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互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站用戶訪問(wèn)行為分析

發(fā)布時(shí)間:2017-04-04 10:09

  本文關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站用戶訪問(wèn)行為分析,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及程度的變高,網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈,用戶對(duì)網(wǎng)站的服務(wù)質(zhì)量要求越來(lái)越高,網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商的管理工作也逐漸從盲目走向科學(xué),為此,網(wǎng)站用戶行為分析研究顯得越來(lái)越重要。通過(guò)用戶行為分析,掌握用戶訪問(wèn)網(wǎng)站的規(guī)律性特點(diǎn),將挖掘出的用戶訪問(wèn)模式應(yīng)用于網(wǎng)站上,在發(fā)現(xiàn)顧客的興趣和偏好,對(duì)顧客進(jìn)行聚類、分類,為顧客提供個(gè)性化服務(wù)以及改善網(wǎng)站的建設(shè)等方面都有很重要意義。 識(shí)別用戶的點(diǎn)擊行為是分析用戶網(wǎng)站訪問(wèn)行為的先決條件。而近年來(lái),網(wǎng)絡(luò)成為了廣告炙手可熱的載體。在用戶訪問(wèn)網(wǎng)站過(guò)程中,瀏覽器會(huì)自動(dòng)產(chǎn)生大量的網(wǎng)絡(luò)廣告請(qǐng)求,這對(duì)我們識(shí)別出用戶點(diǎn)擊行為造成了極大的干擾。因此,如何有效地去除這些廣告干擾已經(jīng)成為重要的研究課題。同時(shí),網(wǎng)頁(yè)瀏覽是網(wǎng)絡(luò)用戶最主要的網(wǎng)絡(luò)行為,在準(zhǔn)確識(shí)別用戶點(diǎn)擊行為的基礎(chǔ)上,研究用戶網(wǎng)站訪問(wèn)行為同樣具有很重要的現(xiàn)實(shí)意義。 本文首先設(shè)計(jì)一個(gè)網(wǎng)站鏈接樹(shù)分析軟件,通過(guò)對(duì)10個(gè)主流領(lǐng)域中的100家媒體網(wǎng)站進(jìn)行爬蟲(chóng)分析,發(fā)現(xiàn)了兩種網(wǎng)絡(luò)廣告聯(lián)盟結(jié)構(gòu):二層結(jié)構(gòu)和三層結(jié)構(gòu)。同時(shí)也對(duì)這10個(gè)領(lǐng)域網(wǎng)站的廣告流量進(jìn)行了分析,得到了網(wǎng)絡(luò)廣告在不同領(lǐng)域網(wǎng)站的分布現(xiàn)狀。 其次,針對(duì)目前用戶點(diǎn)擊點(diǎn)識(shí)別率不高的問(wèn)題,研究了一種訪問(wèn)樹(shù)裁剪算法。根據(jù)訪問(wèn)樹(shù)中用戶點(diǎn)擊節(jié)點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)廣告節(jié)點(diǎn)以及非用戶點(diǎn)擊的其他節(jié)點(diǎn)的特點(diǎn),對(duì)訪問(wèn)樹(shù)進(jìn)行了逐步的裁剪,最終形成了用戶點(diǎn)擊訪問(wèn)樹(shù)。 最后,以企業(yè)網(wǎng)用戶作為分析對(duì)象,研究了企業(yè)網(wǎng)用戶在不同類別網(wǎng)站上的訪問(wèn)樹(shù)特點(diǎn),分析了訪問(wèn)樹(shù)的平均深度,主頁(yè)平均訪問(wèn)次數(shù)等一系列訪問(wèn)樹(shù)指標(biāo)。同時(shí),還得到了網(wǎng)站點(diǎn)擊量排名等統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】:用戶行為 網(wǎng)絡(luò)廣告 鏈接樹(shù) 用戶點(diǎn)擊識(shí)別 訪問(wèn)樹(shù)
【學(xué)位授予單位】:北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號(hào)】:TP393.092
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-7
  • 目錄7-9
  • 第一章 緒論9-13
  • 1.1 研究背景9-10
  • 1.2 論文研究的意義10-11
  • 1.3 論文主要工作概述11-12
  • 1.4 本章小結(jié)12-13
  • 第二章 用戶行為及關(guān)鍵技術(shù)13-23
  • 2.1 互聯(lián)網(wǎng)用戶的概念與分類13-14
  • 2.2 關(guān)鍵技術(shù)14-17
  • 2.2.1 Web應(yīng)用層協(xié)議14-16
  • 2.2.2 網(wǎng)絡(luò)報(bào)文捕獲16-17
  • 2.3 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)17-20
  • 2.3.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)基本流程17-18
  • 2.3.2 爬蟲(chóng)頁(yè)面劃分18-19
  • 2.3.3 抓取策略19-20
  • 2.4 數(shù)據(jù)挖掘20-21
  • 2.5 本章小結(jié)21-23
  • 第三章 企業(yè)網(wǎng)綜合管理系統(tǒng)23-33
  • 3.1 企業(yè)網(wǎng)管理系統(tǒng)架構(gòu)23-26
  • 3.1.1 企業(yè)網(wǎng)管理系統(tǒng)工作模式23-25
  • 3.1.2 企業(yè)網(wǎng)管理軟件系統(tǒng)架構(gòu)25-26
