隐式挖掘网站用户行为
来源:互联网 发布:apache2.4 php7 mysql 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 04:11
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如何了解用户需求?根据用户是否主动参与分为显式与隐式两种挖掘模式,因为显式的动静比较大,有很大局限性,所以为了保证结果准确性以及提高用户接受度,一般都采用隐式。 用户的日常交互行为会产生四类关键数据:鼠标移动轨迹、链接点击分布、页面浏览流、页面停留时间。通过用户的行为能反映用户的观点,同时利用访问的网页次序可以找出网页之间的隐性关系。 收集数据 大型网站通常会把以上三种方法组合应用,大致原理就是给进入网站的用户赋予身份识别,每次产生交互动作就向服务器发回请求,通过时间和页面判断连接各个请求点并且记录下来。(算法不讨论) 过滤数据 大型网站每天所产生的数据量是惊人的,所以常规需求一般都是定时或定量的分析。另外,额外的数据处理会减慢网站的速度,搜集的数据越多,潜在的负面影响越大。 习惯分析 用户兴趣分偶然和稳定两种情况,其中偶然可以认为是随机变化的,稳定的挖掘又有基于内容和行为两种方式,在内容上表现有重复度、相似度等,在行为上表现有停留时长、点此次数、拉动滚动条次数等。 实际案例 类似系统、浏览器、分辨率的客户端分析,常见而且简单,略过。 关于鼠标轨迹、点击分布的可用性例子: 处理特定用户行为、用户群、用户来路的任务流例子: 结束 再次强调,这里的讨论仅限于后期研究的隐式挖掘,就是不去惊动用户,不让用户察觉的方法,完全通过技术手段拿到我们想知道的数据,再通过理论分析来改进产品。 之前在某上市公司全程参与了类似系统的开发,最艰难的部分还是在如何获取数据的基础建设阶段,但终归是一劳永逸的事情,对以后的发展有益无害。
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