重和统计，得到每个会话ID对应的访问次数、访问页面数、总访问时长等基本信息，并将信息作为每个会话ID的属性。
3.根据用户ID（user_id）对会话ID进行聚合，统计每个用户的访问次数、访问页面数、总访问时长等基本信息，并将信息作为每个用户的属性。
4.去除用户ID、会话ID、页面URL等无关属性，并将数据集中的缺失值进行处理，得到最终的数据集。
五、算法选择
本项目将采用k-means聚类算法对用户进行聚类。k-means算法是一种经典的聚类算法，具有简单易实现、计算复杂度较低等优点，适用于对大规模数据集进行聚类。该算法的基本思想是：将n个数据点分成k个簇，使得簇内的数据点相似度较高、簇间的相似度较低。
六、下一步计划
下一步，我们将对以k-means算法的聚类效果进行评估，并对聚类结果进行解释和分析，挖掘用户的行为模式和兴趣偏好。同时，我们还将探索其他聚类算法在Web访问日志用户聚类中的应用，拓展本项目的研究深度和广度。