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小明：最近我在研究招生网的系统，感觉有些功能不太符合用户的需求。
小李：那你是怎么分析这些需求的呢？
小明：我用了Python做数据爬虫，从网站上抓取了大量用户的访问记录和搜索关键词。
小李：然后呢？你有没有做进一步的数据分析？
小明：是的，我用Pandas对数据进行了清洗和统计，发现很多学生在查找专业信息时经常遇到困难。
小李：这说明招生网的信息结构可能需要优化。你有没有考虑过用机器学习来预测用户的需求？
小明：没错！我写了一个简单的模型，基于历史搜索记录来推荐相关专业，效果还不错。
小李：听起来不错。那代码部分你能分享一下吗？
小明：当然可以，这是我用Python写的简单示例：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 加载数据
data = pd.read_csv('user_searches.csv')
# 特征和标签
X = data[['search_term', 'page_visited']]
y = data['target_major']
# 简单的文本向量化
X = pd.get_dummies(X)
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
小李：这个模型很基础，但确实能帮助理解用户行为。你觉得接下来该怎么做？
小明：下一步是将模型部署到招生网上，实时根据用户行为调整推荐内容。
小李：听起来很有前景，希望你们的项目顺利推进。
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