基于沙漏模型的移动互联网用户行为分析_胡宇辰
搜索营销沙漏模型
03
优化效果
数据分析能够量化搜索营销的效果， 帮助企业了解哪些关键词、广告或网 站页面对用户最具有吸引力，从而优 化营销策略。
关键词效果评估
01
关键词流量
评估关键词的流量趋势和来源， 了解用户搜索意图和需求。
02
关键词匹配度
03
关键词竞争
评估关键词与产品或服务的关联 程度，了解关键词的匹配度和转 化潜力。
转化率分析
转化率定义
转化率是指从网站访问到实际购买、 注册、下载等目标行为的用户比例。
转化路径
分析用户从进入网站到完成转化的路 径和环节，了解哪些环节可能导致用
户流失。
转化漏斗
分析转化漏斗的各个环节，了解每个 环节的转化率和流失率，从而优化网
站设计和营销策略。
06
搜索营销案例分享
案例一：某电商网站的搜索营销策略
重要性
在数字化时代，搜索营销已成为企业获取流量、转化客户的重要手段之一，对 于提高企业的营销效果和竞争力具有重要意义。
搜索营销的演变
01
02
03
第一阶段
搜索引擎优化（SEO）和 搜索引擎广告（SEA）的 兴起。
第二阶段
社交媒体和内容营销的崛 起，搜索引擎优化进入以 内容为中心的阶段。
第三阶段
移动设备和人工智能技术 的发展，搜索引擎优化进 入以用户体验为中心的阶 段。
沙漏模型可以帮助品牌进行宣传和推广线服务提供商，如在线教育、在线医疗等，沙漏模 型可以帮助提高服务质量和用户体验，促进用户转化和留 存。
03
搜索营销策略制定
市场调研与目标客户分析
确定目标客户群体
了解目标客户的需求、痛点、习惯和偏好，以 便为他们提供有针对性的解决方案。
移动互联网应用中的用户行为分析模型
移动互联网应用中的用户行为分析模型随着移动互联网的快速发展，以及智能手机的普及，越来越多的人开始使用移动应用。
作为一种新的、重要的渠道，移动互联网应用已经成为了企业吸引用户、提高用户体验和增加盈利的重要方式。
为了更好地了解用户需求和行为，开发者需要使用各种分析工具和模型，从而更好地进行营销和产品策略的制定，以及用户体验的提升。
1. 用户行为分析模型的概念和作用移动互联网应用中的用户行为分析模型是指通过对用户行为进行分析，以便更好地了解用户的需求和行为习惯。
分析模型可帮助开发者确定用户在应用中的行为，并根据这些行为对应用进行改进和优化。
这些模型可帮助应用开发者预测用户的需求和行为，以便提供更好的体验和服务，从而吸引更多用户和提高盈利。
在移动互联网应用中，用户行为包括许多方面，如搜索意图、下载行为、使用习惯、消费行为、反馈和评价等。
通过对这些行为的分析，开发者可以得出用户的兴趣和需求，以便更好地满足用户的期望和需求。
2. 常见的用户行为分析模型2.1 漏斗模型漏斗模型是一种非常常用的用户行为分析模型，通常用于分析用户的流失，即哪些用户到达了应用中的某一环节，却没有继续进行，并最终退出应用。
漏斗模型通过对用户在用户生命周期中的行为进行分析，从而了解转化率的下降原因。
一般而言，漏斗模型通常包括四个阶段：用户进入、注册、激活和交互。
通过对这些阶段的数据进行分析，开发者可以更好地了解用户的需求和痛点，以便做出优化举措。
2.2 AB测试模型AB测试模型是一种探索性测试方法，通常用于测试用户体验、功能和设计，以确定最佳的设计变量。
在AB测试模型中，用户被随机分成两组，每组用户看到不同的设计方案，然后根据反馈和结果来决定哪个方案是最受用户欢迎的。
AB测试模型很有用，因为它可以帮助开发者更好地了解用户的喜好和需求，以便做出更好的设计和产品决策。
2.3 热图模型热图模型是一种可视化分析工具，通常用于分析用户在应用中的点击位置和交互行为。
基于机器学习的用户行为轨迹挖掘与分析研究
基于机器学习的用户行为轨迹挖掘与分析研究用户行为轨迹是指在互联网环境中，用户在不同时间点上的操作行为记录。
基于机器学习的用户行为轨迹挖掘与分析研究，通过对用户行为轨迹数据进行挖掘和分析，可以帮助企业了解用户的偏好和需求，提升产品的个性化推荐能力，优化服务和营销策略，从而提高用户的满意度和企业的竞争力。
一、用户行为轨迹数据的搜集与处理用户行为轨迹数据的搜集可以通过多种途径获取，例如网站或移动应用程序的日志文件、用户访问记录等。
搜集到的原始数据通常是非结构化的，需要经过一系列的处理和清洗才能用于后续的挖掘和分析。
1. 数据清洗与预处理数据清洗是指对原始数据进行去噪、去重、缺失值处理等操作，以确保数据的质量和准确性。
同时，需要将非结构化的数据转化为结构化数据，以便后续的特征提取和模型训练。
2. 特征提取与选择特征提取是从用户行为轨迹数据中提取有用信息的过程。
可以通过统计方法、时间序列分析、频繁模式挖掘等技术来提取特征，包括用户的访问时间、访问频率、浏览页面等。
同时，可以使用特征选择算法来选择最相关的特征，减少特征空间的维度，加快模型的训练和预测速度。
二、用户行为轨迹挖掘方法与技术用户行为轨迹挖掘是指通过对用户行为轨迹数据的分析，发现其中的规律、趋势和关联性。
基于机器学习的用户行为轨迹挖掘可以采用以下方法和技术：1. 聚类分析聚类分析是将具有类似特征的用户行为轨迹数据分成不同的簇的过程。
通过聚类分析可以发现用户行为的共性和相似性，从而进行用户群体的划分和个性化推荐。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是通过发现不同用户行为之间的关联规则，揭示用户行为之间的相互影响。
通过关联规则挖掘可以提取用户的购买模式、喜好等信息，为个性化推荐和精准营销提供支持。
3. 预测模型建立通过建立预测模型，可以基于用户过去的行为轨迹数据预测用户未来的行为趋势。
可以使用时间序列模型、回归模型等方法进行建模，从而提供用户行为预测的依据。
移动互联用户行为规律研究的文献地的综述
移动互联用户的行为规律研究文献综述根据《第34次中国互联网络发展状况统计报告》，截止到2014年6月，全国网民数为6.32亿，其中手机网民数为5.27亿，占网民总数83.7%，并首次超过PC上网比例（80.9%）。
