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用户行为轨迹分析报告 谷永亮、李浩宇赵晓琴、韩义亭 2015年7月22日 用户行为轨迹分析的目的分析用户行为轨迹主要有以下几点用处：1、可以将杂乱无章的用户浏览轨迹归类，从而知道用户浏览网站大致有哪些特征。2、通过分析用户行为轨迹可以明确知道哪些频道或栏目最受用户的青睐，哪些频道用户点击率较低，针对用 户特点，展示有针对性的页面和栏目，增加用户好感，提升用户体验。3、通过分析用户行为轨迹可以明确知道用户喜欢从网站的那个页面进入，又会从哪些页面退出。4、分析用户的点击行为可以发现那些车型、车系最受用户关注。5、明确用户的停留时间。 用户行为轨迹分析方法用户行为轨迹分析主要采用聚类分析法1、聚类分析原理 聚类分析是研究（样本或指标）分类问题的一种多元统计方法。是将对象集划分为若干类别的过程。 2、聚类分分析中主要采用相似系数法和距离法。 相似系数法，即性质越接近的样品，它们相似系数的绝对值越接近1，二彼此无关的样品，它们的形似系 数的绝对值越接近于零。比较相似的样品归为一类，不怎么相似的样品归为不同的类。 距离法，即将一个样品看做P维空间的一个点，并在空间定义距离，距离较近的点归为一类，距离较远的 点归为不同的类。 用户行为轨迹分析步骤用户行为轨迹分析步骤有以下几点：1、数据准备 以上海区域一天中点击次数超过10的用户数据作为原始数据，如下表： province用户IDuser_ipvisit_timeurl上海303142719330314271931436848567121 /2015-07-14/102749623.html上海30314271931436853584145 /qctupian/s3904-m0-t0-p2813363.html上海30314271931436854241689 /qctupian/s0-m0-t0-p8404877.html上海196092123419609212341436841107257 /上海19609212341436841107304 /上海19609212341436841125115 /pic/series-s103979-8-0.html上海19609212341436841204497 /h6/上海19609212341436841238967 /chaiche28/index.html 用户行为轨迹分析步骤用户行为轨迹分析步骤有以下几点：1、数据清洗 将用户浏览时间内点击不同URL给出相对应的中文名称，如下表： province用户IDuser_ipvisit_timeurl名称上海303142719330314271931436848567121 /2015-07-14/102749623.html新闻上海30314271931436853584145 /qctupian/s3904-m0-t0-p2813363.html推荐上海30314271931436854241689 /qctupian/s0-m0-t0-p8404877.html新闻上海196092123419609212341436841107257 /拆车坊上海19609212341436841107304 /车讯首页上海19609212341436841125115 /pic/series-s103979-8-0.html产品库上海19609212341436841204497 /h6/车型库上海19609212341436841238967 /chaiche28/index.html拆车坊专题2、数据整理 给归类的中文名称编号，用户的每一次点击算作一次轨迹，且用序号表示，如下表：用户行为轨迹最终数据用户ID轨迹1轨迹2轨迹3轨迹4轨迹5轨迹6轨迹7轨迹8轨迹9轨迹103031427193272627　　　　　　　1960921234312897　　　　　19612976743127885557823468467301295257　　　　　196165731837127557　　　188324266012131313121391221　303109493731247444444191828438977575　　　　　3728903910312975757553662789786123112231231220　19608703411717171717171717171736629114905355　　　　　　460541293312741277444196106118317171717171717171717196161105431247557775170967894731275　　　　　　示例用户ID轨迹1轨迹2轨迹3轨迹4轨迹5轨迹6轨迹7轨迹8轨迹9轨迹104605412933127