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Augmented Web Usage Mining and User Experience Optimization with CAWAL's Enriched Analytics Data
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AI
DOI：10.1080/10447318.2025.2495839.png)
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摘要
En 中文
对用户网络行为的深入理解对于通过数据驱动分析优化用户体验（UX）至关重要。本研究介绍了增强型网络使用挖掘（Augmented Web Usage Mining, AWUM），这是一种通过丰富通过CAWAL（综合应用日志和网络分析）框架收集的交互数据来增强网络使用挖掘的方法。在一个月内收集的超过120万条会话记录被转化为8.5 GB的丰富数据，并使用AWUM进行分析，以研究不同用户分段的会话结构、页面请求、服务交互和退出行为。结果显示，87.16%的会话涉及多次页面访问，占全部页面浏览量的98.05%。此外，76.2%的用户访问了多个服务，57.2%的会话在敏感交易期间涉及安全退出。关联规则挖掘识别出了常见的服务使用模式，证明了AWUM在精度和效率上优于传统网络使用挖掘方法，从而支持更有效的UX策略的开发。
Keyword:
Web usage mining (WUM)
augmented WUM
user experience (UX)
behavior analysis
enriched analytics data
期刊
I
IF:
4.9
论文数:
4.5K
被引数:
1.2W
机构
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