ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ МОДЕЛЕЙ ПОВЕДЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ WEB-РЕСУРСОВ - Студенческий научный форум

V Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2013

Личный портфель

ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ МОДЕЛЕЙ ПОВЕДЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ WEB-РЕСУРСОВ

Рудакова П.Н. 1, Лясин Д.Н. 1
1Волжский политехнический институт (филиал) Волгоградского государственного технического университета
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
С бесконечным ростом web-сервисов и сетевых информационных систем, объемы потоковых и пользовательских данных, ежедневно собираемых сетевыми организациями, достигли огромных размеров. Согласно исследованиям, анализ таких данных может помочь оценить эффективность рекламной кампании, оптимизировать функциональность web-приложений и обеспечить контент, более персонализированный для пользователя [1]. Проблема большого роста числа web-ресурсов и практически нулевая возможность их контролирования остается за разработчиками. В связи с этим, им необходимо предоставить средства для оптимизации сайтов и веб-аналитики. Один из таких способов - идентификация моделей поведения пользователей. Несовершенствование существующих методов идентификации и отсутствие работы с моделями поведения обуславливают актуальность работы.

Данная тема уже неоднократно поднималась в веб-аналитике, причем рассматривалась она с различных сторон [2]. Наиболее известным исследованием моделей поведения пользователей является работа Booz - Allen & Hamilton & Nielsen//NetRatings. В своих трудах такие авторы как Андреа Бьянко, Брайан Клифтон [3] и другие рассматривают различные подходы к анализу и идентификации моделей.

В данной работе будут рассмотрены технологии сбора данных о работе пользователя с web-ресурсом, а также методы их анализа. Опираясь на рассмотренные методы и исследования необходимо разработать способ сбора данных о пользователе, методику параметрического синтеза, а также анализа и применения полученных результатов. На основании описанных методик разработать программный продукт сбора данных пользовательских сессий, кластерного анализа и идентификации выбранных моделей поведения.

В связи с этим, задачей исследования является повышение эффективности, оптимизации и персонализации ресурсов для конкретных групп пользователей. Для достижения поставленной цели, необходимо решение следующих исследовательских задач:

  • Разработка математического аппарата кластерного анализа

  • Разработка математического описания моделей поведения пользователей.

  • Разработка алгоритмов и программная реализация сбора данных и идентификации моделей поведения пользователей ресурсов.

  • Оценка эффективности предлагаемого математического описания, алгоритмов и модуля идентификации моделей.

Литература:

  •  
    •  

      1. Bindu Madhuri. Ch, Dr. Anand Chandulal.J, Ramya. K and Phanidra.M. Analysis of Users’ Web Navigation Behavior using GRPA with Variable Length Markov Chains / International Journal of Data Mining & Knowledge Management Process (IJDKP) Vol.1, No.2, March 2011.

      2. Javadi Alimohammad, Zanjanizadeh Homa, and Javadi Maryam. On the Quality of Internet Users’ Behavioral Patterns in Using Different Sites and its Impact on Taboos of Marriage: A Survey among Undergraduate Students in Mashhad City in Iran / World Academy of Science, Engineering and Technology, №22, 2008.

      3. Brian Clifton. How Google Analytics Works - Advanced Web Metrics with Google Analytics. - Wiley Publishing, Inc., 2008. — 40 c.

Просмотров работы: 11801