移动互联用户作为第一大互联网使用群体的地位得到确认。
表1为2013年12月至2014年6月中国手机用户各类手机网络应用的使用率，从统计数据可以看出，手机即时通信使用率为87.1%，占领着第一大手机网络应用；移动商务类应用在移动支付的拉动下，正历经跨越式发展，在网络应用中地位愈发重要，手机网上支付、手机网络购物、手机网上银行和手机旅行预定应用的网民规模半年增长速度均超过40%，带动整体互联网商务类应用增长；休闲类娱乐应用中，手机网络游戏和手机网络音乐使用率保持快速增长；信息获取类应用发展较为平稳，但手机搜索引擎随着各大品牌手机搜索APP 的推出、手机浏览器等多渠道推广及各类应用的用户导流，用户规模在保持高位情况下依然增长强劲。
表1（数据来源:CNN1C中国互联网络发展状况统计调查）根据移动广告公司InMobi发布《2014中国移动互联网用户行为洞察报告》：移动互联网使用时间已经超越PC互联网。
中国移动互联网用户平均每天接触媒体有效时间为5.8小时。
其中，使用手机（不包括电话和短信）和平板上网时间总计达到146分钟，占接触媒体总时长的42%。
移动互联网用户每天接触PC互联网的时间为100分钟，看电视时间为60分钟。
手机正在成为首选上网工具。
从全国范围来看，35%的移动互联网用户主要通过手机上网，9%将手机作为唯一的上网工具。
从目前用户的有效使用时间来看，移动互联网已经在娱乐、信息获取和沟通这三大应用领域超越PC互联网。
37%的受访者通过手机看视频、玩游戏、听音乐，15%在平板电脑上进行上述娱乐活动，38%在PC上进行。
在获取新闻方面，43%的受访者依靠手机，38%依靠PC。
手机购物、移动金融将成为2014年的增长点。
移动推荐系统中的个性化查询与推荐算法研究
移动推荐系统中的个性化查询与推荐算法研究随着移动互联网的快速发展，移动应用领域的推荐系统已成为用户获取个性化服务和信息的重要途径。
移动推荐系统采用算法和模型通过分析用户的行为和兴趣，向用户提供个性化的推荐内容，从而提高用户体验和效果。
本文将对移动推荐系统中的个性化查询与推荐算法进行研究。
个性化查询是移动推荐系统中的重要环节之一。
通过对用户的查询需求和查询历史进行分析，系统可以更准确地理解用户的兴趣和意图，从而提供更加精准的推荐结果。
在个性化查询中，关键问题是如何通过用户的查询行为和查询文本来推断用户的需求。
一种常用的个性化查询算法是基于用户的兴趣模型。
该算法通过分析用户在移动应用中的行为，例如点击、浏览、收藏等，构建用户的兴趣模型。
兴趣模型可以是一个向量，表示用户对不同兴趣领域的偏好程度。
在查询时，系统会根据用户的兴趣模型匹配相关的推荐内容，从而提供个性化的查询结果。
除了用户的行为信息外，查询文本也是个性化查询的重要数据源。
通过对用户查询文本的分析，系统可以更准确地了解用户的需求。
一种常见的算法是基于关键词的查询推荐算法。
该算法通过提取用户查询文本中的关键词，与推荐内容中的关键词进行匹配，从而推断用户的兴趣。
同时，还有一些深度学习算法可以通过对查询文本的语义分析，更精确地推断用户的需求。
个性化推荐是移动推荐系统中的核心技术之一。
通过对用户的行为和兴趣进行分析，移动推荐系统可以向用户提供个性化的推荐内容，提高用户的满意度和留存率。
个性化推荐算法可以分为协同过滤算法、基于内容的推荐算法和深度学习算法等。
协同过滤算法是推荐系统中最经典的算法之一，主要通过分析用户的历史行为和行为模式，找到相似的用户或物品，并将其推荐给用户。
在移动推荐系统中，协同过滤算法可以分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。
基于用户的协同过滤算法会根据用户的评分行为，找到与其兴趣相似的其他用户，并推荐他们喜欢的内容给用户。
300字的选题简介
300字的选题简介
以下是一篇300字的选题简介：
《基于大数据的电商用户行为分析》
随着互联网的快速发展，电子商务在全球范围内得到了广泛应用。
在电商平台上，用户的行为数据被大量记录，这些数据对于理解用户需求、优化产品和服务、提高客户满意度等方面具有重要意义。
因此，对电商用户行为进行分析成为了一个备受关注的研究领域。
本文旨在通过对电商用户行为的大数据分析，深入探讨用户在平台上的活动规律、购买习惯、偏好和需求等，为电商平台提供决策支持，提高运营效率和服务质量。
具体研究内容包括：收集并清洗电商用户行为数据，利用聚类分析、关联规则挖掘等方法对用户进行分群和画像，识别用户的购买路径和偏好，以及预测用户的购买意向和需求等。
通过本研究，我们将为电商平台提供一种有效的数据分析方法，帮助其更好地了解用户需求，优化产品和服务，提高客户满意度和忠诚度，从而为电商平台的长期发展提供有力支持。
网络用户行为分析专利技术
网络用户行为分析专利技术
丁筱
【期刊名称】《中国新通信》
【年(卷),期】2016(018)004
【摘要】随着互联网技术的飞速发展，以信息交流为主的基础网络服务正逐渐演进为以休闲娱乐、电子商务等以服务为主的扩展网络服务。
本文从专利文献的视角总结了网络用户行为分析技术相关的专利申请基本情况，并介绍了主要技术分支。
【总页数】1页(P12-12)
【作者】丁筱
【作者单位】国家知识产权局专利局专利审查协作江苏中心
【正文语种】中文
【相关文献】
1.情感与交往:互动仪式链视角下网络直播中用户行为分析 [J], 曹勇
2.大数据背景下高校网络用户行为分析系统研究 [J], 胡旻;何正宏;韩伟
3.广西广电网络公司机顶盒
用户行为分析系统 [J], 彭宇涛
4.电子商务网站用户行为分析与网络营销优化措施 [J], 谢军;吴静;高海霞
5.基于大数据的网络用户行为分析 [J], 孙道明
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
电子商务平台用户行为分析开题报告
电子商务平台用户行为分析开题报告一、引言随着互联网技术的迅猛发展，电子商务平台在全球范围内得到了广泛应用和推广。
