用户点击行为模型分析
产品用户行为分析模型
产品用户行为分析模型1. 引言产品用户行为分析模型是指通过对用户行为进行统计、分析和建模，为产品优化和决策提供数据支持的一种方法。
通过深入了解用户在产品中的行为模式和习惯，产品团队可以更好地了解用户需求，优化产品功能和体验，提高用户满意度和产品的竞争力。
本文将介绍产品用户行为分析模型的基本原理和常用方法，帮助读者了解如何在产品设计和运营中应用该模型，以及如何利用分析结果进行决策和优化。
2. 用户行为分析模型的基本原理用户行为分析模型基于对用户行为数据的收集、处理和分析，从而揭示用户在产品中的行为模式、偏好和需求。
其基本原理可以概括如下：•数据收集：通过在产品中集成数据收集工具，如Google Analytics、Mixpanel等，收集用户在产品中的行为数据，如点击、浏览、注册、购买等信息。
•数据处理：将收集到的原始数据进行清洗、整理和转化，以方便后续的分析和建模工作。
常见的数据处理方法包括数据清洗、数据转换、数据合并等。
•数据分析：通过对处理后的数据进行统计、分析和挖掘，发现用户的行为模式和规律。
常见的数据分析方法包括描述统计、频率分析、关联分析等。
•建模与预测：基于对用户行为的分析结果，可以建立用户行为模型，并利用该模型进行预测和推荐。
常见的建模方法包括回归分析、分类分析、聚类分析等。
3. 用户行为分析模型的应用场景用户行为分析模型在产品设计和运营中有着广泛的应用场景，主要包括以下几个方面：3.1 产品设计产品设计是用户行为分析模型的主要应用场景之一。
通过对用户行为进行分析和建模，产品团队可以了解用户的需求和偏好，从而优化产品功能、界面和用户体验。
例如，通过分析用户在某个功能模块中的点击和使用情况，可以发现用户的痛点和需求，进而对该功能进行改进或增强。
3.2 决策支持用户行为分析模型可以为产品决策提供数据支持。
通过统计和分析用户行为数据，产品团队可以了解产品的使用情况和效果，从而为产品优化和决策提供有力的数据基础。
社交媒体中的用户行为分析与预测模型
社交媒体中的用户行为分析与预测模型随着互联网的普及和社交媒体的广泛应用，用户行为分析与预测在社交媒体领域变得越来越重要。
社交媒体平台拥有庞大的用户群体和海量的数据，这些数据蕴含了用户在社交媒体平台上的行为模式及趋势，能够为运营商提供有针对性的决策依据，提升用户体验，增加平台活跃度。
本文将重点介绍社交媒体中的用户行为分析与预测模型。
一、社交媒体中的用户行为分析（一）用户行为数据的分类与收集在社交媒体平台上，用户的行为通常可以分为两类：显性行为和隐性行为。
显性行为包括用户的点赞、评论、分享等直接反映出的行为；隐性行为则指用户的浏览、观看、搜索等不太直接可见的行为。
对于这两类行为，社交媒体平台可以通过用户日志、点击数据等手段进行获取和分析。
（二）用户行为分析的方法与模型在社交媒体中，用户行为分析的方法主要包括数据挖掘、机器学习和深度学习等。
数据挖掘技术可以通过对用户行为数据的挖掘，发现用户的行为模式和规律；机器学习技术可以通过构建模型，对用户行为进行预测和分类；深度学习技术则可以通过建立深度神经网络，进行用户行为的识别和推荐。
常用的用户行为分析模型包括协同过滤模型、关联规则模型和预测分析模型等。
协同过滤模型是基于用户行为历史数据进行推荐的方法，它能够根据用户的兴趣和行为相似度，将用户推荐给他们可能感兴趣的内容；关联规则模型则能够通过分析用户行为数据之间的关联关系，发现用户间的相互关联，进而提供个性化推荐服务；预测分析模型则可以通过对用户行为数据的建模和分析，预测用户的未来行为。
二、社交媒体中的用户行为预测模型（一）用户行为预测的意义和应用用户行为预测是指根据已有的用户行为数据，预测用户未来的行为趋势和模式。
通过用户行为预测模型，社交媒体平台可以提前了解用户的兴趣和需求，为用户提供更精准的内容推荐和个性化服务，从而增加用户的黏性和活跃度。
此外，用户行为预测模型还可以用于系统优化、广告投放等方面，提升社交媒体平台的盈利能力和用户体验。
用户行为分析模型2篇
用户行为分析模型2篇第一篇：用户行为分析模型引言：在互联网的时代，数据是最重要的资产之一，其中用户数据是最为重要的。
了解用户的行为和需求，有助于企业更好地了解自身的市场定位和竞争优势，进而优化自身的运营策略，提高用户体验，增加收益。
