泛在學習背景下“網(wǎng)上文獻信息檢索課”建設(shè)探究

1、<p>　　泛在學習背景下“網(wǎng)上文獻信息檢索課”建設(shè)探究</p><p>　　〔摘要〕本文以旅游網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)日志作為研究對象，以流量統(tǒng)計軟件作為數(shù)據(jù)采集工具，應(yīng)用回歸分析及相關(guān)分析模型研究影響網(wǎng)站流量的影響因素。研究結(jié)果得出了人均瀏覽次數(shù)、獨立IP數(shù)和獨立訪客數(shù)3個指標對流量的不同影響程度。相關(guān)分析結(jié)果表明獨立訪客數(shù)與人均訪問頁面數(shù)顯負相關(guān)關(guān)系。應(yīng)用本文的研究結(jié)果將有助于改進網(wǎng)站性能，優(yōu)化網(wǎng)站結(jié)構(gòu)。 <

2、;/p><p>　　〔關(guān)鍵詞〕網(wǎng)絡(luò)信息計量學；網(wǎng)絡(luò)日志；定量分析；Web；網(wǎng)站流量；旅游網(wǎng)站 </p><p>　　DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2013.05.028 </p><p>　　〔中圖分類號〕G25072〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2013）05-0126-05 </p><p>　　

3、現(xiàn)代電子通信技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)工業(yè)的運行模式發(fā)生了很大的變化，尤其是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，促進了全新商業(yè)模式的產(chǎn)生，其中電子商務(wù)就是其中之一。旅游行業(yè)作為電子商務(wù)應(yīng)用最廣泛的領(lǐng)域之一，其作為第三產(chǎn)業(yè)的典型代表，近年來取得了長足的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展為旅游業(yè)帶來了全新的變化，互聯(lián)網(wǎng)成為了旅游目的地與旅游者溝通的橋梁[1]，而旅游網(wǎng)站的建設(shè)則構(gòu)成了旅游電子商務(wù)的重要組成部分，為此很多旅游企業(yè)均建立了自己的門戶網(wǎng)站，網(wǎng)站內(nèi)容及使用效率成為了旅游企

4、業(yè)管理者、政府管理部門及游客所共同關(guān)注的問題，如何有效提高網(wǎng)站吸引度、提高網(wǎng)站在搜索引擎中的排名及顯著性，即旅游網(wǎng)站評價問題成為了當前旅游電子商務(wù)的熱點研究領(lǐng)域[2]。旅游網(wǎng)站評價分為定性評價與定量評價，而網(wǎng)絡(luò)日志評價則是定量評價的主要內(nèi)容之一，網(wǎng)絡(luò)日志是計算機系統(tǒng)存儲用戶訪問網(wǎng)站的信息記錄，它存儲了用戶的大量信息，對這些信息的采集及分析，對于優(yōu)化網(wǎng)站設(shè)計具有重要的意義[1-4]。根據(jù)web analystic協(xié)會標準委員會于2006年

5、的定義[5]，基于網(wǎng)站分析需要特別關(guān)注的指標有3個，它們分別為獨立訪客數(shù)、訪客數(shù)和流量，而流量被認為是最關(guān)鍵的指標。定量</p><p>　　當前基于服務(wù)器日志文件的定量分析還處于起步階段，現(xiàn)有的研究成果大都是進行簡單的統(tǒng)計歸總分析，沒有進行變量間的關(guān)聯(lián)研究?；诖?，本文以一具體旅游網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)日志為研究案例，應(yīng)用流量統(tǒng)計軟件采集數(shù)據(jù)，使用計量經(jīng)濟學模型分析網(wǎng)絡(luò)日志中的使用者數(shù)據(jù)，挖掘影響網(wǎng)站效率的關(guān)鍵因素，研究因素

6、間的相關(guān)關(guān)系，為網(wǎng)站優(yōu)化提供理論實證參考。 </p><p><b>　　1研究現(xiàn)狀 </b></p><p>　　綜合而言，當前對旅游網(wǎng)站的研究注重于網(wǎng)站使用的外部性研究，未見有針對旅游網(wǎng)站服務(wù)器日志文件分析的研究成果，而旅游網(wǎng)站服務(wù)器日志文件含有網(wǎng)站使用者最全面、最真實的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是進行旅游營銷、提高網(wǎng)站性能的最好參考資料，而當前對此研究存在海量旅游網(wǎng)站數(shù)據(jù)的

7、與利用數(shù)據(jù)進行商務(wù)挖掘之間存在巨大差距，許多數(shù)據(jù)還只停留在簡單的統(tǒng)計匯總階段，沒有進行深入的挖掘與分析，因此旅游網(wǎng)站服務(wù)器日志文件的數(shù)據(jù)挖掘具有創(chuàng)新性及實用性。 </p><p><b>　　2案例分析 </b></p><p><b>　　21案例說明 </b></p><p>　　研究案例為一旅游網(wǎng)站，旅游網(wǎng)站網(wǎng)址（h