越来越多的人选择通过电子商务平台进行购物、娱乐和社交等活动。
然而，电子商务平台的用户行为一直是研究的热点之一。
本开题报告旨在分析电子商务平台用户的行为特征、动机和影响因素，以期对电子商务平台的运营和市场营销提供重要参考。
二、研究目标与意义1. 研究目标：本研究旨在深入分析电子商务平台用户的行为特征、动机和影响因素，明确用户在平台上的行为习惯以及对平台运营的反馈。
2. 研究意义：通过对电子商务平台用户行为的分析，可以帮助电商企业了解用户需求，改进产品设计和服务，提高用户体验；对平台运营者来说，可以更好地制定市场策略、推广方案，提升用户黏性和转化率。
三、研究内容与方法1. 研究内容：本研究将重点关注以下内容：- 用户在电子商务平台上的行为习惯和模式；- 用户对不同产品和品类的偏好；- 用户在购物流程中的决策行为；- 电子商务平台的用户留存和流失情况分析。
2. 研究方法：本研究将采用以下方法进行数据收集和分析：- 通过电子商务平台的用户行为日志和数据挖掘技术，获取用户行为数据；- 运用统计分析方法，对用户行为数据进行分析和建模；- 结合问卷调查和深度访谈，了解用户的购物心理和消费动机。
四、预期研究成果1. 用户行为分析模型：通过对电子商务平台用户行为数据的分析和建模，可建立用户行为分析模型，揭示用户在平台上的行为规律。
2. 用户偏好与需求：通过对用户在不同产品和品类上的行为特征的研究，可以提供电商企业有针对性的产品设计和市场推广策略。
3. 用户流失与留存策略：通过研究用户留存和流失情况，可以为电子商务平台提供用户留存策略和流失挽回方案。
五、研究进度计划1. 数据收集与分析：收集电子商务平台用户行为数据，并运用数据挖掘技术进行初步分析。
2. 模型建立与验证：根据收集到的数据，建立用户行为分析模型，并使用验证数据验证模型的准确性和有效性。
网络行为分析与行为建模技术研究
网络行为分析与行为建模技术研究随着互联网的发展和普及，人们越来越离不开网络。
无论是在工作中还是生活中，我们都会使用电子邮件、聊天工具、社交网络等各种形式的网络服务来进行沟通和交流。
尤其在疫情期间，更多人开始学习和工作在线上完成。
这些网络服务不仅为我们带来了巨大的便利，同时也对我们的行为产生了影响。
网络行为分析与行为建模技术因此应运而生，成为了研究的热点。
一、网络行为分析技术网络行为分析技术是指通过对网络用户的行为进行收集、整理、分析等处理，以揭示用户行为背后的规律和趋势的技术。
它通常能通过以下方式来对网络行为进行分析。
首先，收集数据。
网络行为分析需要大量数据作为基础，以便从中提取规律和趋势。
这些数据可以通过网络日志、应用程序日志等方式进行收集。
其次，对数据进行整合和筛选。
由于从不同的渠道所收集到的数据各不相同，因此需要进行整合和筛选，以方便后续分析。
数据整合主要是将不同渠道所收集到的数据进行组合，构建一个完整的数据集；数据筛选则是针对采集到的数据进行筛选，去掉无关数据。
最后，进行行为分析。
网络行为分析主要是对用户的行为、偏好等进行分析，以便更好地了解用户需求。
这一过程需要使用复杂的算法和模型，通过数据科学的方法将大量的数据解析成有用的结论。
二、网络行为建模技术网络行为建模技术是一种将用户在网络上的行为整合到一个模型中，以便对用户的行为和偏好进行预测的技术。
网络行为建模技术可以应用于许多领域，如个性化推荐、广告投放等。
网络行为建模通常需要建立一个模型，并将用户的行为数据纳入到模型中。
在模型建立完成后，网络行为预测可以通过这一模型来进行。
网络行为建模技术的核心就是如何建立用户画像。
用户画像可以包括用户的基本信息、偏好、行为等方面的数据。
通过对用户画像的建立和更新，网络行为预测才能更加准确。
网络行为建模技术又可以分为有监督学习和无监督学习两种方式。
有监督学习需要大量的标记数据，并将这些数据用来训练模型。
电信用户行为预测与个性化推荐模型研究
电信用户行为预测与个性化推荐模型研究随着互联网的普及和移动通信技术的发展，人们的生活和工作已经离不开各种通讯设备和互联网服务。
随着用户数量的不断增加，电信运营商需要更加精准地预测用户行为，并根据用户的个性化需求提供更加定制化的服务。
本文将探讨电信用户行为预测与个性化推荐模型的研究现状和未来发展方向。
一、电信用户行为预测的背景和意义电信用户行为预测是指根据用户的历史数据和行为模式，对未来的用户行为进行预测和分析的技术。
这项技术可以帮助电信运营商了解用户的偏好和需求，为用户提供更加个性化的服务和产品。
同时，电信运营商也可以通过对用户行为的预测和分析，优化自己的网络和资源配置，提高用户满意度和运营效率。
在电信行业中，用户数量庞大，用户行为也非常复杂和多样化，因此预测用户行为变得尤为重要。
通过对用户行为的预测和分析，电信运营商可以实现以下目标：1. 提高用户满意度。
通过根据用户历史行为推荐个性化服务，提高用户的满意度和忠诚度，从而增加用户粘性和用户价值。
2. 优化资源配置。
电信运营商还可以通过对用户行为的预测和分析，优化自己的网络和资源配置，提高效率和运营成本。
3. 增加收入。
通过个性化推荐和定制化服务，电信运营商还可以增加收入，尤其是通过与其他电商平台进行合作，实现跨界销售。
二、电信用户行为预测与个性化推荐的技术路线电信用户行为预测和个性化推荐是一项复杂的技术，需要结合大数据分析和机器学习算法等技术手段。
下面将介绍电信用户行为预测和个性化推荐的技术路线：1. 数据采集和清洗。
用户行为预测和个性化推荐的关键在于数据的准确性和完整性。
因此，在进行用户行为预测和个性化推荐之前，首先需要对用户的历史数据进行采集和清洗，保证数据的有效性和质量。
2. 用户分类和画像。
通过对用户的历史数据和行为模式进行分析和归纳，电信运营商可以将用户分为不同的群体，并进行用户画像，了解用户的个性化需求和偏好。
3. 数据挖掘和分析。
基于时空模型的移动用户行为分析与预测研究
