Wie würden Sie ein Benutzer aktivste Abschnitte identifizieren?

Question

Auf einer Website, alles ist mit Keywords durch das Personal (es ist nicht eine Gemeinschaft angetrieben Ort, aufgrund ihrer Art) zugeordnet markiert. Ich bin in der Lage zu bestimmen, welche Tags ein Benutzer am aktivsten in (oder, was Tags sie sehen die meisten). Allerdings bin ich mir nicht sicher, wie die Liste zu wählen. Einige Optionen präsentieren sich, aber sie scheinen nicht richtig zu mir.

• Nehmen Sie die Top-n (oder m
• Nehmen Sie die Top-n-Tags, wobei n ein Prozentsatz des gesamten Tags gesehen ist
• Nehmen Sie die Top-n-Tags mit m Ansichten, in denen n und m sind Prozentsätze der gesamten Tags angezeigt und Seitenaufrufe gesamt
• Nehmen Sie alle Tags, unabhängig von Ansichten

Das Ziel ist, zu erkennen, was für die Nutzer am interessantesten ist und ihnen zeigen, andere Dinge, die sie interessieren könnten, in Bezug auf die Tags, die den Inhalt zugeordnet sind.

Answer 1

Eine einfache Lösung ist mehrere Berichte zu versuchen und zu prüfen, welcher Bericht informativer ist. Die Art Ihrer Website und Ihre Daten bedeuten kann, dass einige Berichte unerwartet nützlich sind und manche nicht. Wenn ein Bericht ein ‚flaches‘ Flächendiagramm zum Beispiel bekommen -. Sucht etwas anderes

Noch besser gibt den Verbrauchern der Berichte eine Wahl und die Fähigkeit, Feedback zu geben. Stimmen Sie die Berichte auf der Grundlage, was sie wirklich werden suchen.

P. S. Ich würde fro die „ Nehmen Sie die Top-n-Tags mit m Ansichten, in denen n und m sind Prozentsätze der gesamten Tags angezeigt und Seitenaufrufe gesamt “ Bericht zuerst

Answer 2

Sie auf Algorithmen des maschinellen Lernens aussehen könnten Algorithmen zu finden, mit denen Sie die Effizienz Ihrer Wahl zu bewerten.

Wie zum Beispiel: http://en.wikipedia.org/wiki/Supervised_learning#Approaches_and_algorithms Sachen wie nächster Nachbar und bayes könnte Ihnen helfen, Ihre Vorschläge zu verbessern.

Dies ist jedoch übertrieben für nur darauf hindeutet, „Wollen Sie bei dieser auch aussehen mag?“, Aber es ist ein interessanter Ansatz für eine bessere Tie-Ins bieten. Es wäre jedoch eine Methode erforderlich, um herauszufinden, ob Ihre Benutzer Ihre Vorschläge Wert (zum Beispiel „Gefällt mir!“ -. Links oder Log-Analyse basierend auf der Zeit auf Links ausgegeben, usw.)