返回信息流数据挖掘24k纯小白一枚，研究生毕设题目是《基于网络日志的用户行为分析》，看了一些论文，发现大家做的大都是预处理和统计方面的工作，挖掘算法常用的是聚类。也有写序列模式挖掘的，但是感觉算法部分和应用场景完全不在一个频道啊。
想请教各种大神，基于日志还能分析点啥？用哪些基础的挖掘算法？
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #18219同步于 2016/1/19
该镜像源已超过 30 天没有更新，可能在源站已被删除。
ML_DM机器人发帖
[求助]“基于网络日志的用户行为分析”可以分析点啥？
zx711
2016/1/19镜像同步17 回复
订阅后，新回复会通过你的通知中心匿名送达。
9 条回复
如果日志数据很全的话，可以进行用户画像（预测性别，预测年龄段，统计上下班时间段，空闲时间段，兴趣特征（书，音乐，电影，运动，饮食），专业背景，收入水平等等）。如果以上都做得比较好了，那可以做推荐，例如书，音乐，电影，运动器材，美食商户，公开课或讲座等等。当然以上是我自己YY的
确实是，看到有论文把用户在线时间做了聚类，也是醉了。推荐算法的话，比较大的问题是没有数据集啊，movielens都被用烂了。
【 在 icybee 的大作中提到: 】
: 推荐算法，摸摸头，聚类都被某些实验室用烂了，什么问题上来先聚个类，没有调研没有评估，为大数据而大数据
谢谢你～看了你的回复有启发。请问有没有好的日志数据集推荐？
【 在 LJ10211289 的大作中提到: 】
: 如果日志数据很全的话，可以进行用户画像（预测性别，预测年龄段，统计上下班时间段，空闲时间段，兴趣特征（书，音乐，电影，运动，饮食），专业背景，收入水平等等）。如果以上都做得比较好了，那可以做推荐，例如书，音乐，电影，运动器材，美食商户，公开课或讲座等等。当然以上是我自己YY的
阿里天池里全是数据，我还奇怪了这么多真实数据居然不收费
【 在 zx711 的大作中提到: 】
: 确实是，看到有论文把用户在线时间做了聚类，也是醉了。推荐算法的话，比较大的问题是没有数据集啊，movielens都被用烂了。