户特点，展示有针对性的页面和栏目，增加用户好感，提升用户体验。 3、通过分析用户行为轨迹可以明确知道用户喜欢从网站的那个页面进入，又会从哪些页面退出。 4、分析用户的点击行为可以发现那些车型、车系最受用户关注。 5、明确用户的停留时间。
用户行为轨迹分析方法
用户行为轨迹分析主要采用聚类分析法 1、聚类分析原理
用户行为轨迹分析步骤
用户行为轨迹分析步骤有以下几点：
1、数据清洗
将用户浏览时间内点击不同URL给出相对应的中文名称，如下表：
province 上海
上海
上海 上海 上海 上海 上海 上海
用户ID
user_ip 3031427193
3031427193 3031427193
1960921234
3031427193 1960921234 1960921234 1960921234 1960921234 1960921234
聚类分析是研究（样本或指标）分类问题的一种多元统计方法。是将对象集划分为若干类别的过程。 2、聚类分分析中主要采用相似系数法和距离法。
相似系数法，即性质越接近的样品，它们相似系数的绝对值越接近1，二彼此无关的样品，它们的形似系 数的绝对值越接近于零。比较相似的样品归为一类，不怎么相似的样品归为不同的类。 距离法，即将一个样品看做P维空间的一个点，并在空间定义距离，距离较近的点归为一类，距离较远的 点归为不同的类。
名称 新闻
推荐
新闻 拆车坊 车讯首页 产品库 车型库 拆车坊专题
2、数据整理
给归类的中文名称编号，用户的每一次点击算作一次轨迹，且用序号表示，如下表：
用户行为轨迹最终数据
用户ID 3031427193 1960921234 1961297674 2346846730 1961657318 1883242660 3031094937 1918284389 3728903910 3662789786 1960870341 3662911490 460541293 1961061183 1961611054 1709678947
用户行为轨迹分析步骤
用户行为轨迹分析步骤有以下几点： 1、数据准备
以上海区域一天中点击次数超过10的用户数据作为原始数据，如下表：
province 上海
上海
上海 上海 上海 上海 上海 上海
用户ID
user_ip 3031427193
3031427193 3031427193
1960921234
3031427193 1960921234 1960921234 1960921234 1960921234 1960921234
visit_time 1436848567121
1436853584145
1436854241689 1436841107257 1436841107304 1436841125115 1436841204497 1436841238967
url /2015-07-14/102749623.html /qctupian/s3904-m0-t0p2813363.html /qctupian/s0-m0-t0-p8404877.html / / /pic/series-s103979-8-0.html /h6/ /chaiche28/index.html
轨迹9 4
拆车坊视频
轨迹10 4
拆车坊视频
聚类分析结果
聚类分析将用户不同的行为轨迹分为5类，即上海用户一天中的点击行为大致可以分为5种特征，如下表所示。
轨迹1 轨迹2 轨迹3 轨迹4 轨迹5 轨迹6 轨迹7 轨迹8 轨迹9 轨迹10
27Βιβλιοθήκη 26273
12
8
9
7
3
12
7
8
8
5
5
5
7
8
12
9
5
25
7
3
7
12
7
5
5
7
12
13
13
13
12
13
9
12
21
3
12
4
7
4
4
4
4
4
4
7
7
5
7
5
3
12
9
7
5
7
5
7
5
5
12
3
11
22
3
12
3
12
20
17
17
17
17
17
17
17
17
17
17
5
3
5
5
3
12
7
4
12
7
7
4
4
4
17
17
17
17
17
17
17
17
17
17
3
12
4
7
5
5
7
7
7
5
3
12
7
5
示例
用户ID 460541293
轨迹1 3
拆车坊
轨迹2 12
车讯首页
轨迹3 7
轨迹4 4
轨迹5 12
拆车坊专题 拆车坊视频 车讯首页
轨迹6 7
拆车坊专题
轨迹7 7
拆车坊专题
轨迹8 4
拆车坊视频
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1436853584145
1436854241689 1436841107257 1436841107304 1436841125115 1436841204497 1436841238967
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用户行为轨迹分析报告
用户行为轨迹分析报告
谷永亮、李浩宇 赵晓琴、韩义亭 2015年7月22日
用户行为轨迹分析的目的
分析用户行为轨迹主要有以下几点用处： 1、可以将杂乱无章的用户浏览轨迹归类，从而知道用户浏览网站大致有哪些特征。 2、通过分析用户行为轨迹可以明确知道哪些频道或栏目最受用户的青睐，哪些频道用户点击率较低，针对用