基于时空模型的移动用户行为分析与预测研究移动通信技术的不断发展，使得移动用户数量和使用时间日益增长。
基于时空模型的移动用户行为分析与预测，可以帮助运营商更好地了解用户行为和需求，在此基础上开展精准的营销和服务，提升用户满意度和运营效益。
一、移动用户行为特征移动用户的行为具有较大的时空特征。
时空特征是指用户的行为与其所处时空环境的关系。
时空特征包括时间、地点、路径等多种变量，反映了用户的出行模式和行为偏好。
时间特征是指用户在不同时间段的活跃度。
研究表明，用户的活跃度在白天和晚上的差异较大，工作日和周末的差异也较为明显。
地点特征是指用户在不同空间位置的出现频率。
热点区域是指在某段时间内出现频率较高的区域，研究热点区域能够发现用户流量的分布规律。
用户路径是指用户在移动过程中所经过的路径。
路径研究有助于分析用户的出行方式和行为偏好。
可以利用路径规划算法，提高用户出行效率并满足其出行需求。
二、基于时空模型的移动用户行为分析基于时空模型的移动用户行为分析，主要是通过挖掘时间、地点、路径等时空特征，对用户行为进行分析和挖掘。
时空模型包括时间模型、地点模型、路径模型等多个方面，综合利用多种模型实现用户行为的全面分析。
时间模型主要是通过对用户活跃度的挖掘，发现用户在不同时间段的使用习惯和行为偏好。
地点模型主要是关注用户在不同地点的使用情况，发现用户使用热点区域和标注区域的差异。
路径模型是指用户在移动过程中所经过的路径，通过研究用户路径特征，挖掘用户出行方式和行为偏好。
基于时空模型的移动用户行为分析，可以发现用户行为的规律和模式。
通过对用户需求和行为偏好的研究，可以为运营商提供决策支持，开展精准的营销和服务，提高用户满意度和运营效益。
三、基于时空模型的移动用户行为预测基于时空模型的移动用户行为预测，主要是通过建立模型，对用户未来行为进行预测。
行为预测包括用户活跃度预测、用户位置预测和用户路径预测等多种方面。
用户活跃度预测是指对用户在未来一段时间内的活跃度进行预测，根据用户历史数据和特征进行预测模型的建立和优化。
基于机器学习的移动设备用户行为分析与个性化服务研究
基于机器学习的移动设备用户行为分析与个性化服务研究随着移动互联网的迅猛发展，移动设备用户行为数据日益增多，如何利用这些数据进行用户行为分析和个性化服务的研究成为了当前热门的课题之一。
机器学习作为一种强大的数据分析工具，为移动设备用户行为分析和个性化服务提供了可行解决方案。
一、移动设备用户行为分析1.行为数据收集与处理移动设备用户行为数据包括用户在应用程序中的点击、浏览、搜索、购买等行为，这些行为数据的收集一般通过应用程序安装在移动设备上进行。
为了保护用户隐私，对于用户行为数据的处理需要进行匿名处理，去除可识别的个人信息。
2.特征提取与选择特征提取是指从原始行为数据中抽取出能够表示用户行为的特征。
常用的特征包括用户的点击次数、浏览量、停留时间、购买金额等。
在提取特征的过程中，需要进行特征选择，选择那些对用户行为具有重要影响的特征。
3.用户行为建模用户行为建模是通过机器学习算法对用户行为数据进行分析和建模，从而揭示用户行为背后的规律和模式。
常用的行为建模算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。
根据具体任务需求选择相应的算法进行建模。
二、个性化服务研究1.用户兴趣建模与推荐通过对用户行为数据进行分析和建模，可以建立用户的兴趣模型。
在用户需要获取信息或使用某项服务时，根据用户的兴趣模型进行个性化推荐。
个性化推荐可以提高用户体验，提供更符合用户兴趣的信息和服务。
2.用户分类与定制服务通过对用户行为数据的分析和建模，可以将用户分为不同的群体或类别。
在实际应用中，根据用户所属的类别，为用户提供不同的定制化服务，满足用户个性化的需求。
例如，在电商平台上根据用户的购买行为将用户分为不同的消费群体，并为每个群体提供个性化的商品推荐。
3.风险控制与安全保障移动设备用户行为分析还可以应用于风险控制和安全保障。
通过对用户的行为模式进行分析，可以检测出异常行为或风险操作，及时采取措施进行预警或阻止。
例如，对于金融机构来说，通过对用户的交易行为进行分析，检测出可疑交易或欺诈行为，从而降低风险。
沙漏模型的基本原理的应用
沙漏模型的基本原理的应用1. 沙漏模型的基本原理介绍沙漏模型是一个用来解释人类注意力与集中力变化的模型。
它通过类比于沙漏的特点，描述了人们在进行任务时，注意力的分配和集中的变化规律。
沙漏模型的基本原理是，人们的注意力在任务开始时高度集中，随着时间的推移，注意力逐渐下降，然后在任务接近结束时再次集中。
2. 沙漏模型的应用场景沙漏模型的应用场景非常广泛。
以下列举了几个常见的应用场景：•学习与工作：在学习或工作中，沙漏模型可以帮助我们规划任务的时间分配。
我们可以根据任务的重要性和紧急程度，合理地安排注意力的集中和下降，提高工作的效率和学习的效果。
•运动训练：在运动训练中，沙漏模型可以帮助我们掌握好节奏和时间。
例如，在跑步训练中，我们可以根据自己的能力和训练目标，设定跑步时间和速度的变化规律，让自己在训练过程中保持适当的集中和休息，提高训练效果。
•创作与艺术：在创作和艺术领域中，沙漏模型可以帮助我们掌握好创作的节奏和情感的转变。
通过合理地安排创作过程中的集中和休息，我们可以更好地变换创作思路和提高作品质量。
3. 沙漏模型的应用步骤使用沙漏模型来规划任务或活动的时间分配，可以按照以下步骤进行：1.确定任务的开始和结束：首先，确定任务的开始和结束时间。
这可以根据任务的要求和个人的安排进行确定。
2.设定重要性和紧迫性：根据任务的重要性和紧迫性，给任务设定一个相对的权重。
这可以帮助我们在任务的不同阶段分配注意力的重点。
3.细分任务阶段：将任务按照不同的阶段进行细分。
每个阶段可以根据任务的性质和要求进行不同的设定。
4.确定集中和休息时间：根据任务的阶段，确定集中和休息时间的长短。
集中时间应该在任务开始时和接近结束时设定，休息时间可以在任务中适当的时候进行安排。
