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基于Web数据挖掘的信息推送的中期报告
1.研究背景和目的
随着互联网技术的不断发展，Web数据挖掘在信息推送中的应用越来越广泛。本研究旨在利用Web数据挖掘技术，通过对用户的行为数据进行分析，研究如何实现个性化的信息推送，从而提高信息推送的效率和精度。
2.数据收集和处理
本研究使用了开源的Web日志分析工具进行数据收集和处理，通过分析用户访问网站的行为数据，包括浏览记录、点击链接、搜索关键词等，获取用户的偏好和行为习惯。
3.数据分析和挖掘
基于收集到的数据，本研究进行了数据分析和挖掘，主要包括以下步骤：
(1)数据预处理：清洗和过滤无用或重复的数据。
(2)特征提取：通过统计分析用户的行为特征，如浏览频率、点击链接等，提取用户的偏好和行为特征。
(3)模型建立：基于提取的特征数据，建立个性化推荐模型，实现针对用户的精准推荐。
(4)模型评估：利用交叉验证等方法对建立的模型进行评估，评价推荐效果和精度。
4.实验与结果分析
本研究基于收集的数据，建立了基于Web数据挖掘的个性化推荐模型，并进行了实验。实验结果表明，使用个性化推荐模型进行信息推送可以显著提高信息推送的效率和精度，从而提高用户体验。
5.结论与展望
本研究通过应用Web数据挖掘技术，建立了个性化推荐模型，实现了个性化的信息推送，提高了推荐效率和精度。未来，可以进一步研究如何优化推荐模型，提高推荐效果和用户体验。