Как бы вы определили наиболее активные разделы пользователя?

Question

На веб-сайте все помечено ключевыми словами, назначенными персоналом (по своей природе это не сайт, ориентированный на сообщество).Я могу определить, в каких тегах пользователь наиболее активен (или какие теги он просматривает чаще всего).Однако я не уверен, как выбрать этот список.Напрашивается несколько вариантов, но они не кажутся мне правильными.

• Возьмите верхнее n (или m < n, если у них меньше n просмотренных тегов) теги
• Возьмите n верхних тегов, где n - процент от общего количества просмотренных тегов
• Возьмите n верхних тегов с m просмотрами, где n и m - проценты от общего количества просмотренных тегов и общего количества просмотров страниц
• Возьмите все теги, независимо от просмотров

Цель состоит в том, чтобы определить, что наиболее интересно пользователю, и показать им другие вещи, которые могут его заинтересовать, в отношении тегов, которые присваиваются контенту.

Answer 1

Простое решение - попробовать несколько отчетов и проверить, какой отчет более информативен.Характер вашего сайта и ваших данных может означать, что некоторые отчеты неожиданно полезны, а некоторые - нет.Например, если отчет содержит "плоскую" диаграмму области - поищите что-нибудь другое.

Еще лучше предоставить потребителям отчетов выбор и возможность предоставлять обратную связь.Настраивайте отчеты на основе того, что они действительно будут искать.

P.S.Я бы пошел туда , где "Возьмите n верхних тегов с m просмотрами, где n и m - проценты от общего количества просмотренных тегов и общего количества просмотров страниц" сначала доложите

Answer 2

Вы могли бы обратиться к алгоритмам машинного обучения, чтобы найти алгоритмы, с помощью которых можно оценить эффективность вашего выбора.

Как, например,: http://en.wikipedia.org/wiki/Supervised_learning#Approaches_and_algorithms Такие материалы, как ближайший сосед и Байес, могли бы помочь вам улучшить ваши предложения.

Это, однако, излишне для простого предложения "Не хотели бы вы тоже посмотреть на это?", но это интересный подход к обеспечению лучших врезок.Однако для этого потребуется какой-то метод, чтобы выяснить, ценят ли ваши пользователи ваши предложения (например"Мне это нравится!" - ссылки или лог-анализ, основанный на времени, затраченном на ссылки, и т.д.)