因此，针对用户的行为数据进行分析，成为了当今企业的重要工作之一。
本文将分析用户行为分析模型。
一、定义：用户行为分析模型是通过对用户的行为进行数据分析，找出用户的偏好及需求，以进一步提高用户体验和市场竞争力的一种方法。
二、优势：1.客观性高：利用科学的方法对用户数据进行分析，相比传统调查问卷等方式，客观性更高。
2.灵活性强：便于根据实际需求进行定制化的调整，满足企业的不同需求。
3.高效性明显：相对于传统市场研究方式，用户行为分析模型可以更迅速地形成数据和结论，为企业快速决策提供支持。
三、程序：用户行为分析模型的程序主要分为四步：1.用户数据的获取：通过多种手段获取用户数据，包括但不限于用户行为记录、社交媒体数据、调查问卷等。
2.数据的清理：对数据进行清洗、切分、分类等操作，使数据更具可读性和可操作性。
3.数据的分析：利用统计学和数据挖掘等方法对数据进行分析，以确定用户的特点、行为和需求。
4.数据的输出：将数据分析结果输出给相关人员，以便进一步制定运营策略和改进产品设计。
四、方法：用户行为分析模型有多种方法可供选择，以下是其中几种：1.路径分析法：分析用户的行为路径，以帮助企业了解用户的选择行为和决策规律。
2.关联分析法：分析用户行为中的关联搭配，以确定用户的偏好和需求。
3.聚类分析法：利用机器学习的方法将用户分为不同的群体，了解不同群体的特点和行为。
4.情感分析法：通过自然语言处理等技术分析用户评论和反馈，了解用户的情感需求。
五、结论：通过用户行为分析模型，企业可以更加充分地了解用户对产品和服务的需求，提供更优质的用户体验和服务质量，进而提高客户满意度和忠诚度，从而提高企业的收益和市场竞争力。
社交媒体中的用户行为分析和建模
社交媒体中的用户行为分析和建模随着社交媒体的兴起，越来越多的用户逐渐转移到了社交媒体平台，分享自己的生活、兴趣爱好和观点。
然而，社交媒体用户行为也日益复杂，需要更加深入的分析和建模，才能更好地了解用户需求和行为特征。
一、社交媒体用户行为分析社交媒体用户行为分析包括用户使用频率、内容类型、喜好和参与行为等方面。
具体来说，以下是常见的社交媒体用户行为分析维度：1. 用户的使用时间和频率分析通过分析用户在不同时间段内访问社交媒体的时间和频率，可以了解用户的上网习惯和生活状态。
例如，一些用户可能更喜欢在晚上或假期时段使用社交媒体，而其他用户则更频繁地使用社交媒体。
2. 用户喜好和关注内容分析不同用户对于社交媒体上的内容类型和话题关注程度有所不同。
通过分析用户的喜好和关注内容，可以帮助社交媒体平台更好地为用户推荐内容和产品。
例如，一个关注时尚美妆的用户可能会喜欢社交媒体上的时尚美妆博主和相关内容。
3. 用户互动和社交行为分析社交媒体平台的核心是用户的互动和社交行为，这些行为包括评论、点赞、分享和关注等。
通过分析用户的互动和社交行为，可以了解用户的社交兴趣和行为特点。
例如，一个经常评论和分享篮球相关内容的用户可能是一个篮球迷，对于篮球比赛有着很高的兴趣。
二、社交媒体用户行为建模社交媒体用户行为建模包括对用户行为数据进行预处理、特征选择、选择合适的模型进行建模等方面。
具体来说，以下是常用的社交媒体用户行为建模过程：1. 预处理预处理是数据挖掘和数据分析的第一步。
在社交媒体用户行为分析中，预处理的主要任务是对分析用的用户行为数据进行清洗和标准化，包括数据采集、数据集成、数据清洗、数据概括和特征构建等环节，确保数据质量和数据准确性。
2. 特征选择特征选择是社交媒体用户行为建模的核心，是选择能够反映用户行为特征、影响用户行为的关键特征。
根据业务需求和领域分析选择特征，例如，用户的年龄、性别、教育背景、职业、兴趣爱好等可以被视为社交媒体用户行为的特征。
数据分析中的用户行为分析方法
数据分析中的用户行为分析方法随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大量的数据被生成和存储。
这些数据包含了用户在网站、应用或其他平台上的行为信息，对于企业和组织来说，利用这些数据进行用户行为分析是非常重要的。
用户行为分析可以帮助企业了解用户的喜好、需求和行为模式，从而优化产品和服务，提升用户体验，实现更好的业务结果。
本文将介绍几种常用的用户行为分析方法。
