[发明专利]一种基于用户心智模型的网站分类优化分析方法

摘要

本发明公开了一种基于用户心智模型的网站分类优化分析方法。该方法首先对网站日志数据进行预处理，所述日志数据是包含用户基于对网站分类目录的认知而提交的关于网站分类目录优化的概念的数据，通过预处理从日志数据中提取出概念；然后利用用户心智模型分类理论，确定其与网站分类目录中的概念之间的共现关系，所述概念是指网站分类目录具体名称，例如图书、生活用品；之后将共现关系转换为共现矩阵；再利用pearson系数算法将共现矩阵转换为相似性矩阵；最后进行聚类分析和多维尺度分析，以分析用户关于网站分类目录认知的概念间的相似性和空间性。利用上述六个步骤就可基于网站用户心智模型，从定量角度为网站分类优化提供决策支持。

主权项

一种基于用户心智模型的网站分类优化分析方法，其特征在于，步骤如下：步骤1、对网站日志数据进行预处理，具体为：步骤1‑1、对网站日志数据进行净化，删除日志文件中与分析目的无关或存在错误的数据，所述与分析目的无关的数据包括：包含分类目录中概念的数据、包含产品用代码表示的数据；所述存在错误的数据包括：拼写错误、产品描述错误；之后选择数据处理中需要的属性，所述属性包括用户名称、用户地域、用户认知概念、产品类别，所述的用户认知概念为用户基于对网站分类目录的认知而提交的关于网站分类目录优化的概念；步骤1‑2、对步骤1‑1中净化过的数据进行格式转化，将提取的用户认知概念及地域、名称三个属性的格式进行统一，具体为去除编号、大小写统一、单复数统一；步骤1‑3、确定用户认知概念出现的频次，之后设定阈值，选取频次大于该阈值的用户认知概念，并记录频次；步骤2、确定用户认知概念与网站分类目录中的概念是否共现，具体是利用心智模型分类理论，将用户认知概念作为检索关键词到网站进行检索，统计检索结果中出现的分类目录中的概念及频次；步骤3、生成共现矩阵，所述共现矩阵为对称矩阵，第一行和第一列为概念，包括用户认知概念和网站分类目录中的概念，其余单元格均为概念间的共现频次，具体为单元格对应的第一行和第一列中概念间的共现频次；步骤4、在步骤3中共现矩阵的基础上生成相似度矩阵；步骤5、在步骤4的基础上进行聚类分析，具体利用谱系聚类法对相似度矩阵进行聚类，之后根据聚类的统计量，确定概念的聚类结果，所述概念包括提取的用户认知概念和网站分类目录中的概念；步骤6、利用多维尺度分析对步骤4中的相似度矩阵进行分析，得到相应维数的多维尺度分析空间图，从而完成网站分类优化分析。