基于Web使用挖掘的用户模式识别研究的中期报告本次研究旨在基于Web使用挖掘的方法，实现对用户行为模式的识别。在前期的研究中，我们通过对用户行为数据进行预处理，包括数据清洗、去重、异常值处理等步骤，得到了一份经过处理后的用户行为数据集，并通过探索性数据分析（EDA）对数据集进行了初步的分析。在本阶段的工作中，我们主要开展了以下工作：1.特征工程特征工程是机器学习中至关重要的步骤，它是指通过对原始数据进行转变和加工，以提取出有利于模型训练和预测的特征。我们设计了一系列特征，包括：（1）时间特征：包括访问时间的小时、分钟等；（2）页面特征：包括页面访问量、页面浏览时长、首次访问时间等；（3）设备特征：包括设备类型、操作系统等；（4）行为特征：包括点击量、搜索量等。2.模型选择和参数优化我们针对本次任务选择了经典的聚类算法K-means，通过对比实验发现，K-means算法在本数据集上的表现相对良好。针对K-means算法，我们进行了超参数调节的优化，找到了最优的K值。3.模型训练和评估在特征工程和模型选择等工作完成后，我们对数据集进行了训练和评估。我们使用Python中的scikit-learn库进行模型训练和评估，并使用轮廓系数（SilhouetteCoefficient）作为评估指标，最终得到了模型的评估结果。4.结果分析通过对模型的评估结果进行分析，我们发现K-means算法在本数据集上的聚类效果已经相对理想。我们发现数据集中的用户行为可以划分为不同的簇，每个簇具有不同的特征，如在某个特定时间段内活跃、倾向于使用某种设备等。结论通过本次研究，我们得到了一份经过特征工程和模型训练的用户行为数据集，并通过K-means算法对数据进行了聚类，得到了不同簇的用户行为特征。这些结果有望为广告商等利益相关者提供有用的参考和建议，提高他们的营销效果。同时，我们也发现了一些问题和不足之处，需要后续深入研究。