基于用戶行為分析的學術博客優(yōu)化.pdf

1、伴隨著互聯(lián)網(wǎng)飛速的發(fā)展，作為基礎網(wǎng)絡服務的信息獲取與溝通以及以娛樂為主的服務，正漸漸拓展為以實效服務為主的擴展網(wǎng)絡服務--電子服務包括電子商務、電子政務等等。商業(yè)網(wǎng)站這樣的贏利性質(zhì)網(wǎng)站，需要分析其用戶行為即尤其是用戶的偏好來為用戶提供更滿意的服務，使其網(wǎng)站的利潤實現(xiàn)最大化。同時也能夠提高網(wǎng)站服務的效率以及實現(xiàn)其個性化，成為其競爭優(yōu)勢。政府以及各大科研機構等等非贏利性質(zhì)網(wǎng)站則也同樣需要分析用戶的分類以及其網(wǎng)絡中的行為特點來作為完善其網(wǎng)站的

2、決策依據(jù)。因此，用戶的分類以及在此基礎上對用戶行為的深入分析越來越受到各大網(wǎng)絡平臺的重視。學術博客作為博客的細化受到越來越多學者、科研人員的青睞的同時，現(xiàn)階段對學術博客用戶行為的深入分析卻很少。本文通過對學術博客的使用分類，應用交換理論、認知理論的分析了解用戶創(chuàng)建學術博客的目的，找到作為學術博客這一特殊博客類型的用戶使用特點。針對這些特點包括優(yōu)缺點，本文提出學術博客幾大版塊的優(yōu)化方案。
　　 本文采用最具權威以及研究價值的科學網(wǎng)

3、為研究對象，采用SCANWEB爬蟲軟件進行數(shù)據(jù)挖掘及分詞詞頻ROST軟件對博文中的高頻詞進行深入分析。鑒于博文版塊的復雜性采用手工隨機抽樣收集博文版塊數(shù)據(jù)，通過EXCEL軟件篩選合并數(shù)據(jù)得到博文版塊的結(jié)果。應用Pearsman算法對博客的來訪人數(shù)、博文數(shù)、好友數(shù)、分享、主題等版塊的關系進行分析；通過對評價指標中活躍度、積分、金幣以及威望分析，了解相互關系及其與自變量版塊的關聯(lián)性，增加對學術博客評價指標的認識，通過數(shù)據(jù)分析用戶使用學術博客

4、版塊的行為。另外，文中還介紹了研究中應用到的相關理論知識，主要包括數(shù)據(jù)挖掘知識、用戶行為學。
　　 論文在領域內(nèi)的主要研究成果如下：建立了學術博客用戶的概念及分類圖表，并在此基礎上依據(jù)用戶的行為特征提出了學術博客的用戶分類模型：按照訪問者以及博主用戶進行分類；分析了學術博客用戶的博文寫作的行為特點包括：博主發(fā)表文章的數(shù)量、長度、類型、發(fā)表時間、鏈接以及博主個性與博客圈等方面，依據(jù)此分析對博文版塊提出合理的優(yōu)化方案；分析學術博客用