8、ttp：∥www.jctravel.gov.cn/），根據(jù)網(wǎng)站的介紹，該網(wǎng)站開通時間為2010年8月26日，于2010的9月2日起開始安裝網(wǎng)站流量監(jiān)測軟件CNZZ。該網(wǎng)站為旅游官方網(wǎng)站，提供了旅游電子商務(wù)的基本功能，包括景點介紹、門票預(yù)訂、酒店預(yù)訂等。 </p><p><b>　　22數(shù)據(jù)來源 </b></p><p>　　基于web網(wǎng)絡(luò)日志的內(nèi)容挖掘，當前主要采用

9、二種方法進行數(shù)據(jù)采集，一種方法是獨立開發(fā)專用數(shù)據(jù)采集軟件，另一種方法是采用免費網(wǎng)站流量統(tǒng)計軟件，其中第一種方法主要是用于專業(yè)數(shù)據(jù)挖掘，適用范圍窄，第二種方法可應(yīng)用于所有網(wǎng)站的數(shù)據(jù)自動采集，適用范圍廣。本文數(shù)據(jù)采集源于免費商業(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)采集集成軟件CNZZ統(tǒng)計軟件，數(shù)據(jù)提取時間段為2010-9-2至2012-4-8，共584個數(shù)據(jù)。統(tǒng)計軟件CNZZ提供了網(wǎng)站流量的時間序列數(shù)據(jù)，其中包括流量（PV）、獨立訪客、獨立IP數(shù)和人均瀏覽次數(shù)4個指標

10、。 </p><p><b>　　23實證研究 </b></p><p>　　為了分析影響網(wǎng)站流量的關(guān)鍵因素，本文擬構(gòu)建計量經(jīng)濟學的回歸分析模型，通過模型求出各變量系數(shù)值，從而得到各因變量對流量的影響程度。 </p><p>　　231構(gòu)建回歸模型 </p><p>　　回歸模型因變量為流量值（PV），自變量為3個，分別

11、為獨立訪客數(shù)、獨立IP數(shù)和人均瀏覽次數(shù)。 </p><p>　　232數(shù)據(jù)穩(wěn)定性檢測 </p><p>　　根據(jù)回歸模型的建模要求，模型各數(shù)據(jù)序列必須為穩(wěn)定數(shù)列，如果數(shù)據(jù)序列不穩(wěn)定，則必須先經(jīng)差分處理變?yōu)榉€(wěn)定序列后才能進入回歸模型。為檢驗數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，計量經(jīng)濟學常用方法是引入ADF檢驗。案例數(shù)據(jù)序列的ADF檢驗結(jié)果及顯著性水平對照如表2所示，從表中可以看出，建模所用的4個數(shù)據(jù)序列，其原始數(shù)

12、據(jù)t統(tǒng)計量在1%顯著性水平下均不能通過ADF檢驗，經(jīng)一階差分后所有數(shù)據(jù)序列均通過了ADF檢驗，所以建模數(shù)據(jù)為一階差分單穩(wěn)序列。 </p><p><b>　　3結(jié)論 </b></p><p>　　通過本文的研究可知，旅游網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)日志也與其它網(wǎng)站日志一樣，它存儲了網(wǎng)站瀏覽用戶的眾多信息，這些信息包括用戶的瀏覽特征、瀏覽工具、瀏覽次數(shù)、用戶來源、停留時間等，本文通過應(yīng)用計

13、量經(jīng)濟學理論模型進行定量分析，研究了不同指標對網(wǎng)站流量的影響程度。經(jīng)過分析，結(jié)論表明在研究所考察的3個指標當中，對流量影響最大的指標是人均瀏覽次數(shù)，最小的是獨立訪客數(shù)，而獨立IP數(shù)則處于中間位置。同時通過相關(guān)分析得知3個影響指標與流量之間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，并且發(fā)現(xiàn)獨立訪客數(shù)與人均訪問頁面數(shù)呈負相關(guān)關(guān)系?？偠灾糜尉W(wǎng)站日志挖掘是一個全新的研究對象，通過數(shù)據(jù)分析可以發(fā)現(xiàn)許多表面無法看見的內(nèi)在變化規(guī)律，通過分析日志文件能夠為旅游網(wǎng)站優(yōu)化、提

14、高網(wǎng)站效率起到積極的推動作用。 </p><p>　　致謝：廣西師范大學梁宗經(jīng)、覃小丹、陶秋伶、劉慧珍對本文也有貢獻，在此表示感謝！ 　　參考文獻 </p><p>　　[1]Beatriz Plaxa.Google analytics for measuring website performance[J].Tourism Management，2011，（32）：477-481. &

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