5.执行计划：按照设定的时间分配和集中、休息的规律，执行任务计划。
在执行过程中，根据需要可以适当地调整计划。
4. 沙漏模型的注意事项在使用沙漏模型进行任务规划时，需要注意以下几点：•合理安排时间：在设定任务的开始和结束时间时，要考虑到自己的实际情况和能力水平，避免过度拖延或过度紧张。
基于沙漏模型的移动互联网用户行为分析_胡宇辰
基于沙漏模型的移动互联网用户行为分析 短论
基于沙漏模型的移动互联网用户行为分析
胡宇辰
摘要：本文从通信运营商的角度，对移动互联网用户 行为分析的框架进行了模型化研究，初步建立了一种基于 沙漏模型的移动互联网用户行为分析框架；并利用该模型 框架对基于用户行为的受众兴趣营销和产品优化进行了 案例分析。说明基于该模型的用户行为分析在精确营销、 产品改进等方面的作用，以期更加有效地提升移动互联网 用户的使用体验，探索了一种有效地进行移动互联网客户 行为分析的方法。
数据侧 概念聚类
数据建模 概念 1 标签 1 标签 2
概念 2 概念 3
用户行为逆向分析技术研究
用户行为逆向分析技术研究王文奇，李世晓【摘要】通过收集并分析用户在计算机上的各种遗留信息，根据Windows操作系统提供的用户对各种文件的操作行为，设计了一种逆向综合分析算法，可分析出一定时间内用户对计算机的各种行为和操作，从而为发现各种非法和异常行为并加固操作系统提供可靠的支撑信息．【期刊名称】中原工学院学报【年(卷),期】2011(022)005【总页数】4【关键词】关键词：遗留信息；逆向综合分析算法；用户行为近年来，网络及信息安全技术和安全措施层出不穷，如数据传输与存储加密、防火墙、虚拟专用网络、入侵检测系统、网络安全服务器和安全管理中心等，这些安全机制的确能够解决系统安全中某些方面的问题．从宏观上看，它们基本上都属于被动式防御技术，单纯依靠这些技术不可能满足全部的安全要求．在用户使用计算机以及计算机各种软件运行的过程中，应用软件和操作系统会以不同的方式记录用户的使用过程，从而在计算机中遗留大量的信息［1］．对这些遗留信息进行提取，进而逆向综合分析，可获得用户在计算机上的操作行为．这样不但可以分析出系统的缺陷，进而加固操作系统，还可以将这些信息固定封存，作为取证的基础［2］．分析遗留信息时有几个关键问题需要解决．首先，计算机磁盘中存储着海量的信息，需要从中查找并获取用户在计算机上遗留的有用信息；其次，计算机中存储的信息格式不同、种类繁多，如何针对不同格式的信息展开综合分析，也是一个需要解决的问题．1 遗留信息分析遗留信息可能存在于注册表、数据文件、临时文件、系统日志、交换区文件中，当然也有可能存在于回收站、硬盘未分区空间、系统缓冲区等不同的位置．分析主机遗留信息，就是在上述存储介质中尽可能地寻找所有系统、软件遗留的信息和用户的操作痕迹．虽然目前已有360安全卫士等系列软件针对遗留信息进行分析，但360安全卫士仅仅是简单扫描某几款常用软件的位置，通过删除使用者的操作痕迹，确保使用者的隐私．系统和软件在使用过程中会遗留大量信息，360安全卫士等系列软件并不能将其全部检测和删除．因此，有必要利用专门的工具和软件，彻底地对用户操作计算机的遗留信息进行分析．纯手工分析遗留的数据不太现实，只有通过监控软件对其进行大量测试、比较，才能够准确得知系统文件和程序的变化，检测用户的使用行为，重构用户操作活动．对于Windows操作系统来说，注册表是操作系统的核心，它保留了Windows系统中所有32位硬件／驱动和32位应用程序的数据文件，是一个系统信息的数据库．因此，注册表必然保留了用户操作的大量遗留信息．同时，用户对主机的操作不可能是仅仅运行软件．软件运行是为了对信息进行处理，因此，这些信息必然作为一个文件保存下来．目前，有大量的注册表和文件变化监控软件，为了尽可能地分析所有的遗留信息，经过分析比对各软件使用的监控技术，我们主要采用如下的监控软件：（1）RegSnap．它是一个专门用于比较Windows注册表及系统启动设置文件变化的工具，工作方法较为简单．在需要的时候，通过“File／New”菜单或工具条按钮将当前注册表及相关内容保存到扩展名为rgs的文件中（在软件安装之前和安装结束后分别保存一次），然后通过“File／Compare”菜单比较这两个文件，Regsnap就会详细地报告注册表及与系统有关的其他内容的变化情况．Regsnap比较报告的主要内容有：对注册表修改了哪些键以及这些键修改前后的值，增加和删除了哪些键以及这些键的值．报告结果既可以纯文本的方式，也可以html网页的方式显示，便于查看．（2）Filemon．它是一款出色的文件监控软件，用于监视应用程序进行的文件创建、读取和修改操作，并允许系统用户保存、过滤、查找已记录的文件信息，为用户维护系统、发现问题提供便利．通过以上工具的分析以及资料的收集和分析，用户在使用计算机过程中主要会遗留以下信息：（1）日志文件．日志文件是Windows系统中一个比较特殊的文件，记录着Windows系统运行过程中许多关键事件，如各种系统服务的启动、运行、关闭等信息．Windows日志包括应用程序、安全、系统等几个部分，它们的存放路径是“%systemroot%＼system32＼config”．应用程序日志、安全日志和系统日志对应的文件名分别为App Event．evt、SecEvent．evt 和SysEvent．evt．这些文件受到“Event Log（事件记录）”服务的保护，不能被删除，但可以被清空．（2）上网记录．浏览器是当前计算机用户最常用的计算机软件之一．用户在使用浏览器上网的过程中，浏览器一般为了提高浏览的速度，采用了数据缓冲技术，即利用HTTP协议把要浏览的信息下载到本地磁盘，然后再显示出来［3］．同时IE浏览器为方便用户的使用，记录了用户的访问历史．为维护用户的正常使用，IE浏览器记录了每次连接的cookie记录，在注册表记录了用户的登录上网网址，同时在Index．dat文件中详细记录了用户在上网过程中浏览过的信息．不同浏览器的遗留信息记录位置和记录内容会有细微的不同．