基于Web日志挖掘的个性化推荐研究的中期报告一、项目概述本项目旨在通过挖掘网站的日志数据，从中提取用户的行为特征和偏好，进而构建个性化推荐模型，为用户提供更加准确、个性化的推荐服务。二、项目进展1.数据采集我们使用Python编写了一个爬虫程序，可以自动定时抓取目标网站的日志数据。截至目前，我们已成功采集了1个月的数据，总大小超过5GB。2.数据清洗我们对采集到的原始数据进行了清洗，包括去重、去噪声、分词等。经过处理后，数据大小减少了50%以上，同时处理后的数据更加规范、易于分析。3.数据分析我们使用Python的数据分析库进行了数据探索和可视化。通过对数据的统计分析和可视化，我们发现用户的访问行为呈现出明显的时序性和周期性，并且不同用户的行为模式存在较大差异。4.模型构建基于我们的数据分析结果，我们选用了几种常见的个性化推荐算法，包括基于物品的协同过滤、基于用户的协同过滤、基于矩阵分解的推荐等，根据实际情况进行合理组合，并进行了模型训练和优化。5.实验评估我们通过单独选取一部分数据集作为测试集，对构建的模型进行了实验评估。实验结果表明，我们的模型能够显著提高推荐的准确性和个性化程度。三、后续计划接下来，我们将继续完善项目，主要包括以下几个方面：1.扩大数据范围目前我们只采集了一个月的数据，下一步将继续采集数据，并加入更多的维度和信息，比如用户的个人资料、社交网络等。2.模型精细化我们将继续对模型进行完善和优化，进一步提高推荐的准确性和个性化程度，同时设计更加贴近用户需求的推荐策略。3.系统实现我们将开展系统实现工作，将推荐模型与用户界面和数据存储进行整合，构建一个完整的个性化推荐服务平台。四、总结本项目旨在利用Web日志挖掘技术，构建一个个性化推荐系统，以提高网站的用户体验和用户参与度。当前，我们已完成数据采集、清洗、分析和模型构建工作，模型已初步具备推荐功能。接下来我们将继续扩大数据范围、优化模型、实现系统化，以实现更加准确、个性化的推荐服务。