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用户击行为模型分析
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数据挖掘实验报告
基于用户网站点击行为预测
TOC \o 1-9 \h \u
··· HYPERLINK \l _Toc9323 数据挖掘实验报告 PAGEREF _Toc9323 1
HYPERLINK \l _Toc2756 一. 概要: PAGEREF _Toc2756 3
HYPERLINK \l _Toc984 二.背景和挖掘目标: PAGEREF _Toc984 3
HYPERLINK \l _Toc14017 三.难点分析: PAGEREF _Toc14017 4
HYPERLINK \l _Toc12041 四.难点解答: PAGEREF _Toc12041 4
HYPERLINK \l _Toc4310 五.数据采集: PAGEREF _Toc4310 5
HYPERLINK \l _Toc21105 六.分析方法: PAGEREF _Toc21105 6
HYPERLINK \l _Toc17358 七.数据探索: PAGEREF _Toc17358 8
HYPERLINK \l _Toc19360 7.1数据无效: PAGEREF _Toc19360 8
HYPERLINK \l _Toc25886 7.2数据缺失: PAGEREF _Toc25886 8
HYPERLINK \l _Toc30648 八.数据预处理 PAGEREF _Toc30648 9
HYPERLINK \l _Toc3292 8.1数据清洗 PAGEREF _Toc3292 9
HYPERLINK \l _Toc26636 8.2数据丢弃 PAGEREF _Toc26636 10
HYPERLINK \l _Toc16986 8.3数据转换 PAGEREF _Toc16986 10
HYPERLINK \l _Toc31939 九.挖掘过程: PAGEREF _Toc31939 11
HYPERLINK \l _Toc2745 9.1计算用户爱好 PAGEREF _Toc2745 11
HYPERLINK \l _Toc7601 9.2基于协同过滤算法进行预测 PAGEREF _Toc7601 12
HYPERLINK \l _Toc4335 十.结果分析: PAGEREF _Toc4335 13
HYPERLINK \l _Toc19127 十一.实验总结 PAGEREF _Toc19127 14
HYPERLINK \l _Toc23310 11.1数据的采集 PAGEREF _Toc23310 14
HYPERLINK \l _Toc18539 11.2在试验过程中遇到的问题 PAGEREF _Toc18539 14
HYPERLINK \l _Toc24282 11.3解决方案以及改进 PAGEREF _Toc24282 14
HYPERLINK \l _Toc4837 11.4数据挖掘学习体会: PAGEREF _Toc4837 15
概要:
这次的数据挖掘我们团队做的是基于用户网站点击行为预测,其中遇到的问题有数据量大,机器难以处理,含有时序关系,特征难以描述等,我们运用正负样本比例平衡的方法和时间衰减函数来解决这些问题,运用到的算法有基于协同过滤算法进行预测。
二.背景和挖掘目标:
随着互联网和信息技术的快速发展,广告的精准投放一直是各大广告商面临的问题。点击网络广告的一般有两类人。第一种是不小心点错的,相信大部分人都是不喜欢广告的,但由于网络的互动性,仍然会有部分人把广告当内容点击,其中网站诱导用户点击占了很大一部分比例。第二种是真的想看广告内容,这部分人对广告的内容感兴趣,或是符合他们的需求,才会点击网络广告。认真去研究这两类的行为,进行广告个性化的投放将产生巨大的价值。
基于这个背景,本次课题我们进行了网站点击行为的数据挖掘。数据来自网络,包含了2015年1月1日-2015年6月22日间广告曝光和点击日志。目的是预测每个用户在8天内即2015年6月23日-2015年6月30日间是否会在各检测点上发生点击行为。
利用数据挖掘技术可以帮助获得决策所需的多种知识。在许多情况下,用户并不知道数据存在哪些有价值的信息知识,因此对于一个数据挖掘系统而言,它应该能够同时有哪些信誉好的足球投注网站发现多种模式的知识,以满足用户的期望和实际需要。此外数据挖掘系统还应能够挖掘出多种层次(抽象水平)的模式知识。数据挖掘系统还应容许用户指导挖掘有哪些信誉好的足球投注网站有价值的模式知识
三.难点分析:
数据量大,机器难以处理;
含有时序关系,特征难以描述;
针对行为预测,评价标准
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