电子商务网站用户行为分析及服务推荐 一、背景与挖掘目标 本章通过对用户访问的网页日志数据进行分析与处理,采用基于物品的协同过滤算法对处理后的数据进行建模分析,并应用模型实现智能推荐,进行个性化推荐,帮助用户更加便捷地获取信息。 某法律网站是北京一家电子商务类的大型法律资讯网站,致力于为用户提供丰富的法律信息与...
关键词: 《Python数据分析与挖掘实战》,第12章电子商务网站用户行为分析及服务推荐 运行环境: iMac电脑 macOS Mojave系统 版本10.14.1,python3.7 ,mariaDB数据库,PyCharm集成开发工具 需要注意的地方: 运行前要先启动数据库 mac上启动mariaDB mysql.server start mac上关闭mariaDB mysql.server s... ...
# 也可以使用counts1_['realIP'].value_counts()功能 hit_count.columns=['用户数'] hit_count.index.name='点击次数'# 统计1~7次、7次以上的用户人数 hit_count.sort_index(inplace=True) hit_count_7= hit_count.iloc[:7,:] time= hit_count.iloc[7:,0].sum() # 统计点击次数7次以上的用户...
5 - 1 协同过滤推荐算法介绍13 分钟 5 - 2 提取婚姻类型数据8 分钟 5 - 3 模型构建准备工作介绍10 分钟 5 - 4 将用户划分为训练用户和测试用户11 分钟 5 - 5 将数据集划分为训练集和测试集6 分钟 5 - 6 构建用户物品矩阵15 分钟 5 - 7 自定义函数求杰卡德相似系数13 分钟 ...
电子商务网站用户行为分析及服务推荐 背景 随着互联网和信息技术的迅速发展,电子商务、网上服务与交易等网络业务越来越普及,大量的信息聚集起来,形成了“海量”信息。用户想要从海量信息中快速准确地寻找到自己感兴趣的信息已经变得越来越难了,在电子商务领域尤其如此。因此,信息过载的问题已经成为互联网技术中的一个重要...
5 - 1 协同过滤推荐算法介绍13 分钟 5 - 2 提取婚姻类型数据8 分钟 5 - 3 模型构建准备工作介绍10 分钟 5 - 4 将用户划分为训练用户和测试用户11 分钟 5 - 5 将数据集划分为训练集和测试集6 分钟 5 - 6 构建用户物品矩阵15 分钟 5 - 7 自定义函数求杰卡德相似系数13 分钟 ...
来源:「Python 数据分析与挖掘实战」机械工业出版社 一、项目介绍 1.1 背景: 研究对象为北京某家法律网站,是一家电子商务类的大型法律资讯网站,致力于为用户提供丰富的法律信息与专业咨询服务,并为律师与律师事务所提供卓有成效的互联网整合营销解决方案。 目标: 按地
Python:电子商务网站用户行为分析及服务推荐,数据库操作、协同过滤算法本文主要研究对象是北京某家法律网站,这是家电子商务类大型法律资讯网站,致力为用户提供丰富的法律信息与专业咨询服务,也为律师与律所提供有效的互联网整合营销解决方案,访问量剧增,数据信息量
十一章电子商务网站用户行为分析及服务推荐 第一部分 代码一:python访问数据库 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://root:102011@localhost/test?charset=utf8') sql = pd.read_sql('all_gzdata', engine, chunksize = 10000)...
电子商务网站用户行为分析及服务推荐 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://root:102011@localhost/test?charset=utf8') sql = pd.read_sql('all_gzdata', engine, chunksize = 10000)