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基于用户访问行为与内容的用户聚类算法的研究与实现的中期报告 一、研究背景 在大数据时代下，用户的访问行为和习惯逐渐成为了企业推广和营销的研究焦点，如何通过用户行为分析，提升用户体验度和粘性成为了企业面临的重要问题。用户聚类算法作为一种重要的数据挖掘方法，能够将用户细分为多个群体，以便企业更有针对性地进行营销策略调整和产品升级。本研究旨在探索基于用户访问行为与内容的用户聚类算法，为企业提供更好的广告投放和用户服务。 二、研究内容 （一）数据收集与处理 通过爬虫程序获取某个电商平台的访问量数据，记录用户的活动轨迹和浏览时长等信息，并将其进行预处理，去除异常值和非有用信息。 （二）用户特征提取 针对访问数据，提取出用户的属性特征和行为特征，包括购买偏好、浏览时间等。 （三）聚类算法模型构建 通过分析和比较相关算法，选择合适的聚类算法模型，如K-Means算法、层次聚类算法等，搭建用户聚类模型。 （四）聚类模型优化 针对算法模型中可能出现的缺陷，设计处理方案，优化聚类模型，提高模型精度和实用性。 （五）实验验证 使用某电商平台的访客数据，进行聚类模型实验验证，分析聚类模型的结果精度和可行性。 三、研究意义 本研究将针对用户访问行为和内容的特征，开展用户聚类算法研究，旨在为电商企业提供科学、有效的营销策略和广告投放方法，提高用户对企业的粘性和忠诚度，从而促进电商行业的发展。