（3）Index．dat文件．Windows系统中会存在三个index．dat文件，它们分别用来保存IE上网的cookies、临时文件和上网历史的索引信息．index．dat文件还包括用户使用文件的记录．根据Windows系统版本的不同，这些文件在系统中的位置也是不尽相同的．在Window2000／XP系统中，index．dat一般存在于下面的位置中［4］：C：＼Documents and Settings＼＜username＞＼Cookies＼index．dat C：＼Documents and Settings＼＜username＞＼Local Settings＼History ＼History．IE5＼index．datC：＼Documents and Settings＼＜username＞＼Local Settings＼Temporary Internet Files＼Content．IE5＼index．dat（4）使用文件记录．在Windows操作系统中，除了index．dat文件中保存了用户使用的记录外，还在其他多个位置保存了用户使用的记录．其位置分别如下：C：＼Documents and Settings＼Administrator＼Recent文件夹，它包含最近打开使用过的文件，它们是文件的快捷方式，并不是文件的真实存放位置．快捷方式中保存了源文件的打开文件时间、源文件位置等信息．注册表中的HKEY＿CURRENT＿USER＼Software＼Microsoft＼Windows＼Current Ver sion＼Explorer＼RecentDocs＼，这里保存了所有最近打开的文件，但是只保存了打开的文件名，不包含文件位置以及打开文件时间，用户只能从最后写入注册表的时间获得最后一次打开文件的时间．注册表中HKEY＿CURRENT＿USER＼Software＼Microsoft＼Windows＼Curr ent Version＼Explorer下各子键，它包含了各种常用类型文件的打开记录，如doc文件位于主键HKEY＿CURRENT＿USER＼Software＼Microsoft ＼Windows＼Current Version＼Explorer＼Recent Docs＼．doc下，包含了最近打开的doc文档．另外，其他非Microsoft软件可能不遵循Windows规范，而是自己在注册表设定、保存最近打开文件的记录，如福昕阅读器，其最近打开文档的位置为HKEY＿CURRENT＿USER＼Software＼Foxit Software＼Foxit Reader＼Recent File List．（5）各类应用程序的遗留信息．现在大部分应用程序具有网络数据传输功能，通常本地缓存大量网络数据，如迅雷等下载软件缓存了正在下载的文件，从这些缓存的网络数据中也可以挖掘出用户的操作行为．应用程序可提取的遗留信息还包括应用程序记录的最近打开文件、应用程序的日志信息等．2 主机行为分析算法逆向行为分析框架如图1所示，描述如下：2．1 信息收集收集用户在主机上进行各种操作时遗留的各种信息（包括前面分析的各种遗留信息），如系统的日志文件、各类应用程序自己记录的各种日志、系统记录的访问文件的记录——Index．dat文件以及缓冲区文件、注册表信息以及特定软件的遗留信息等．2．2 信息提取及归一化处理不同软件或系统遗留信息的格式是多种多样的．首先需要分析这些信息的保存格式，通过信息格式分析，提取出需要的遗留信息．由于这些遗留信息是各种各样的，需要对这些遗留信息进行归一化处理．通过对已有信息的分析，根据本次分析用户行为的目的，所有提取的信息归一化为以下内容：文件名、访问方式、时间、行为等．文件名是指用户最近操作了哪些文件；访问方式是指用户对这些文件的操作方式是修改还是仅仅只读式打开；时间是指用户对这些文件操作的时间；行为是指用户通过运行哪些软件操作了这些文件．信息归一化处理还包括对这些信息格式化统一后，形成一致的信息记录．由于遗留的信息保存于不同的位置，这些信息可能是重复的，也可能是有缺失的．对于重复记录的处理，首先确定记录的优先级，用户不易修改的记录优先级最高，也就是最真实的记录具有更高的优先级；较详细、较准确的记录，优先级较高．对于重复记录，当文件信息不一致时，根据优先级确定采用那些记录．2．3 逆向行为分析仅仅获得最近操作的文件是不够的，还要知道通过哪些软件对这些文件进行了操作．在Windows的注册表中保存了不同扩展名文件的打开方式，在主键HKEY＿CLASSES＿ROOT下，保存了扩展名子键，这些扩展名子键中默认项键值保存了这些扩展名文件类型．如当系统安装了office系列软件时，HKEY ＿CLASSES＿ROOT 下“．doc”子键的默认项键值为“Word．Document．8”，表明扩展名为“．doc”的文件属于“Word．Document．8”类型文件．同时HKEY＿CLASSES＿ROOT主键下还保存了这些类型文件的打开方式，在这些类型文件的子键下，有“＼＼shell＼＼open＼＼command”子键，这一子键的默认项键值就是打开这一类型文件的软件位置．如当系统安装了office系列软件时，“Word．Document．8”子键下“＼＼shell＼＼open＼＼command”子键的默认项键值为"C：＼Program Files＼Microsoft Office＼OFFICE11＼WINWORD．EXE“／n／dde”，表明“Word．Document．8”类型文件的打开软件该为其下的WINWORD．EXE．3 结语通过用户行为逆向分析技术分析操作系统的遗留信息，进而分析获取的遗留信息文件格式，并采用归一化技术，将主机用户所有遗留信息进行归一化处理，最后获得用户对主机的行为和操作．通过提取分析用户的活动，不但可以从中发现操作系统中存在的安全风险，也可以发现用户的犯罪行为．参考文献：［1］苟和平，冯百明，景永霞．遗留信息共享的一种实现方案［J］．兰州理工大学学报，2007，33（6）：93－96．［2］王文奇，库金龙．基于主机的行为分析取证技术研究［J］．中原工学院学报，2010，21（4）：19－21．［3］田飞，程慧芳．基于P2P网络的浏览器缓存协作系统的研究［J］．计算机工程与设计，2010，31（22）：4780－4786．［4］吴清，吴顺祥．Index．dat文件结构解析［J］．现代计算机，2008（12）：35－38．基金项目：河南省科技攻关计划项目（082102210082；082102210092）；河南省教育厅自然科学基金项目（2008B520045）。