一、基本统计分析基本统计分析是用户行为分析的基础。
通过对用户行为数据进行统计，可以了解用户的基本特征和行为习惯。
常用的统计指标包括用户数量、活跃度、留存率、转化率等。
这些指标可以帮助企业了解用户的规模和活跃程度，评估产品或服务的受欢迎程度，并进行业务决策。
二、路径分析路径分析是指对用户在网站或应用中的点击路径进行分析。
通过路径分析，可以了解用户在使用产品或服务时的流程和转化情况。
路径分析可以帮助企业发现用户在使用过程中的瓶颈和问题，优化产品的设计和用户体验。
同时，路径分析还可以帮助企业了解用户的转化路径，从而进行精准的营销和推广。
三、漏斗分析漏斗分析是指对用户在产品或服务中的转化过程进行分析。
通过漏斗分析，可以了解用户从浏览到购买的整个过程中的转化率和流失率。
漏斗分析可以帮助企业发现用户转化的瓶颈和问题，并进行相应的优化措施。
同时，漏斗分析还可以帮助企业评估不同渠道或广告的效果，从而优化营销策略。
四、用户行为模型用户行为模型是指通过对用户行为数据进行建模和分析，得出用户的行为模式和趋势。
通过用户行为模型，可以预测用户的行为和需求，从而进行个性化推荐和定制化服务。
用户行为模型可以帮助企业提升用户体验，提高用户满意度，增加用户粘性。
五、关联分析关联分析是指通过分析用户行为数据中的关联关系，发现用户之间的共同行为和兴趣。
通过关联分析，可以了解用户的兴趣偏好，从而进行个性化推荐和精准营销。
关联分析可以帮助企业提高用户的参与度和回购率，实现更好的业务效果。
六、情感分析情感分析是指通过分析用户在社交媒体、评论或其他平台上的言论和情感表达，了解用户对产品或服务的态度和情感。
社交网络数据分析中的用户行为预测模型
社交网络数据分析中的用户行为预测模型社交网络的快速发展使得海量的用户行为数据得以收集和分析。
这些用户行为数据蕴含着宝贵的信息，可以帮助我们深入了解用户的兴趣、喜好和行为模式。
通过数据分析，我们可以建立用户行为预测模型，从而预测用户未来的行为，为社交网络平台的运营和决策提供依据。
用户行为预测是指通过分析用户之前的行为特征，预测其未来的行为。
常见的用户行为包括浏览、点赞、评论、分享等。
这些行为的预测可以帮助社交网络平台推荐个性化的内容、优化用户体验、增加用户黏性和活跃度。
下面将介绍一些常用的社交网络数据分析中的用户行为预测模型。
1.协同过滤模型协同过滤是一种通过分析用户行为模式来预测用户未来行为的方法。
该方法假设用户的行为倾向于与与其兴趣相似的其他用户的行为一致。
在社交网络中，用户之间的关联度较高，因此协同过滤模型可以较准确地预测用户的行为。
在协同过滤模型中，首先需要构建用户间的相似度矩阵，衡量用户之间的行为相似性。
可以通过计算用户之间的余弦相似度或欧几里德距离来得到相似度矩阵。
然后，根据与目标用户最相似的一组用户的行为，预测目标用户的未来行为。
2.基于内容的推荐模型基于内容的推荐模型是另一种常用的用户行为预测模型。
该模型通过分析用户对内容的兴趣和喜好，预测用户对未来内容的喜好程度。
在基于内容的推荐模型中，首先需要对内容进行特征提取。
可以通过分析内容的关键词、主题、情感等特征来建立内容的特征向量。
然后，通过分析用户对不同内容的评价和喜好，建立用户的兴趣模型。
利用特征向量和用户兴趣模型，可以计算用户与不同内容之间的相似度，进而预测用户对未来内容的喜好程度。
基于内容的推荐模型可以为用户推荐个性化的内容，提供更好的用户体验。
3.时序模型时序模型是一种通过分析用户的历史行为模式，预测用户未来行为的方法。
该模型采用时间序列的思想，通过分析时间段内的用户行为规律，预测用户在未来时间段内的行为。
在时序模型中，首先需要进行数据的时间切片，将用户的行为数据按照时间维度进行分段。
教育行业中在线学习平台的用户行为分析与用户模型构建
教育行业中在线学习平台的用户行为分析与用户模型构建用户行为分析与用户模型构建在教育行业的在线学习平台中具有重要意义。
通过分析用户行为，可以了解用户的需求和行为模式，从而提供个性化的学习服务和优化学习体验。
同时，构建用户模型可以帮助平台进行用户分类和预测，为用户提供更精准的学习推荐和个性化辅导。
本文将对教育行业中在线学习平台的用户行为分析和用户模型构建进行详细探讨。
首先，用户行为分析是通过对用户的行为数据进行收集、整理和分析，以揭示用户的学习需求、学习兴趣、学习习惯等信息。
