用戶的日常交互行為會(huì)產(chǎn)生四類關(guān)鍵數(shù)據(jù)：鼠標(biāo)移動(dòng)軌跡、鏈接點(diǎn)擊分布、頁面瀏覽流、頁面停留時(shí)間。通過用戶的行為能反映用戶的觀點(diǎn)，同時(shí)利用訪問的網(wǎng)頁次序可以找出網(wǎng)頁之間的隱性關(guān)系。

　　1.收集數(shù)據(jù)

　　Web服務(wù)器的日志(用戶會(huì)話記錄)

　　Web trends或類似的第三方共享軟件(客戶端分析，流量分析，可用性分析)

　　自己開發(fā)的第三方軟件/插件(需求自定義)

　　大型網(wǎng)站通常會(huì)把以上三種方法組合應(yīng)用，大致原理就是給進(jìn)入網(wǎng)站的用戶賦予身份識(shí)別，每次產(chǎn)生交互動(dòng)作就向服務(wù)器發(fā)回請(qǐng)求，通過時(shí)間和頁面判斷連接各個(gè)請(qǐng)求點(diǎn)并且記錄下來。

　　2.過濾數(shù)據(jù)

　　明確目標(biāo)，定義核心數(shù)據(jù)。

　　界定用戶行為，利用多數(shù)人的行為來消除個(gè)人行為的主觀性。

　　對(duì)用戶進(jìn)行歸類，確定數(shù)據(jù)類別。

　　大型網(wǎng)站每天所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是驚人的，所以常規(guī)需求一般都是定時(shí)或定量的分析。另外，額外的數(shù)據(jù)處理會(huì)減慢網(wǎng)站的速度，搜集的數(shù)據(jù)越多，潛在的負(fù)面影響越大。

　　3.習(xí)慣分析

　　對(duì)用戶瀏覽過的頁面進(jìn)行內(nèi)容分析，根據(jù)信息主題對(duì)頁面進(jìn)行聚類。

　　聚類過程中除了考慮頁面內(nèi)容相近程度，還應(yīng)該考慮頁面路徑。

　　把用戶瀏覽行為對(duì)其興趣的作用列入聚類結(jié)果，得到綜合評(píng)估模型。

　　蒙特企業(yè)網(wǎng)站制作認(rèn)為用戶興趣分偶然和穩(wěn)定兩種情況，其中偶然可以認(rèn)為是隨機(jī)變化的，穩(wěn)定的挖掘又有基于內(nèi)容和行為兩種方式，在內(nèi)容上表現(xiàn)有重復(fù)度、相似度等，在行為上表現(xiàn)有停留時(shí)長(zhǎng)、點(diǎn)此次數(shù)、拉動(dòng)滾動(dòng)條次數(shù)等。

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