2017年视频流媒体用户行为调查.pdf

Spark大型项目实战：电商用户行为分析大数据平台.zip

2018-7-2 基于用户行为（关键词和查看过的新闻）的个性化新闻推荐系统

另有 中国互联网络发展状况统计报告（ 2004.1-2009.1 ) 中国互联网络信息资源数量调查报告（2004，2005） 2007年中国农村互联网调查报告 2007年中国青少年上网行为研究报告 2007年中国博客市场调查报告 2008年中国搜索引擎市场广告主研究报告 2008年中国搜索引擎用户行为研究报告 2008年中国网民信息网络安全状况研究报告 四川省互联网络发展状况报告 (2008) 中国WAP发展状况调查报告 (2007) 中国互联网络热点调查报告（电子邮箱和网络购物2004） 中国手机媒体研究报告(2008.12) 中国手机上网行为研究报告(2008.12) 中国网络游戏用户调研分析报告(2008) 中国网民奥运门票预订(2007.6) 见本人其它资源

基于应用层协议的网络用户行为分析，刘微，刘鹏，本文通过对某省的省级骨干网的网络流量以及其它相关数据进行收集整理并结合数据采集软件（即TMA系统）设计等影响因素，采用统计、

Python基于协同过滤算法进行电子商务网站用户行为分析及服务智能推荐： 1.项目背景 2.项目目标 3.项目流程说明 4.项目步骤与流程 5.数据获取 6.探索性数据分析 7.数据预处理 8.构建智能推荐模型 9.模型评价

比赛天池_新闻推荐 天池大赛-新闻推荐场景下的用户行为预测挑战赛，SOLO赛，B榜排名5/5338 解决方案 召回方案 使用热度召回，改进itemCF，分配Swing和item2vec进行多路召回，结合faiss库计算相似文章尝试解决冷启动问题，采用贝叶斯优化选择最优超参数，最终每个用户召回50篇文章。 排序方案 建立用户行为和文章自身特征，根据召回结果按照1：5划分正负样本转化为CTR预测问题，采用lightGBM进行5折交叉验证，根据转化概率得到文章的结果，最终HR @ 5达到0.27，HR @ 50达到0.49。

互联网,广告,的用户行为分析,和数据挖掘.

从真实的新浪微博数据中分析用户的转发行为,提取了用户特征、微博特征、交互特征和结构特征等4个方面的影响转发行为的因素。通过实证分析各个特征对转发行为的具体影响,并利用机器学习中的不同预测算法对用户是否会对给定主题的微博产生转发行为进行预测。实验表明,用我们选取的因素,结合逻辑回归模型对于用户转发行为的预测更加准确。

以慕课网日志分析为例 进入大数据 Spark SQL 的世界用户行为日志加浏览器用户行为日志