在线学习平台可以通过监测用户的点击、浏览、搜索、评论等行为，获取数据进行分析。
通过用户行为分析，平台可以了解用户的学科偏好、学习习惯和学习进度等信息，为用户提供更加个性化的学习服务。
其次，用户行为分析在在线学习平台中的应用包括学习推荐、学习进度跟踪和学习内容优化。
通过分析用户的学科偏好和学习历史，平台可以为用户推荐符合其兴趣和能力水平的学习内容。
同时，通过对用户的学习进度进行跟踪，平台可以及时发现用户学习中的困难和问题，并提供相应的辅导和支持。
此外，通过分析用户的学习习惯和行为模式，平台可以对学习内容进行优化，提高学习的效果和满意度。
然后，用户模型构建是将用户行为数据转化为可操作的用户模型，以实现用户分类、预测和个性化服务。
用户模型是对用户的特征和行为进行抽象和归纳的数学模型，可以用于预测用户的行为和需求，为用户提供个性化的学习推荐和学习辅导。
用户模型的构建需要根据具体的用户行为数据和算法模型进行分析和建模，通过机器学习等技术手段，识别用户的学科偏好、学习风格和学习能力等特征，实现个性化学习服务。
最后，教育行业中在线学习平台的用户行为分析与用户模型构建存在一些挑战和问题。
首先，用户行为数据的采集和处理需要保护用户的隐私和数据安全。
平台应制定合适的数据采集和隐私保护策略，确保用户的个人信息不被滥用和泄露。
其次，用户模型的构建需要有足够的数据量和样本覆盖。
百度搜索点击模型简介
百度搜索点击模型简介用户的搜索点击模型(Click Model)其实是一个非常大的话题，涉及到用户查询满意度的建模和分析。
百度真实网页权重里有一个satisfyScore(满意度打分)，所以搜索点击行为不仅是提升点击权重，连带提高满意度权重。
在今天的搜索引擎技术中，通过Click Model 衍生出了众多的功能，包括搜索满意度的自动监控、搜索结果的自动调权调序等。
这里提到了搜索点击模型会自动改变排名。
而这些技术的出发点都是User Behavior(用户行为)数据。
在Session 信息(a search session 一次搜索周期信息)里，用户的点击行为往往能提供丰富的信息：百度网页搜索一次完整的搜索周期包含大量信息，有查询词，搜索结果的标签，标题，链接，高度、宽度，模版，排名，数据策略ID，点击校验参数，时间戳，官网认证标识，何种搜索结果，随机样本ID，查询ID，付费名，是否百度首页，是否登录百度账号，搜索形式，搜索框位置，字符编码，输入耗时等几十项信息。
1.在搜索结果从上至下被用户浏览的过程中，当被点击的结果中间出现了跳跃，例如Query1(第1次搜索)对应的自然排序结果是Result1(第1个结果), Result2(第2个结果), Result3(第3个结果)…,但是如果大量用户的点击是Result1, Result3, 则Result2 的相关性可能存在问题；意思是点击第1、3个结果，不但可以提升第1、3个结果的权重，还可以降低第2个结果的权重。
所以对付竞争对手快速点击一个办法是大量点击其他结果。
2.另外一种情况是，如果同一个Query 产生了一次点击后，间隔一段时间后再次出现了对后面结果的点击，则也许说明了之前结果的满足度不够高。
3.一种在搜索结果页降低竞争对手满意度权重的方式，先点击对方的结果，隔段时间再点自己网站的结果。
4.在同一个Session 里，用户发生主动Query 变换(或称为Query Re-write)也往往能说明问题，前面的Query 如果搜索结果质量不高，则很多用户会选择修改查询词，此时前面被点击的Title(搜索结果标题)重要程度往往不如后续的Title，等等各类场景很丰富。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
8.2 数据丢弃
数据丢弃如下图所示： 在获取到的数据中，有一些数据我们是用不到的，因此把这些无关数据丢弃， 这样能使后面的挖掘过程更简单，我们只留下用户 id，网站 id 和时间这三种数 据。
鉴于数据量巨大，经过探讨我们决定抽取部分数据进行分析。依据所提供的 原始数据，试着分析如下目标：
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。
六．分析方法：
