CN106202482A - 一种基于用户行为分析的网站优化方法及系统 - Google Patents

一种基于用户行为分析的网站优化方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于用户行为分析的网站优化方法及系统，包括：从电商服务器收集用户行为数据；将所述用户行为数据存储至分布式文件系统；通过分布式算法处理所述用户行为数据，提取维度信息，建立与所述维度信息相对应的用户行为分析模型；通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户的行为共性数据，并根据所述行为共性数据优化相应的网站；可见，在本实施例中，以分布式为基础存储和计算框架，基于用户行为挖掘分析平台，分析用户行为，从数据分析中得到用户偏好、网站优化规律和模式，以改善用户体验为基础，使网站优化真正做到取之于用户而又用之于用户。

Description

一种基于用户行为分析的网站优化方法及系统
技术领域
本发明涉及网站优化技术领域，更具体地说，涉及一种基于用户行为分析的网站优化方法及系统。
背景技术
目前，随着社会的发展，互联网的应用越来越广泛，而用户接触互联网的主要方式还是通过网站，如果网站的设计越符合用户的使用习惯，则相应的使用该网站上网的用户就会越多，因此，网站优化的合理与否就决定了用户使用率。
因此，如何优化网站，为用户带来更好的体验是本领域技术人员需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于用户行为分析的网站优化方法及系统，以实现对网站的优化。
为实现上述目的，本发明实施例提供了如下技术方案：
一种基于用户行为分析的网站优化方法，包括：
从电商服务器收集用户行为数据；
将所述用户行为数据存储至分布式文件系统；
通过分布式算法处理所述用户行为数据，提取维度信息，建立与所述维度信息相对应的用户行为分析模型；
通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户的行为共性数据，并根据所述行为共性数据优化相应的网站。
其中，所述通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户的行为共性数据包括：
通过所述用户行为分析模型从所述用户行为数据中剥离出各用户的行为共性，生成有规律的行为共性数据。
其中，所述通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户的行为共性数据，包括：
通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户访问页面的浏览模式数据，并根据所述浏览模式数据分析数据规律，生成行为共性数据。
其中，根据所述行为共性数据优化相应的网站，包括：
分析所述行为共性数据，生成对网站的性能和组织结构的改进信息，并通过所述改进信息对网站进行优化。
其中，根据所述行为共性数据优化相应的网站，包括：
分析所述行为共性数据，生成个性化改进信息，并根据所述个性化改进信息对网站进行优化。
一种基于用户行为分析的网站优化系统，包括：
数据获取模块，用于从电商服务器收集用户行为数据；
存储模块，用于将所述用户行为数据存储至分布式文件系统；
模型建立模块，用于通过分布式算法处理所述用户行为数据，提取维度信息，建立与所述维度信息相对应的用户行为分析模型；
优化模块，用于通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户的行为共性数据，并根据所述行为共性数据优化相应的网站。
其中，所述优化模块通过所述用户行为分析模型从所述用户行为数据中剥离出各用户的行为共性，生成有规律的行为共性数据。
其中，所述优化模块通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户访问页面的浏览模式数据，并根据所述浏览模式数据分析数据规律，生成行为共性数据。
其中，所述优化模块包括：
第一优化单元，用于分析所述行为共性数据，生成对网站的性能和组织结构的改进信息，并通过所述改进信息对网站进行优化。
其中，所述优化模块包括：
第二优化单元，用于分析所述行为共性数据，生成个性化改进信息，并根据所述个性化改进信息对网站进行优化。
