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基于Web日志挖掘的个性化推荐系统研究的中期报告
一、研究背景和意义
随着互联网的发展和普及，人们的生活和工作方式也发生了很大的改变。Web日志作为记录用户在互联网上活动的数据，包含了大量的用户行为信息，为个性化推荐系统提供了丰富的数据源。个性化推荐系统可以将用户的兴趣与历史行为进行分析，从而为用户提供个性化的推荐服务。个性化推荐系统已广泛应用于电子商务、新闻阅读、视频点播等领域，对提高用户满意度和企业收益具有重要的作用。
二、研究目的和内容
本研究的目的是基于Web日志挖掘技术，设计一个能够自动学习和适应用户兴趣的个性化推荐系统。具体研究内容包括：
1.建立用户兴趣模型：采用数据挖掘技术对Web日志进行分析，建立用户行为模型和偏好模型，挖掘用户的兴趣、喜好及其关联关系。
2.推荐算法研究：对比不同的推荐算法，并选择合适的算法对用户兴趣进行预测和推荐。
3.系统设计与实现：基于上述研究，设计一个具有可扩展性、高效性和用户友好性的个性化推荐系统，并进行实验验证。
三、初步实现情况
目前，我们已经完成了以下工作：
1.数据预处理：对Web日志进行清洗、过滤和转换，处理出用户行为序列。
2.用户兴趣建模：借助Apriori算法和朴素贝叶斯算法，从用户行为序列中挖掘出用户的兴趣和关联规则。
3.推荐算法研究：通过对比基于物品的协同过滤算法和基于矩阵分解的算法，选择基于矩阵分解的算法作为最终的推荐算法。
4.系统设计与实现：基于Python和Flask框架，实现了一个基本的推荐系统原型，能够追踪用户行为、推荐相关内容。
四、下一步研究计划
目前，研究工作主要集中在算法方面，下一步研究计划如下：
1.提升推荐精度：通过进一步对推荐算法进行优化，提高推荐结果的准确性和针对性。
2.引入评估指标：设计合理的评估指标，对推荐系统的性能进行评估和优化。
3.实验验证和用户反馈：利用真实数据和用户反馈，对推荐系统进行测试和优化，保证推荐系统的有效性和可靠性。
总之，本研究力图从实际需求出发，探索一种可行性的个性化推荐方案，希望为Web应用与数据挖掘领域的研究提供有价值的参考。