泛在學(xué)習(xí)背景下“網(wǎng)上文獻(xiàn)信息檢索課”建設(shè)探究_第1頁
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文檔簡介

1、<p>  泛在學(xué)習(xí)背景下“網(wǎng)上文獻(xiàn)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(duì)象,以流量統(tǒng)計(jì)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(dú)立IP數(shù)和獨(dú)立訪客數(shù)3個(gè)指標(biāo)對(duì)流量的不同影響程度。相關(guān)分析結(jié)果表明獨(dú)立訪客數(shù)與人均訪問頁面數(shù)顯負(fù)相關(guān)關(guān)系。應(yīng)用本文的研究結(jié)果將有助于改進(jìn)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(jì)量學(xué);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(hào)〕G25072〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕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(yùn)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(jìn)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(píng)價(jià)問題成為了當(dāng)前旅游電子商務(wù)的熱點(diǎn)研究領(lǐng)域[2]。旅游網(wǎng)站評(píng)價(jià)分為定性評(píng)價(jià)與定量評(píng)價(jià),而網(wǎng)絡(luò)日志評(píng)價(jià)則是定量評(píng)價(jià)的主要內(nèi)容之一,網(wǎng)絡(luò)日志是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)存儲(chǔ)用戶訪問網(wǎng)站的信息記錄,它存儲(chǔ)了用戶的大量信息,對(duì)這些信息的采集及分析,對(duì)于優(yōu)化網(wǎng)站設(shè)計(jì)具有重要的意義[1-4]。根據(jù)web analystic協(xié)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)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(biāo)有3個(gè),它們分別為獨(dú)立訪客數(shù)、訪客數(shù)和流量,而流量被認(rèn)為是最關(guān)鍵的指標(biāo)。定量</p><p>  當(dāng)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(jìn)行簡單的統(tǒng)計(jì)歸總分析,沒有進(jìn)行變量間的關(guān)聯(lián)研究。基于此,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(jì)軟件采集數(shù)據(jù),使用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)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(shí)證參考。 </p><p><b>  1研究現(xiàn)狀 </b></p><p>  綜合而言,當(dāng)前對(duì)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(duì)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(shí)的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)是進(jìn)行旅游營銷、提高網(wǎng)站性能的最好參考資料,而當(dāng)前對(duì)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(jìn)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(jì)匯總階段,沒有進(jìn)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(shí)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(shí)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(diǎn)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(dāng)前主要采用

9、二種方法進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,一種方法是獨(dú)立開發(fā)專用數(shù)據(jù)采集軟件,另一種方法是采用免費(fèi)網(wǎng)站流量統(tǒng)計(jì)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(dòng)采集,適用范圍廣。本文數(shù)據(jù)采集源于免費(fèi)商業(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)采集集成軟件CNZZ統(tǒng)計(jì)軟件,數(shù)據(jù)提取時(shí)間段為2010-9-2至2012-4-8,共584個(gè)數(shù)據(jù)。統(tǒng)計(jì)軟件CNZZ提供了網(wǎng)站流量的時(shí)間序列數(shù)據(jù),其中包括流量(PV)、獨(dú)立訪客、獨(dú)立IP數(shù)和人均瀏覽次數(shù)4個(gè)指標(biāo)

10、。 </p><p><b>  23實(shí)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)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(duì)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(gè),分別

11、為獨(dú)立訪客數(shù)、獨(dú)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(jìn)入回歸模型。為檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)常用方法是引入ADF檢驗(yàn)。案例數(shù)據(jù)序列的ADF檢驗(yàn)結(jié)果及顯著性水平對(duì)照如表2所示,從表中可以看出,建模所用的4個(gè)數(shù)據(jù)序列,其原始數(shù)

12、據(jù)t統(tǒng)計(jì)量在1%顯著性水平下均不能通過ADF檢驗(yàn),經(jīng)一階差分后所有數(shù)據(jù)序列均通過了ADF檢驗(yàn),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(chǔ)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(shí)間等,本文通過應(yīng)用計(jì)

13、量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論模型進(jìn)行定量分析,研究了不同指標(biāo)對(duì)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(gè)指標(biāo)當(dāng)中,對(duì)流量影響最大的指標(biāo)是人均瀏覽次數(shù),最小的是獨(dú)立訪客數(shù),而獨(dú)立IP數(shù)則處于中間位置。同時(shí)通過相關(guān)分析得知3個(gè)影響指標(biāo)與流量之間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,并且發(fā)現(xiàn)獨(dú)立訪客數(shù)與人均訪問頁面數(shù)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系??偠灾糜尉W(wǎng)站日志挖掘是一個(gè)全新的研究對(duì)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?yàn)槁糜尉W(wǎng)站優(yōu)化、提

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

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