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一、电子商务网站用户行为分析与服务推荐

互联网经历了门户网站、信息搜索两个阶段，即将到来的下一个阶段是以推荐为主的运用。

与搜索引擎不同，推荐系统不需要用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史性为，主动地

向用户推荐满足其需求或激发其兴趣的信息。

我们提取了某家法律网站的“http://www.lawtime.cn/beijing”，该网站提供法律信息与咨询

服务，并为律师和律师事务所提供互联网整合营销方法。在运营过程中发现只有少数网页被

经常浏览，其他大量的网页很少有人访问，既存在所谓的“长尾效应”。

提供给大家MariaDB10.0.17(http://mariadb.org/en/)格式的数据中收集了用户浏览行为数据。

数据名称为“7law.sql”，需要大家自行导入并进行分析。软件随意，但是业界使用Python的居多。

工作内容如下：

1、对数据进行探索，发现客户浏览网页的行为习惯；

2、归纳这类分析的文献，要包括算法、商业运用案例、效果评估等方面；

3、请制定推荐策略和实施方案如何降低长尾网页的数量

4、制定检验模型运行效果的策略

二、电商产品评论数据情感分析

了解客户对产品的评价一直是品牌制造企业关心的。电商的客户评价功能为这类分析提供不错的资料。

我们采集了来自京东的客户评价数据(示例http://item.jd.com/1106432.html#comment)

数据存放在“huizong.csv”文件中。软件随意，但是业界使用Python的居多。

工作内容如下：

1、分析某一品牌热水器的用户情感倾向；

2、从评论中挖掘该品牌热水器的优点与不足；

3、提炼不同品牌热水器的卖点。

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