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基于关联规则的用户兴趣模型的研究与应用的中期报告
一、研究背景和意义
在大数据时代，用户的个性化需求变得越来越重要，对于企业来说，了解用户的兴趣和行为习惯，能够更好地为用户提供个性化的服务，增强用户黏性和忠诚度。因此研究用户兴趣模型，对于企业具有重要意义。
关联规则算法是一种常用的机器学习算法，在数据挖掘和商业智能领域有广泛应用。通过关联规则算法分析用户的行为数据，可以发现用户的偏好和兴趣，从而构建用户兴趣模型。因此，研究基于关联规则的用户兴趣模型，对于提高企业的营销效果、增加销售额具有重要意义。
二、研究内容和进展
本研究基于深度学习框架，通过分析用户的行为数据，提取关键的特征和属性，建立用户兴趣模型。在具体研究中，我们采用了以下方法：
1.数据预处理。对采集到的用户行为数据进行清洗和去重，保证数据的准确性和完整性；
2.关联规则挖掘。采用Apriori算法和FP-Growth算法对清洗后的数据进行算法挖掘，发现频繁项集和强相关关系；
3.特征选择与模型建立。通过对挖掘到的关联规则进行特征选择，选取最具代表性的特征，建立用户兴趣模型。
初步实验结果表明，本研究的方法可以有效地发现用户的兴趣和行为规律，并且建立的模型具有较高的精度和准确度。
三、下一步工作计划
1.改进关联规则挖掘方法，提高算法效率和准确度；
2.加入深度学习技术，提高模型的识别和预测能力；
3.利用用户兴趣模型设计个性化推荐系统，并评估其效果。
四、结论
本次研究主要探讨了基于关联规则的用户兴趣模型，在数据预处理、关联规则挖掘和模型建立方面取得了初步进展。进一步的工作需要加强模型的优化和实验验证，为企业提供更全面、精准的用户兴趣分析和营销策略。