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基于用户行为数据的再访问预测研究的任务书
一、任务背景
随着互联网技术的不断发展，用户对web站点的访问行为数据愈发的多样化和复杂化，对如何挖掘这些海量的数据，提高网站访问效率，提高用户满意度，成为了web研究领域一个重要的课题。
对于web站点来说，再访问率是一个重要的指标之一，它反映了用户对web站点的忠诚度以及用户是否满意站点提供的服务，对于web站点的运营和管理来说，提高再访问率是一个非常重要的工作。
因此，本次任务的目标是基于用户行为数据来预测用户再访问行为，挖掘用户的行为特征，从而更好地理解用户需求，提升web站点的运营效率和用户满意度。
二、任务内容
本次任务将基于web站点的用户行为数据，挖掘出有价值的特征，建立预测模型，预测用户的再访问行为。具体内容如下：
1.数据收集：本次任务将选择一个web站点，收集该站点的用户行为数据，包括用户访问时间、页面访问情况、搜索关键词、点击链接、购买行为等。
2.数据处理：通过数据清洗、特征提取等方式，获取用户的行为特征，在数据建模之前需要对数据进行处理，包括缺失值填充、异常值处理、数据归一化等。
3.特征选择：针对收集到的用户行为数据，对数据中的特征进行筛选，保留对再访问率具有重要意义的特征，减少模型训练的时间和复杂度。
4.建立模型：选择合适的算法和模型，根据选取的特征构建预测模型，建立再访问预测模型，预测用户的访问行为。
5.模型评估：通过交叉验证等方式，评估预测模型的准确性和稳定性。
6.模型应用：将预测模型应用于web站点，实时预测用户的再访问行为，提高web站点的运营效率和用户满意度。
三、任务技术要求
1.掌握数据统计分析、数据挖掘和机器学习相关的知识，熟练掌握python等数据分析工具。
2.熟练掌握机器学习算法和深度学习算法。
3.熟悉常用的模型评估和交叉验证方法。
4.对web站点的用户行为分析有较深入的研究。
四、任务成果要求
1.数据收集、数据清洗和特征提取的代码。
2.特征选择和模型构建的程序代码。
3.模型评估报告，包括模型的准确性和稳定性分析等。
4.模型应用的程序代码和应用效果评估报告。
5.研究报告，对再访问预测研究的相关领域和技术进行深入的探讨，总结研究成果和经验，提出改进之处。
五、参考文献
1.F.Zhang,Y.Zhao,andY.Tang,“ADynamicFrameworkforUserBehaviorAnalysisinOnlineSocialNetworks,”IEEETrans.DependableSecureComput.,vol.14,no.2,pp.180-194,2017.
2.Q.Wang,S.Chen,andB.Wu,“OnlineLearningforActiveUserAnalysis:APrivacy-PreservingApproach,”IEEETrans.DependableSecureComput.,vol.13,no.4,pp.467-481,2016.
3.I.AwadandP.M.Lee,“UsingCustomerValuetoPredictCustomerBehaviorinMulti-ChannelRetailing,”IEEETrans.Eng.Manage.,vol.59,no.4,pp.648-658,2012.
4.A.S.TelangandJ.S.Zhang,“InformationTechnologyandProductivity:AReviewoftheLiterature,”IEEETrans.Eng.Manage.,vol.51,no.1,pp.38-48,2004.
5.J.Han,M.Kamber,J.Pei,DataMining:ConceptsandTechniques,3rdEdition,Elsevier,2012.