Como você identificar seções mais ativo de um usuário?

Question

Em um site, tudo é marcado com palavras-chave atribuídas pela equipe (não é um site dirigido comunidade, devido à sua natureza). Eu sou capaz de determinar quais tags um usuário é mais ativo (ou, o que marcas eles vêem a mais). No entanto, eu não tenho certeza de como escolher a lista. Algumas opções se apresentam, mas não parece certo para mim.

• Pegue a parte superior n (ou m
• Pegue a parte superior n etiquetas onde n é uma percentagem do total de marcas vistas
• Pegue a parte superior n tags com vistas m onde n e m são percentagens de etiquetas total de vistos e total de visualizações de página
• Tire todas as tags, independentemente de pontos de vista

O objetivo é identificar o que é mais interessante para o usuário e mostrar-lhes outras coisas que poderia estar interessado em, no que diz respeito às marcas que são atribuídos ao conteúdo.

Answer 1

Uma solução simples é tentar vários relatórios e verificar que relatório é mais informativo. A natureza do seu site e seus dados podem significar que alguns relatórios são inesperadamente útil e alguns não são. Se um relatório obter um gráfico de área 'flat', por exemplo -. Olhar para outra coisa

Mesmo melhor dar aos consumidores dos relatórios de uma escolha e uma capacidade de fornecer feedback. Sintonizar os relatórios com base no que eles vão ser realmente procurando.

P.S. Eu iria fro o " Pegue a parte superior n tags com vistas m onde n e m são percentagens do total de marcas vistas e total de visualizações de página " primeiro relatório

Answer 2

Você pode olhar para máquina de algoritmos de aprendizado para encontrar algoritmos com os quais a avaliar a eficácia de sua escolha.

Como por exemplo: http://en.wikipedia.org/wiki/Supervised_learning#Approaches_and_algorithms Coisas como vizinho e bayes poderia ajudá-lo a melhorar suas sugestões mais próximo.

Esta é no entanto um exagero para apenas sugerindo "Gostaria de olhar para isso também?", Mas é uma abordagem interessante para proporcionar melhores tie-ins. Seria, no entanto exigem algum método para descobrir se ou não seus usuários valorizam suas sugestões (por exemplo, "I como este!." - ligações ou identifique-análise com base no tempo gasto em links, etc)