本课题的目标是进行广告行为预测，数据量越大预测的准确率越高，因为数 据量巨大，如果对数据不进行处理就会出现内存空间不足的情况。因此我们抽取 部分数据进行分析。因为原始数据检测点是乱序的，我们第一步进行检测点分类， 将同一个监测点的数据统一进行处理，如图：
十．结果分析： ................................................. 11 十一.实验总结 .................................................. 12
11.1 数据的采集 ............................................. 12 11.2 在试验过程中遇到的问题 ................................. 13 11.3 解决方案以及改进 ....................................... 13 11.4 数据挖掘学习体会： ..................................... 13
本次数据挖掘中主要用了数据清洗，数据丢弃，还有时间变换。
8.1 数据清洗
数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文 件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值 等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务 系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的 数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为 “脏数据”。 我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗。
7
降低了实际挖掘所需要的时间。 常用的数据清理主要分为两类：空缺值的处理和噪声数据处理。空缺值处理
主要是使用最可能的值填充空缺值，比如可以用回归、贝叶斯形式化方法工具或 判定树归纳等确定空缺值。这类方法依靠现有的数据信息来推测空缺值，使空缺 值有更大的机会保持与其他属性之间的联系。同时还可以用一个全局常量替换空 缺值、使用属性的平均值填充空缺值或将所有元组按某些属性分类，然后用同一 类中属性的平均值填充空缺值。不过这些方法有局限性，当空缺值很多的情况下， 这些方法的使用可能会误导挖掘结果；除了空缺值处理还有噪声数据处理，噪声 是一个测量变量中的随机错误或偏差，包括错误的值或偏离期望的孤立点值。常 用分箱、回归、计算机检查和人工检查结合、聚类等方法进行噪音处理。
7.2 数据缺失：
在获取的数据过程中有一些数据缺失了网站 id，这些数据是不能用来挖掘的 数据，否则会影响到最终挖掘的结果，因此我们把这类数据剔除。
八.数据预处理
现实世界数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘， 或者挖掘得到的结果偏差，为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术，数 据预处理一方面是要提高数据的质量，另外一方面是要让数据更好地适应特定的 挖掘技术或工具。数据预处理主要包括数据清洗，数据集成，数据变换和数据规 约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，
One hot encoding 扩展提取特征，One-Hot 编码，又称为一位有效编码， 主要是采用 位状态寄存器来对 个状态进行编码，每个状态都由他独立的 寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。在实际的机器学习的应用任务中， 特征有时候并不总是连续值，有可能是一 些分类值，如性别可分为“male” 和“female”。在机器学习任务中，对于 这样的特征，通常我们需要据采集：
原始数据总共包含 60G 的 txt 文本数据，每条记录包含六列，分别是用户 id， 监测点 id，ip 地址，浏览器类型，国家，时间，点击或曝光。同一网站的不同 广告检测点 id 不同，如新浪网的衣服广告和新浪网的手机广告有不同的加测点 id，同的检测点 id。如图：