基于动态行为轮廓库的Web用户行为分析关键技术
基于动态行为轮廓库的Web用户行为分析关键技术
王攀;张顺颐;陈雪娇
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2009(19)2
【摘要】针对Web用户行为分析所面临的"无规范、智能性差"的问题,提出一种崭新的基于动态行为轮廓库的行为分析方法,且从数据净化、用户识别、事务识别,到用户行为模式匹配四个方面进行详细阐述,建立基于动态行为轮廓库的Web用户行为分析模型.并首次提出基于动态行为轮廓库的Web用户行为分析关键技术:网站黄页法和逆向搜索引擎方法来构建动态行为轮廓库,通过实验验证,此方法很好地解决了Web用户行为分类的问题,可以很好地应用到Web用户行为分析领域.【总页数】4页(P20-23)
【作者】王攀;张顺颐;陈雪娇
【作者单位】南京邮电大学,信息网络技术研究所,江苏,南京,210003;南京邮电大学,信息网络技术研究所,江苏,南京,210003;南京邮电大学,信息网络技术研究所,江苏,南京,210003
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于Web的动态语料库构建——以中国政治新闻语料库建库为例 [J], 韩朝阳
2.基于ASP的WEB数据库访问关键技术研究 [J], 贾丹;张锐
3.基于数据库的动态Web访问平台-Web数据库技术 [J], 步登辉
4.基于DBP的Web用户行为分析关键技术 [J], 王攀;张顺颐;陈雪娇
5.基于距离度量的关系数据库系统用户行为轮廓的挖掘 [J], 张勇;冯玉才;朱虹因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2.产品优化建议。通过分析，发现存在的产品问题，评 估产品问题改进的效果，用量化数据验证产品问题，评估产 品运营效果。（1）用户的访问规律。操作步骤与放弃率：当 任务操作步骤超过 3 步时，一半以上的用户已经选择放 弃。响应时间与使用率：当响应时间超过 8 秒，大部分用户 会选择离开。（2）识别用户习惯的操作路径。以手机视频为 例，70%用户播放非直播视频是从首页推荐栏目点击进入， 有 25%的用户从所播放视频旁边的相关链接点击进入。（3） 用户页面信息的关注规律。针对首页等主要页面，监测用 户点击热点，77%用户只看第一屏内容，只有 23%的访问者 在第一次访问时会滚动。轻度访问用户中，75%的用户只 浏览 1 分钟以内；60%的用户访问不超过 6 个页面。（4）特定 操作行为。用户发表评论操作，完成整个操作平均时间 4 分钟，是熟练用户操作用时的 8 倍。在查看评价页面，用户 点 击 热 点 集 中 在“ 评 级 星 号 ”上 ，这 是 一 个 错 误 的 操 作 入 口。（5）访问行为和消费行为关联。相比其他内容偏好者， 偏好财经、视频、游戏的用户手机消费业务金额最高。
营销、产品优化和服务提升，为进一步制定运营策略、提升
用户体验提供有价值的客户层面的依据，本文探索建立了
一个用户行为分析模型——沙漏模型（见图 1），作为今后
用户行为分析研究工作的基础。该模型包括数据采集、数
据建模和数据应用等 3 个部分。
沙漏上部是数据来源，各种系统、平台的数据将作为
数据分析的原始输入被采集。沙漏下部是数据分析的应
2.用户行为分析沙漏模型的数据—功能—方法框架。 为了进一步对用户行为分析沙漏模型进行描述，本文参考 方安儒等（2009）提出的基于数据挖掘的客户细分 DFM 模 型，建立了用户行为分析沙漏模型的数据—功能—方法框 架（见图 2）。该框架由数据、功能和方法 3 部分组成。
数据部分包括沙漏模型中数据采集和数据建模两个 方面的内容。数据采集主要通过在线方式获取用户在移 动互联网业务平台及客户端上的浏览、使用、消费等行为 数据，以及搜集各 IT 系统、线下测试、客户调研等离线数 据。采集的数据类型主要包括用户特征类数据、使用行为 类数据、消费行为类数据、客服投诉类数据以及一些辅助 数据。数据建模将以上相关数据采集入库，经历提取、传 输、清洗、转换、加载等，概念聚类成用户个体画像和用户 群体特征中描述用户的相关概念，并为用户打上标签。如 “客户兴趣”概念的标签可能是“游戏爱好者”、“阅读爱好 者”或者“视频爱好者”，“客户观念”概念的标签可能是“保 守客户”或者“新潮客户”。随着移动互联网的发展和应用 需求的变化，用户个体画像和群体特征中将产生不同的概 念维度，这些维度将通过数据挖掘分析来进一步指导产品 的实际运营工作。
终
系
网
端
统
络
自
外
侧
注
数
数
册
据
据
平
台
终 端 管 理 系 统
IT
运 营 支 撑 系 统
述用户特征的宽表体系，
数 供各种分析应用调用和使
据 采
用。避免了使用不同方法
集 直接把用户数据转化输出
为应用所需要付出的大量
输入
用户 个体 画像
用户 群体 特征
工 作 和 繁 重 、重 复 的 劳
数 据
动。（2）模型将特殊性与普
“潘玮柏”的歌曲。 2.用户个体画像建模。基于多个 IT 支撑系统的静态和
动态数据，对可接触的用户进行个体画像，能够颗粒度更细 地判断其是否为“WO 视讯”或“WO 音乐”的目标客户，以便 于进行针对性营销。在此，有两名用户小 A 和小 Z。小 A： “ARPU>100、单月手机上网流量>50M、信用度良好、使用智 能手机”，年轻男性，公司白领，爱看体育类视频，色调偏好 为浅蓝，手机上网时段偏好为 11:00~13:00，渠道偏好为电 子渠道；小 Z：“ARPU<100、短信条数>200、信用度良好、使 用非智能手机”，年轻女生，在校学生，喜好王力宏的歌曲， 色调偏好为粉红，手机上网时段偏好为 21:00~23:00，渠道 偏好为电子渠道。
