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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的蓬勃發(fā)展,用戶網(wǎng)絡(luò)行為越來越深入,通過特定工具采集用戶網(wǎng)絡(luò)行為信息越來越成熟,新興的商業(yè)模式都需要精準(zhǔn)定位用戶的行為用以決策支撐。而以往的研究主要側(cè)重于 Web瀏覽日志模式挖掘,較少針對特定商業(yè)需求,結(jié)合用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為數(shù)據(jù)給出建議。數(shù)據(jù)挖掘的分類與聚類算法在商業(yè)環(huán)節(jié)中識別目標(biāo)客戶,挖掘行為偏好,尋找行為特征越來越受到重視。
本文首先對基于距離分類的KNN算法;基于回歸的Logistic模型;基于決策樹方法的C
2、4.5算法、CART算法和隨機森林算法結(jié)合實踐進行闡述。針對統(tǒng)計軟件無法實現(xiàn)的算法自行編寫算法函數(shù),并對各種方法的預(yù)測效果進行細(xì)致的評估。
其次對基于層次方法的AGNES、DIANA算法;基于劃分方法的K-means、PAM、CLARA算法;基于密度聚類方法的DBSCAN算法結(jié)合實踐進行闡述,重點討論了算法實現(xiàn)的場景和效果評估。
最后通過實證的方法對用戶訪問黏性和連續(xù)訪問路徑兩種行為,利用聚類和分類的方法挖掘用戶的訪
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