通过以上方案可知，本发明实施例提供的一种基于用户行为分析的网站优化方法及系统，包括：从电商服务器收集用户行为数据；将所述用户行为数据存储至分布式文件系统；通过分布式算法处理所述用户行为数据，提取维度信息，建立与所述维度信息相对应的用户行为分析模型；通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户的行为共性数据，并根据所述行为共性数据优化相应的网站；可见，在本实施例中，以分布式为基础存储和计算框架，基于用户行为挖掘分析平台，分析用户行为，从数据分析中得到用户偏好、网站优化规律和模式，以改善用户体验为基础，使网站优化真正做到取之于用户而又用之于用户。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例公开的一种基于用户行为分析的网站优化方法流程示意图；
图2为本发明实施例公开的网站优化流程图；
图3为本发明实施例公开的一种基于用户行为分析的网站优化系统结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例公开了一种基于用户行为分析的网站优化方法及系统，以实现对网站的优化。
参见图1，本发明实施例提供的一种基于用户行为分析的网站优化方法，包括：
S101、从电商服务器收集用户行为数据；
S102、将所述用户行为数据存储至分布式文件系统；
具体的，在本实施例中，HDFS文件系统存储结构，基于海量数据以及高度容错性的结构特点，提供了高吞吐量的数据访问及容错性的数据存储功能。
S103、通过分布式算法处理所述用户行为数据，提取维度信息，建立与所述维度信息相对应的用户行为分析模型；
具体的，在本实施例中通过hadoop框架处理数据，充分运用分布式算法，以便快速高效获取数据结果。
具体的，在本实施例中为了及时调高网站运营优化策略做到精准化影响，根据电商布局或者精确广告投放效应，降低运营成本、提高运营效率、增加投资回报率，需要对具体情况维度信息进行解析设定特定行为分析模型，并依此模型来分析数据。
S104、通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户的行为共性数据，并根据所述行为共性数据优化相应的网站。
具体的，行为分析模型获取数据，从中剥离出各用户行为共性，从中找到规律，从而为电商优化网站，进而更快准的提升业务水平。
其中，所述通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户的行为共性数据包括：
通过所述用户行为分析模型从所述用户行为数据中剥离出各用户的行为共性，生成有规律的行为共性数据。
其中，所述通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户的行为共性数据，包括：
通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户访问页面的浏览模式数据，并根据所述浏览模式数据分析数据规律，生成行为共性数据。
其中，根据所述行为共性数据优化相应的网站，包括：
分析所述行为共性数据，生成对网站的性能和组织结构的改进信息，并通过所述改进信息对网站进行优化。
其中，根据所述行为共性数据优化相应的网站，包括：
分析所述行为共性数据，生成个性化改进信息，并根据所述个性化改进信息对网站进行优化。
具体的，在本实施例中处理大数据时，采用分布式处理，并提取维度，采用数据挖掘的方法获得用户行为分析，通过对用户数据的分析，发现用户访问的页面的浏览模式，进而分析并研究数据规律，改进网站的性能和组织结构，优化网站的同时提供个性化服务，实现了电商自身的价值。
具体的，本方案中的基于用户行为分析的网站优化方法，充分考虑用户行为决定网站优化策略的特点，采用HDFS文件系统存储、hadoop架构和数学建模以及数据分析的方法，实现了对海量数据行化处理、大大缩减处理时间而满足解决数据时效性，进一步精确把握用户行为，从而大大提高了对网站优化的效率，避免了因其他因素导致的费时费力，从而起到事半功倍的效果。参见图2，为本实施例提供的优化流程图。
下面对本发明实施例提供的网站优化系统进行介绍，下文描述的网站优化系统与上文描述的网站优化方法可以相互参照。
参见图3，本发明实施例提供的一种基于用户行为分析的网站优化系统，包括：
数据获取模块100，用于从电商服务器收集用户行为数据；
存储模块200，用于将所述用户行为数据存储至分布式文件系统；
模型建立模块300，用于通过分布式算法处理所述用户行为数据，提取维度信息，建立与所述维度信息相对应的用户行为分析模型；
优化模块400，用于通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户的行为共性数据，并根据所述行为共性数据优化相应的网站。
基于上述技术方案，所述优化模块通过所述用户行为分析模型从所述用户行为数据中剥离出各用户的行为共性，生成有规律的行为共性数据。
基于上述技术方案，所述优化模块通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户访问页面的浏览模式数据，并根据所述浏览模式数据分析数据规律，生成行为共性数据。
