Vorhersage und Analyse des Navigationsverhaltens von Webnutzern [German]

By Bindu Madhuri Ch

Das Hauptaugenmerk liegt auf dem Problem der Erstellung von Modellen, die das fr here Nutzerverhalten darstellen und die in der Lage sind, die wahrscheinlichsten Links vorherzusagen, die ein Nutzer beim Betrachten einer Seite anfordert. WUM wurde speziell f r die Durchf hrung von Anwendungen durch Analyse der Nutzungsdaten entwickelt. Die Ergebnisse des Grey-Clustering-Algorithmus werden als Input f r das Grey Moving Probability Markov Model verwendet, um den n chsten Besuch der Nutzer vorherzusagen. Dieser Ansatz modelliert Navigationssitzungen und die Vorhersage des n chsten Navigationsschritts unter Verwendung von bergangswahrscheinlichkeiten mit zwei Sch tzungsans tzen. Die Vorhersage ist ein Weg, historische Informationen zu analysieren, um die h chstm gliche Wahrscheinlichkeit der n chsten Anfrage zu berechnen; das Browsing-Muster, wenn die zuk nftigen Benutzer und Kunden auf der Website surfen, wird abgeglichen. Es gibt viele webbasierte Vorteile, um die Vorhersage zu implementieren, wie z. B. Website-Personalisierung, strukturierte Website, Business Intelligence usw. Die Transaktionswahrscheinlichkeiten eignen sich besser f r die Vorhersage der n chsten Anfrage der Nutzer. Im Vorhersagemodell wird eine Markov-Kette variabler L nge verwendet, um die Kategorie des n chsten Zustands des Benutzers mit der Transaktionswahrscheinlichkeit vorherzusagen.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6206905454
• ISBN13: 9786206905455
• Release Date: December 2023
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 280 Pages
• Weight: 0.91 lbs.
• Dimensions: 0.6" x 6.0" x 9.0"