  • 3.2 企業(yè)綜合管理系統(tǒng)的作用26-27
  • 3.3 企業(yè)網(wǎng)綜合管理系統(tǒng)主要模塊27-32
  • 3.3.1 管理界面27-28
  • 3.3.2 網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)識(shí)別模塊28-29
  • 3.3.3 網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計(jì)模塊29
  • 3.3.4 網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)排名模塊29-30
  • 3.3.5 用戶行為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)30-32
  • 3.4 本章小結(jié)32-33
  • 第四章 基于WEB的在線廣告網(wǎng)絡(luò)的測(cè)量與評(píng)估33-45
  • 4.1 網(wǎng)絡(luò)廣告聯(lián)盟33-34
  • 4.2 相關(guān)概念34-36
  • 4.2.1 網(wǎng)絡(luò)廣告聯(lián)盟分類34-35
  • 4.2.2 網(wǎng)絡(luò)廣告聯(lián)盟產(chǎn)業(yè)鏈35
  • 4.2.3 廣告匹配技術(shù)與檢測(cè)效果35-36
  • 4.3 網(wǎng)站爬蟲(chóng)分析軟件設(shè)計(jì)36-38
  • 4.3.1 鏈接樹(shù)算法36-38
  • 4.3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)38
  • 4.4 網(wǎng)絡(luò)廣告聯(lián)盟投放廣告機(jī)制分析38-42
  • 4.4.1 二層結(jié)構(gòu)38-39
  • 4.4.2 三層結(jié)構(gòu)39-40
  • 4.4.3 網(wǎng)絡(luò)廣告聯(lián)盟分布情況分析40-42
  • 4.4.4 網(wǎng)絡(luò)廣告聯(lián)盟分布情況分析42
  • 4.5 網(wǎng)絡(luò)廣告流量分析42-44
  • 4.5.1 基于鏈接樹(shù)-哈希算法的廣告流量分析42-43
  • 4.5.2 廣告流量分析結(jié)果43-44
  • 4.6 本章小結(jié)44-45
  • 第五章 網(wǎng)站用戶點(diǎn)擊識(shí)別研究45-51
  • 5.1 用戶點(diǎn)擊行為45-46
  • 5.1.1 研究現(xiàn)狀45-46
  • 5.1.2 用戶點(diǎn)擊行為46
  • 5.2 用戶點(diǎn)擊點(diǎn)識(shí)別46-48
  • 5.2.1 用戶訪問(wèn)樹(shù)裁剪算法47-48
  • 5.3 算法驗(yàn)證與閾值選擇48-50
  • 5.3.1 數(shù)據(jù)集48-49
  • 5.3.2 用戶點(diǎn)擊識(shí)別有效性49-50
  • 5.4 本章小結(jié)50-51
  • 第六章 用戶網(wǎng)頁(yè)瀏覽行為分析51-61
  • 6.1 企業(yè)網(wǎng)用戶網(wǎng)站訪問(wèn)行為分析系統(tǒng)51
  • 6.2 企業(yè)網(wǎng)用戶網(wǎng)站訪問(wèn)行為分析系統(tǒng)模塊51-56
  • 6.2.1 企業(yè)網(wǎng)用戶網(wǎng)站訪問(wèn)行為需求分析51-52
  • 6.2.2 數(shù)據(jù)采集52-53
  • 6.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理53-55
  • 6.2.4 網(wǎng)站分類55
  • 6.2.5 鏈接樹(shù)算法55-56
  • 6.3 分類網(wǎng)站結(jié)果分析56-57
  • 6.3.1 數(shù)據(jù)規(guī)模56
  • 6.3.2 平均訪問(wèn)深度56
  • 6.3.3 主頁(yè)平均訪問(wèn)次數(shù)56-57
  • 6.3.4 訪問(wèn)樹(shù)深度比例57
  • 6.4 統(tǒng)計(jì)分析57-58
  • 6.4.1 員工在線訪問(wèn)網(wǎng)頁(yè)分布58
  • 6.4.2 網(wǎng)站訪問(wèn)排名58
  • 6.5 本章小結(jié)58-61
  • 第七章 總結(jié)和展望61-63
  • 參考文獻(xiàn)63-65
  • 致謝65-67
  • 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄67

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 但小容;陳軒恕;劉飛;柳德偉;;數(shù)據(jù)挖掘中決策樹(shù)分類算法的研究與改進(jìn)[J];軟件導(dǎo)刊;2009年02期

2 程光,龔儉,丁偉,徐加羚;面向IP流測(cè)量的哈希算法研究[J];軟件學(xué)報(bào);2005年05期

3 謝逸;余順爭(zhēng);;基于Web用戶瀏覽行為的統(tǒng)計(jì)異常檢測(cè)[J];軟件學(xué)報(bào);2007年04期

4 趙金仿;趙艷;繆建明;;網(wǎng)頁(yè)信息抽取及其自動(dòng)文本分類的實(shí)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2008年10期


  本文關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站用戶訪問(wèn)行為分析,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號(hào):285345

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