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Segmentation of visiting patterns on web sites using a sequence alignment method

机译:使用序列比对方法对网站上的访问模式进行细分

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摘要

In this article, a new method is illustrated for segmentation of visiting patterns on a web site. Instead of clustering users by means of a Euclidean distance measure, in our approach users are partitioned into clusters using a non-Euclidean distance measure, called Sequence Alignment Method (SAM). This method ensures that sequential relationships, represented by the order of elements, are taken into account. In experiments using real traffic data on the web site of a Belgian telecom provider, the performance of SAM is compared with the results of a method based on Euclidean distance measures. Empirical results show that SAM identifies segments presenting behavioral characteristics not only with regard to content but also considering the order of pages that are visited on a web site.
机译:在本文中,说明了一种用于对网站上的访问模式进行细分的新方法。在我们的方法中,不是通过欧几里德距离度量对用户进行聚类,而是使用非欧几里德距离度量(称为序列比对方法(SAM))将用户划分为集群。此方法可确保考虑元素顺序表示的顺序关系。在使用比利时电信提供商的网站上的实际流量数据进行的实验中,将SAM的性能与基于欧几里德距离测度的方法的结果进行了比较。实验结果表明,SAM识别的段不仅表现出有关内容的行为特征,而且还考虑了在网站上访问的页面的顺序。

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