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基于web日志挖掘的用户访问预测研究的中期报告
本研究旨在通过对Web日志的挖掘，预测用户的访问行为。在中期阶段，我们已经完成了以下工作：
一、研究背景和意义
Web日志是一个非常有价值的资源，因为它可以提供有关网站流量、用户行为和用户特征的详细信息。基于Web日志的数据挖掘已成为一个流行的研究领域，可以使网站管理员更加有效地管理网站，提高用户访问率。
二、文献综述
我们对相关文献进行了综述，发现之前的研究主要集中在以下几个方面：1）基于规则的用户访问预测；2）基于机器学习的用户访问预测；3）对用户兴趣建模的研究。我们注意到，大多数研究都依赖于统计方法和机器学习算法，但在用户行为建模方面缺乏深度。
三、数据预处理
我们采集了一份大型网站的Web日志，并对数据进行了清理和预处理，包括去除重复信息、缺失信息的填充和异常值的处理。最终，我们得到了一个包含约100万条记录的数据集。
四、特征工程
我们将数据转换成一个以用户为单位的数据集，提取了一系列与用户访问相关的特征，如访问频率、访问时间、访问时长和用户的地理位置。
五、模型构建
我们采用基于神经网络的深度学习模型来预测用户的访问行为。我们使用了TensorFlow作为实现工具，并利用GPU加速计算。
六、初步实验结果
我们进行了初步实验，并发现我们的模型能够对用户的访问行为进行比较准确的预测。我们计划进一步改进模型，并结合其他特征和算法进行实验。
七、未来工作计划
在接下来的研究中，我们将继续探索用户行为建模的相关问题，并进一步改进模型，提高预测精度。同时，我们也将研究如何将这些预测结果应用于网站的管理和优化。