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 应该能够同时搜索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搜索有价值的模式知识
数据挖掘实验报告
基于用户网站点击行为预测
1
···数据挖掘实验报告.............................................. 1 一． 概要：.................................................. 3 二．背景和挖掘目标：......................................... 3 三．难点分析：............................................... 4 四．难点解答：............................................... 4 五．数据采集：............................................... 5 六．分析方法：............................................... 5 七．数据探索：............................................... 7 7.1 数据无效： ............................................... 7 7.2 数据缺失： ............................................... 7 八.数据预处理................................................ 7 8.1 数据清洗 ................................................. 8 8.2 数据丢弃 ................................................. 8 8.3 数据转换 ................................................. 9 九．挖掘过程：............................................... 9 9.1 计算用户爱好 ............................................ 10 9.2 基于协同过滤算法进行预测 ................................ 10
5
将数据进行分类后，我们采用基于时间戳的衰减算法进行处理，示意图如下：
对于同一个监测点的数据统一处理，对于每一位用户在该监测点上的点击行 为进行统计，比较，计算该用户对该检测点的偏好。如图用户 A 分别在 3 月 1 日、3 月 5 日、3 月 10 日访问了三次。而用户 B 只在 3 月 3 日访问了一次，这样 用户 A 相对用户 B 对该网站的偏好更高。对于另一个用户 C 也访问了三次，但是 这三次相对于用户 A 的距离 2015 年 6 月 23 日-2015 年 6 月 30 日期间更近，显 然用户 C 比用户 A 更有可能在 2015 年 6 月 23 日-2015 年 6 月 30 日间继续访问 该网站，我们认为用户 C 比用户 A 对该网站有更高的偏好。我们将对比各用户的 偏好，我们选择偏好最高的那个用户，这里选择用户 C。
在分析变量时加上时间要素的角度而形成的。对于变量的考察，凡能用 时间单位来表达的，就必须在分析中加上时间这一维度，才能使变量准确的 表达出来。
3.如何在数据分布不平衡时有效地学习？ 运用探索式下采样算法，把问题转化为 N 个平衡分布的子问题，依次解
决平衡分布的子问题，把单模型的输出作为特征，自动学习模型权重。把收 集到的数据集划分为第一层和第二层中的最终模型，经过分析得到最终结 果。
2
一．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。
8
数据丢弃前