基于上述技术方案，所述优化模块包括：
第一优化单元，用于分析所述行为共性数据，生成对网站的性能和组织结构的改进信息，并通过所述改进信息对网站进行优化。
基于上述技术方案，所述优化模块包括：
第二优化单元，用于分析所述行为共性数据，生成个性化改进信息，并根据所述个性化改进信息对网站进行优化。
本发明实施例提供的一种基于用户行为分析的网站优化方法及系统，包括：从电商服务器收集用户行为数据；将所述用户行为数据存储至分布式文件系统；通过分布式算法处理所述用户行为数据，提取维度信息，建立与所述维度信息相对应的用户行为分析模型；通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户的行为共性数据，并根据所述行为共性数据优化相应的网站；
可见，在本实施例中以分布式为基础存储和计算框架，基于用户行为挖掘分析平台实现用户数据分析的延展及推广和深度的应用。人们接触互联网的主要方式还是通过网站，而网站优化的合理与否就决定了用户使用率，通过分析用户行为可以更好地优化网站，提高网站知名度，进而使电商受益。本方案从数据分析中得到的用户偏好、网站优化规律和模式以改善用户体验为基础，使网站优化真正做到取之于用户而又用之于用户，以获得用户和电商的双赢模式。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于用户行为分析的网站优化方法，其特征在于，包括：
从电商服务器收集用户行为数据；
将所述用户行为数据存储至分布式文件系统；
通过分布式算法处理所述用户行为数据，提取维度信息，建立与所述维度信息相对应的用户行为分析模型；
通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户的行为共性数据，并根据所述行为共性数据优化相应的网站。
2.根据权利要求1所述的网站优化方法，其特征在于，所述通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户的行为共性数据包括：
通过所述用户行为分析模型从所述用户行为数据中剥离出各用户的行为共性，生成有规律的行为共性数据。
3.根据权利要求1所述的网站优化方法，其特征在于，所述通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户的行为共性数据，包括：
通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户访问页面的浏览模式数据，并根据所述浏览模式数据分析数据规律，生成行为共性数据。
4.根据权利要求1-3中任意一项所述的网站优化方法，其特征在于，根据所述行为共性数据优化相应的网站，包括：
分析所述行为共性数据，生成对网站的性能和组织结构的改进信息，并通过所述改进信息对网站进行优化。
5.根据权利要求1-3中任意一项所述的网站优化方法，其特征在于，根据所述行为共性数据优化相应的网站，包括：
分析所述行为共性数据，生成个性化改进信息，并根据所述个性化改进信息对网站进行优化。
6.一种基于用户行为分析的网站优化系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于从电商服务器收集用户行为数据；
存储模块，用于将所述用户行为数据存储至分布式文件系统；
模型建立模块，用于通过分布式算法处理所述用户行为数据，提取维度信息，建立与所述维度信息相对应的用户行为分析模型；
优化模块，用于通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户的行为共性数据，并根据所述行为共性数据优化相应的网站。
7.根据权利要求6所述的网站优化系统，其特征在于，
所述优化模块通过所述用户行为分析模型从所述用户行为数据中剥离出各用户的行为共性，生成有规律的行为共性数据。
8.根据权利要求6所述的网站优化系统，其特征在于，
所述优化模块通过所述用户行为分析模型分析所述用户行为数据，获取各用户访问页面的浏览模式数据，并根据所述浏览模式数据分析数据规律，生成行为共性数据。
9.根据权利要求6-8中任意一项所述的网站优化系统，其特征在于，所述优化模块包括：
第一优化单元，用于分析所述行为共性数据，生成对网站的性能和组织结构的改进信息，并通过所述改进信息对网站进行优化。
10.根据权利要求6-8中任意一项所述的网站优化系统，其特征在于，所述优化模块包括：
第二优化单元，用于分析所述行为共性数据，生成个性化改进信息，并根据所述个性化改进信息对网站进行优化。
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