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智能推荐系统：用户满意度预测_（9）.用户行为分析与模型构建.docx

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    用户行为分析与模型构建

    用户行为数据的收集与预处理

    在构建智能推荐系统的用户满意度预测模型之前，首先需要收集和预处理用户行为数据。用户行为数据包括用户的浏览记录、购买历史、评分记录、有哪些信誉好的足球投注网站记录等。这些数据是模型学习和预测的基础，因此数据的质量和完整性至关重要。

    1.数据收集

    数据收集可以通过多种方式实现，例如通过日志文件、数据库查询、API调用等。以下是一个简单的Python示例，展示如何从日志文件中提取用户行为数据。

    importpandasaspd

    #读取日志文件

    log_file_path=user_behavior_log.

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