关键词：沙漏模型 兴趣营销 产品优化
（一）基本分析框架
1.移动互联网用户行为分析的沙漏模型和特点。围绕
移动互联网业务运营单位分析用户数据的目的——从各
产品平台和 IT 运营支撑系统中抽取有关用户行为数据（包
括消费行为和操作行为）进行统计、挖掘和分析，从中发现
用户使用移动互联网产品的规律，并将这些规律用于精确
建 模
遍性相结合，பைடு நூலகம்相支撑、互
为补充。分析者既可以将
输出
个 性 化 营 销
个 性 化 服 务
个 性 化 产 品
产 品 创 新
资源放在寻找消费者潜在
产 品
运 营
数 据
需 求 的 共 性 上 ，也 能 够 顺
改 进
支 撑
应 用
利找到特定的目标用户
群 ，为 其 提 供 个 性 化 的 产
图 1 移动互联网用户为 分析的沙漏模型
用输出，可以根据各种细分市场的需求以及不同产品的特
点制定相应的市场策略。沙漏中间是用户行为分析的两
个抓手：用户个体画像和用户群体特征。用户个体画像可
通过手机号进行用户识别，并以“打标签”的方式为每位用
户建立用户特征宽表，从而方便移动互联网业务运营单位
通过建模分析找到目标用户，迎合其个性化需求，实施个
1.用户行为采集与建模。根据数据分析的目标进行页 面数据采集，并识别用户行为的群体特征，发现大量用户 在某一个节点的异常行为，触发产品优化需求。（1）页面之 间的路径关系分析：用于改进 WAP 网站信息架构，分析常 用任务的设计路径与用户操作习惯是否匹配。如用户通 常访问“页面 1-页面 3-页面 5”完成一个操作路径。（2）频 道关联分析：即分析用户访问的“频道 1-子频道 1.1-频道 2……”之间的关联，用于管理频道内容和子频道排布，使 其更加符合用户的需求。（3）最终转化率分析：显示用户从 进入流程到实现目标的步骤，通过对某些关键路径的转化 率的分析，以确定整个流程的设计是否合理，各步骤的优 劣，是否存在优化的空间等。（4）热点分析：在特定步骤中 分析用户在页面上的点击操作，是否出现异常点击，用于 分 析 页 面 上 的 图 标 命 名 、操 作 入 口 排 布 方 面 是 否 存 在 障 碍。（5）访问兴趣分析：多数用户或重度访问用户（每次访 问时间超过 15 分钟）或重复访问用户（每周平均访问次数 超过 5 次）访问集中的页面，表明是用户感兴趣的内容。
《管理世界》(月刊)
2013 年第 7 期
还话费 20 元”。 （三）模型应用二：移动互联网的产品优化 大量用户行为数据的搜集与分析，还能使运营单位准
确、迅速地发现与用户使用感知相关的产品问题，有助于 产品优化和进行用户对产品的态度预测等分析。例如，在 一些关键操作流程上，用户使用是否流畅？主要操作过程 中涉及到的产品页面布局、信息架构、命名标示方面，用户 是否存在使用障碍等。下面以优化移动互联网门户网站 为例，介绍利用用户行为数据进行产品优化的应用。
性化的客户策略。用户群体特征则为用户个体画像和产
品特性分析找到共性的数据支撑，在此基础上形成用户群
体特征指标集，反映特定用户群的集体偏好。
沙漏模型的主要特点：（1）用中间提炼出的核心数据
把上下两端的数据输入和输出连接起来。其好处是利用
两个核心模型将大量的数据进行了清洗和过滤，建立起描
移 动 业 务 平 台 数 据
3.个性化营销应用展示。（1）优选推送方案。对照客 户画像和“WO 视讯”的目标客户特征，显然小 A 是“WO 视 讯”的目标客户，可在小 A 偏好的时段 11:00~13:00 之间， 通过网站弹窗方式，向小 A 推荐体育类手机视频；同理， 小 Z 是“WO 音乐”的目标客户，可在 21:00~23:00 之间，通 过短信方式，向小 Z 推荐王力宏的歌曲。（2）实施交叉销 售。基于前文的关联规则，小 A 成功订购“体育”频道后， 可 再 次 向 他 推 荐“ 娱 乐 ”频 道 ，或 者 将“ 体 育 ”频 道 和“ 娱 乐”频道打包，捆绑销售，给予一定的折扣优惠。小 Z 在试 听 或 下 载“ 王 力 宏 ”的 歌 曲 后 ，自 动 向 她 推 荐“ 潘 玮 柏 ”的 歌曲，或者将王力宏与潘玮柏的歌曲打包销售，提升小 Z 对“WO 音乐”产品的感知和满意度。（3）个性化呈现。在 小 A 登陆统一门户后，可重点展现“WO 视讯”产品，尤其 是体育类视频内容；同时，统一门户的页面色调也切换为 他喜欢的“浅蓝色”。在小 Z 登陆统一门户后，可重点展现 “WO 音乐”产品，尤其是王力宏的歌曲，统一门户的页面 色调切换为她喜欢的“粉红色”。（4）发掘种子用户。通过 客户社会网络分析，小 Z 的手机通话主要集中在 5 个号 码，且通话频率相当高。因此，可将小 Z 作为“WO 音乐” 产品的种子用户，在小 Z 登陆统一门户后，定向推送促销 信息“成功推荐 5 个好友订购 WO 音乐全曲下载，次月返
“ARPU>100、单 月 手 机 上 网 流 量 >50M、信 用 度 良 好 、使 用 智能手机”的用户群体中订购“WO 视讯”的比例显著高于 总体，因此可以认为，满足该特征的用户订购“WO 视讯”的 可能性比较高，是“WO 视讯”的主要目标客户。同理，假定 分类分析后发现，满足“ARPU<100、短信条数>200、信用度 良好、使用非智能手机”的用户订购“WO 音乐”的可能性比 较高，那么这个群体可能是“WO 音乐”的主要目标客户。 （2）关联模型。关联模型研究产品购买的关联性，即购买 A 产品的同时是否会对 B 产品也感兴趣。例如，分析“WO 视讯”的经营数据发现，订购“体育”频道的用户 80%以上 同时订购了“娱乐”频道；分析“WO 音乐—全曲下载”的数 据发现，下载“王力宏”歌曲的用户 80%以上会同时下载