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基于Web日志的用户访问路径提取与分析
  • ISSN号:1000-0135
  • 期刊名称:情报学报
  • 时间:0
  • 页码:548-556
  • 语言:中文
  • 分类:F716[经济管理—产业经济] TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国科学院研究生院管理学院,北京100080, [2]中国科学院成都文献情报中心,成都610041
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(批准号70772103); 中国科学院院长基金资助项目(批准号065001J)
  • 相关项目:电子商务交易动力机制研究
中文摘要:

线上购物相对线下购物的一个特点是可以将用户的购物过程记录到网站的Web日志中,为研究用户网上行为特征提供必要的数据支持。本文详细介绍了对Web日志数据进行预处理的一系列步骤和方法,并以某出版社网站18天的日志数据为实证,提取出用户的访问路径(访问页面的先后次序),分析路径信息得到用户在不同页面之间访问的转换概率,从而定量地衡量购物流程中各步骤之间的转换率和贡献率,提炼出用户最有可能的前向转换路径和后向转换路径,以期对网站流程优化和商品促销设置提供决策支持。

英文摘要:

Recording users' shopping process in Web log is a feature of shopping online relative to shopping offline,and provides the necessary data for studying users' characteristic behaviors online.This paper introduces a series of steps and methods of Web log data preprocessing,and empirically analyzes the 18 days of log data of one publishing house,extracts the users' visit path(the sequence of visit pages),calculates the transit probability which users visit among the different pages,so as to quantitatively measure the transit rate and contribution rate among the steps of shopping process,and find out users' most likely forward transit path and backward transit path.We hope this paper could help making decision for process optimization and promotion online.

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期刊信息
  • 《情报学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国科学技术情报学会 中国科学技术信息研究所
  • 主编:戴国强
  • 地址:北京复兴路15号
  • 邮编:100038
  • 邮箱:qbxb@istic.ac.cn
  • 电话:010-68598273
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0135
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2257/G3
  • 邮发代号:82-153
  • 获奖情况:
  • 1992年全国优秀科技期刊评比二等奖,1997年中国科协优秀科技期刊三等奖,被国外4种检索工具录用
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:19778