原创《基于大数据分析门户网站应用》：本文关于数据分析论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
[摘 要] 随着信息技术的快速发展,各种信息数据的规模呈爆炸式增长,社会逐渐进入“大数据时代”.数据挖掘技术作为大数据技术的核心技术之一,其在各行各业得到了广泛的应用.在门户网站中,通过数据挖掘技术的应用,能够对用户行为和需求进行全面的分析,从而使网站的各方面内容能够更加贴合用户的兴趣,吸引更多的用户,推动网站的发展.
[关键词] 大数据；门户网站；用户行为分析；数据挖掘；聚类分析
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 19. 087
[中图分类号] TP311 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）19- 0203- 02
0 引 言
随着大数据时代的到来,数据的重要性日渐凸显,门户网站作为提供综合性信息资源的网站,应该充分利用大数据技术的优势,对用户行为和需求进行深入分析,从而对网站内容进行调整,提升网站内容的丰富性,更好地满足用户的多样化需求.同时,通过大数据技术的分析,还能够提升网站服务的精准性,开发各类增值业务,提升网站的效益.
1 大数据分析在网站应用的现状
从全球范围来看,随着大数据技术的发展,各类门户网站的建设逐渐向着智慧化、精准化、主动化的方向发展.在这种门户网站发展趋势的背后,有着深刻的技术变革背景,即近几年来数据分析工具的技术创新,逐渐朝着基于云模式采集用户行为数据,应用大数据分析平台对用户行为的深度挖掘.近几年来,很多网站基于先进的网站智能分析工具,对用户的需求进行准确及时的分析,从而向用户推送精准的信息和服务,取得了良好的效果.
2 数据挖掘及用户行为分析
2.1 数据挖掘技术
数据挖掘技术是大数据技术的重要应用内容,其主要是从大型数据库或者数据仓库中提取一些隐含的、未知的以及具有潜在应用价值的信息或模式[1].通过对数据的挖掘,提供预测性决策的方法、工具和过程.在大数据背景下,数据挖掘技术在网站中的应用,主要是利用数据挖掘技术从网站数据库记录的用户浏览信息中提取出他们感兴趣的信息,是一项综合性技术,对于网站内容的优化调整,精准服务等具有重要的参考价值.
2.2 用户行为分析
随着大数据时代的到来,铺天盖地的网络数据向人类袭来,这些庞大的数据蕴含了非常巨大的价值,随着网络用户的增加,大量门户网站着手进行用户数据的分析,从而总结出用户的具体行为特征,向用户精准推送网站内容.网络用户行为分析主要是对网络用户数据进行统计和分析,从其中发现用户的行为规律,可以利用一些特征公式来表示用户的这种行为规律,也可利用可视化技术将这种特征体现出来.
对于网站访问用户行为的分析,可以利用下面的模型简单计算出用户的行为值：
B等于S+T
其中,S表示用户访问网站消耗的流量；T表示用户访问网站消耗的时间.
3 聚类分析技术
聚类分析是数据挖掘中最主要的方法和功能之一,近几年来越来越受到人们的重视.用户的行为的分析主要是结合用户的特征分析出不同的类或者簇,聚类是在未知类或者簇的数目和特征情况下对数据进行分类.正常网络行为非常丰富,而在分析之前并不知道可以聚为多少个类.选择何种算法主要由数据的类型、聚类的目的和应用来确定.小波聚类算法主要是以信号分析理论为基础提出的一种聚类算法,信号的高频部分对应特征空间中数据点的快速变化部分,可以将其作为聚类的邊界.而信号的低频部分主要对应特征空间中数据点较为集中的部分,即聚类的本身.其核心思想是：给定空间对象集O,算法的目的是检测簇,给对象分配其所属的簇的标签,通过小波变化转换原特征空间,然后找到新空间中的密集区,这样就能够将用户按照指定的行为模型分类到不同的类[2].在该算法中,以多为数据对象的特征向量作为输入值,输出聚类对象.
4 小波聚类算法在门户网站用户行为分析中的应用
本文选择门户网站新浪网作为算法应用对象,数据选用了新浪网用户行为日志数据集,从其中选取了1 000个用户,选用了其中1个月的网络日志数据,对网站主要六大板块,用户访问情况进行了分析,包括“新闻”、“财经”、“科技”、“体育”、“娱乐”和“游戏”六个板块的内容.统计用户访问各板块的流量,并根据前文提出的用户行文模型计算相应的行为值,并通过小波聚类算法将对应的行为值聚类到相应的簇中,从而准确划分出用户访问网站内容的行为偏好.由于用户在工作日和周末访问网站的行为习惯存在较大差异,因此,将两个时段分开进行聚类分析,具体结果如表1和表2所示.
通过表1和表2的数据可以看出,在利用小波聚类算法对用户访问行为进行聚类分析之后,将所有用户的行为进行了明确的分类,可以利用这些数据准确的总结出用户在工作日以及周末访问网站的具体倾向,为网站运维团队对网站内容选择以及客户服务等提供了重要的参考方向.
5 结 语
在大数据时代,门户网站需要充分利用大数据技术的优势,对各种信息数据进行充分挖掘,总结出用户的需求和行为特征,为网站的设计、内容的选择以及客户服务等提供重要的决策依据,进一步推动网站的可持续发展.
主要参考文献
[1]陈玲霞.大数据时代档案网站用户体验优化研究[J].云南档案,2017（1）：58-60.
[2]屠以撒.浅析大数据分析技术在新闻网站中的应用[J].新闻研究导刊,2016（1）：192-193.
数据分析论文参考资料：
结论：基于大数据分析门户网站应用为关于本文可作为数据分析方面的大学硕士与本科毕业论文数据分析方法五种论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
