本文關(guān)鍵詞：Web存儲(chǔ)與用戶行為分析研究

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【摘要】：隨著網(wǎng)站間的競(jìng)爭(zhēng)日益加劇,網(wǎng)站服務(wù)產(chǎn)品也在推陳出新�；ヂ�(lián)網(wǎng)用戶對(duì)網(wǎng)站的訪問(wèn)行為產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù),為了更好地適應(yīng)用戶行為與用戶需求的改變,及時(shí)有效的更新產(chǎn)品與服務(wù),對(duì)用戶行為的研究顯得日益重要。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0技術(shù)的發(fā)展,用戶分析、用戶行為研究面臨著新的挑戰(zhàn)。同時(shí)服務(wù)器對(duì)用戶行為分析的工作負(fù)荷也在與日俱增。因此,如何在新技術(shù)背景下,在研究用戶的行為的同時(shí)減輕服務(wù)器的工作負(fù)荷,這一問(wèn)題越來(lái)越受到人們的關(guān)注。本論文在此領(lǐng)域主要工作內(nèi)容如下：主要研究了用戶行為指標(biāo),并在此基礎(chǔ)上結(jié)合用戶行為分析理論,提出一種評(píng)價(jià)用戶行為的指標(biāo)體系。文中主要考慮了用戶訪問(wèn)信息采集的準(zhǔn)確性和全面性兩方面因素。探討了訪問(wèn)用戶行為信息的采集方法和構(gòu)建用戶行為評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系,并使用一種新的信息采集方案解決用戶行為信息的采集中遇到的問(wèn)題。使用百度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析工具實(shí)現(xiàn)了基本的用戶行為數(shù)據(jù)的采集需求。鑒于Htm15 Web Storage本地存儲(chǔ)的技術(shù)優(yōu)勢(shì),將其作為數(shù)據(jù)分析工具的輔助分析技術(shù)。在為瀏覽網(wǎng)站的用戶提供更多的數(shù)據(jù)服務(wù)的同時(shí)開(kāi)發(fā)相應(yīng)的Web應(yīng)用,也可為用戶行為的數(shù)據(jù)采集與分析提供支持。文中分析了幾種常用的網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析系統(tǒng)模型或建立思路,結(jié)合GPmart網(wǎng)站實(shí)例為分析對(duì)象,通過(guò)部署百度數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具和Web存儲(chǔ)技術(shù)的使用,并結(jié)合分布式算法,提出了基于Map-Reduce思想的分布式用戶行為分析模型。最后在對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,提出了網(wǎng)站產(chǎn)品服務(wù)的改進(jìn)意見(jiàn),并取得了一定應(yīng)用效果。
【關(guān)鍵詞】：用戶行為 用戶指標(biāo) Web存儲(chǔ)
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 用戶行為信息采集現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 用戶行為分析方法現(xiàn)狀11-12
• 1.3 論文主要工作12-14
• 第2章 用戶行為分析指標(biāo)與行為分析方法14-23
• 2.1 用戶行為特征分析14
• 2.2 分析指標(biāo)14-18
• 2.2.1 基本指標(biāo)15-17
• 2.2.2 綜合指標(biāo)17-18
• 2.3 用戶分類18-20
• 2.3.1 用戶構(gòu)成18-19
• 2.3.2 用戶構(gòu)成分析19-20
• 2.4 用戶行為分析方法20-22
• 2.4.1 路徑分析法21
• 2.4.2 基本動(dòng)作分析法21
• 2.4.3 關(guān)聯(lián)分析法21
• 2.4.4 目標(biāo)向量分析法21
• 2.4.5 TOP-N分析法21-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第3章 用戶數(shù)據(jù)采集與行為分析模型的建立23-34
• 3.1 數(shù)據(jù)獲取23-25
• 3.1.1 常見(jiàn)數(shù)據(jù)獲取方式23-24
• 3.1.2 JS標(biāo)記24-25
• 3.2 本地化存儲(chǔ)技術(shù)25-28
• 3.2.1 常見(jiàn)本地存儲(chǔ)技術(shù)25-26
• 3.2.2 Htm15 Web存儲(chǔ)技術(shù)26-27
• 3.2.3 Web存儲(chǔ)的技術(shù)特性27-28
• 3.3 用戶行為分析模型28
• 3.4 基于Map-Reduce思想的分布式用戶行為分析模型28-33
• 3.4.1 用戶行為分析流程29-30
• 3.4.2 Map-Reduce編程框架30-32
• 3.4.3 分布式用戶行為分析模型32-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 第4章 用戶行為分析實(shí)驗(yàn)34-44
• 4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境34
• 4.2 網(wǎng)站用戶行為分析34-35
• 4.2.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具部署35
• 4.3 用戶行為數(shù)據(jù)分析35-38
• 4.3.1 用戶分類數(shù)據(jù)分析35-36
• 4.3.2 訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)分析36-37
• 4.3.3 訪問(wèn)深度報(bào)告37
• 4.3.4 頁(yè)面加載時(shí)間分析37-38
• 4.3.5 其他指標(biāo)38
• 4.4 分布式用戶行為分析38-42
• 4.4.1 基于Web存儲(chǔ)的JS腳本設(shè)計(jì)39-41
• 4.4.2 分布式用戶行為分析模型的應(yīng)用41-42
• 4.5 數(shù)據(jù)分析結(jié)論42-43
• 4.6 本章小結(jié)43-44
• 第5章 結(jié)論與展望44-46
• 5.1 結(jié)論44
• 5.2 展望44-46
• 參考文獻(xiàn)46-49
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其他成果49-50
• 致謝50

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