[论文解读] A Model for Web Page Usage Mining Based on Segmentation

K. S. Kuppusamy, G. Aghila|arXiv (Cornell University)|Feb 13, 2012

Recommender Systems and Techniques参考文献 14被引用 6

一句话总结

本文提出了一种基于分割的网页使用挖掘模型，将追踪粒度从页面层面提升至单个内容段落层面。通过分析用户在段落层面的交互行为，该模型使网站管理员能够识别高参与度区域，从而通过原型验证提供关于用户注意力模式的可操作洞察，提升内容优化与流量分析效果。

ABSTRACT

The web page usage mining plays a vital role in enriching the page's content and structure based on the feedbacks received from the user's interactions with the page. This paper proposes a model for micro-managing the tracking activities by fine-tuning the mining from the page level to the segment level. The proposed model enables the web-master to identify the segments which receives more focus from users comparing with others. The segment level analytics of user actions provides an important metric to analyse the factors which facilitate the increase in traffic for the page. The empirical validation of the model is performed through prototype implementation.

研究动机与目标

• 解决网页使用挖掘中粗粒度页面级追踪的局限性。
• 通过将网页分割为功能组件，实现用户交互行为的细粒度分析。
• 为网站管理员提供关于哪些内容段落吸引最多用户关注的可操作洞察。
• 通过原型实现验证模型的实际可用性。
• 基于用户行为反馈，改进网页内容结构与相关性。

提出的方法

• 基于结构和语义线索，将网页分割为逻辑单元（如标题、导航栏、内容区块）。
• 用户交互事件（点击、滚动、停留时间）被记录并映射到特定段落，而非整个页面。
• 段落级分析聚合用户行为，计算每个段落的参与度得分。
• 系统采用基于规则或启发式的方法定义段落边界并追踪交互行为。
• 实现了一个原型，以展示基于分割的追踪模型的可行性与性能。
• 通过实证验证，将段落级参与度指标与整体页面流量进行比较，识别出表现优异的组件。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过从页面级追踪转向段落级追踪来改进网页使用挖掘？
• RQ2 哪些网页段落获得最高用户参与度，其受欢迎程度受哪些因素影响？
• RQ3 段落级分析是否能提供比传统页面级指标更可操作的洞察？
• RQ4 该模型如何提升内容优化与用户体验？
• RQ5 在实际应用中，实现段落级使用挖掘模型的可行性与有效性如何？

主要发现

• 该模型成功识别出高参与度段落，使网站管理员能够优先优化相关内容。
• 段落级分析显示，某些内容区块即使在整体流量较低的页面上，也显著吸引用户注意力。
• 原型实现表明，段落级追踪是可行的，并且相比页面级追踪提供了更细粒度的洞察。
• 段落级用户交互模式与整体页面流量高度相关，验证了该模型的预测价值。
• 该模型通过突出显示驱动用户参与度与留存率的组件，提升了内容的相关性。
• 研究证实，微观层面的追踪可提高使用挖掘在网页内容优化中的精度。