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	<title>评论：优化相关内容推荐</title>
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	<description>通过网站分析与数据分析实现网站优化</description>
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		<title>来自：joegh</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/personal-view/optimize-related-content/comment-page-1/#comment-8393</link>
		<dc:creator>joegh</dc:creator>
		<pubDate>Fri, 20 Jan 2012 13:25:21 +0000</pubDate>
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		<description>@&lt;a href=&quot;http://webdataanalysis.net/personal-view/optimize-related-content/comment-page-1/#comment-8383&quot; rel=&quot;nofollow&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;阿毛&lt;/a&gt;: 网站内容推荐的模块一般是算法实现的，如果推荐的内容相对固定，不会频繁自动刷新，抽样做分析是可以的，当然最好也不要人工一个个去看，基于抽样的内容统计上下游页面是推荐内容的概率或占比。更加有效地办法是推荐模块的所有内容链接都加上一个特定参数，这样就更容易进行区分了。</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>@<a href="http://webdataanalysis.net/personal-view/optimize-related-content/comment-page-1/#comment-8383" rel="nofollow" target="_blank">阿毛</a>: 网站内容推荐的模块一般是算法实现的，如果推荐的内容相对固定，不会频繁自动刷新，抽样做分析是可以的，当然最好也不要人工一个个去看，基于抽样的内容统计上下游页面是推荐内容的概率或占比。更加有效地办法是推荐模块的所有内容链接都加上一个特定参数，这样就更容易进行区分了。</p>
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		<title>来自：阿毛</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/personal-view/optimize-related-content/comment-page-1/#comment-8383</link>
		<dc:creator>阿毛</dc:creator>
		<pubDate>Fri, 20 Jan 2012 03:14:17 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://webdataanalysis.net/?p=693#comment-8383</guid>
		<description>@joegh 你好，这个功能是对于某个页面的上下游的分析，那么对于海量的内容页的网站也是抽查某几个内容页的上下游来做分析吗？如果这样，怎么样能判断内容的相关性做的好坏呢？</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>@joegh 你好，这个功能是对于某个页面的上下游的分析，那么对于海量的内容页的网站也是抽查某几个内容页的上下游来做分析吗？如果这样，怎么样能判断内容的相关性做的好坏呢？</p>
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		<title>来自：行走在互联网路上——UE之旅 &#187; 基于KNN的相关内容推荐</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/personal-view/optimize-related-content/comment-page-1/#comment-7516</link>
		<dc:creator>行走在互联网路上——UE之旅 &#187; 基于KNN的相关内容推荐</dc:creator>
		<pubDate>Wed, 14 Dec 2011 14:38:12 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://webdataanalysis.net/?p=693#comment-7516</guid>
		<description>[...] 　　好了，所有的分析流程介绍完了，好像跟前一篇的距离和相似度度量完全没有关系，其实距离和相似度度量是KNN的基础算法，因为KNN的个体相似度或邻近的距离都会选择距离度量和相似度度量中的某种方法进行计算，但这里考虑到了现实的数据情况和应用环境，并不是KNN就一定要硬套欧氏距离，其实换一种简单的方法可能反而更加适合整个模型，而且模型的最终效果可能会更理想。所以一切的数据挖掘算法的选择和使用都是基于数据模型的有效性和输出结果的效果来决定的，并不是简单的算法效果就一定不好，而高级复杂的算法一定更加有效。对了，如果你已经做了相关内容推荐，那么优化相关内容推荐这篇文章里面介绍的一些方法将是检验推荐效果的一个很好的参考。   　&#187; 本文采用  BY-NC-SA 协议，转载请注明来源：网站数据分析 &#187; 《基于KNN的相关内容推荐》 [...]</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[...] 　　好了，所有的分析流程介绍完了，好像跟前一篇的距离和相似度度量完全没有关系，其实距离和相似度度量是KNN的基础算法，因为KNN的个体相似度或邻近的距离都会选择距离度量和相似度度量中的某种方法进行计算，但这里考虑到了现实的数据情况和应用环境，并不是KNN就一定要硬套欧氏距离，其实换一种简单的方法可能反而更加适合整个模型，而且模型的最终效果可能会更理想。所以一切的数据挖掘算法的选择和使用都是基于数据模型的有效性和输出结果的效果来决定的，并不是简单的算法效果就一定不好，而高级复杂的算法一定更加有效。对了，如果你已经做了相关内容推荐，那么优化相关内容推荐这篇文章里面介绍的一些方法将是检验推荐效果的一个很好的参考。   　&raquo; 本文采用  BY-NC-SA 协议，转载请注明来源：网站数据分析 &raquo; 《基于KNN的相关内容推荐》 [...]</p>
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		<title>来自：基于KNN的相关内容推荐 - 网事-tech400互联网行业动态资讯/互联网产品分析资讯</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/personal-view/optimize-related-content/comment-page-1/#comment-7428</link>
		<dc:creator>基于KNN的相关内容推荐 - 网事-tech400互联网行业动态资讯/互联网产品分析资讯</dc:creator>
		<pubDate>Sat, 10 Dec 2011 15:27:28 +0000</pubDate>
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		<description>[...] 好了，所有的分析流程介绍完了，好像跟前一篇的距离和相似度度量完全没有关系，其实距离和相似度度量是KNN的基础算法，因为KNN的个体相似度或邻近的距离都会选择距离度量和相似度度量中的某种方法进行计算，但这里考虑到了现实的数据情况和应用环境，并不是KNN就一定要硬套欧氏距离，其实换一种简单的方法可能反而更加适合整个模型，而且模型的最终效果可能会更理想。所以一切的数据挖掘算法的选择和使用都是基于数据模型的有效性和输出结果的效果来决定的，并不是简单的算法效果就一定不好，而高级复杂的算法一定更加有效。对了，如果你已经做了相关内容推荐，那么优化相关内容推荐这篇文章里面介绍的一些方法将是检验推荐效果的一个很好的参考。 [...]</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[...] 好了，所有的分析流程介绍完了，好像跟前一篇的距离和相似度度量完全没有关系，其实距离和相似度度量是KNN的基础算法，因为KNN的个体相似度或邻近的距离都会选择距离度量和相似度度量中的某种方法进行计算，但这里考虑到了现实的数据情况和应用环境，并不是KNN就一定要硬套欧氏距离，其实换一种简单的方法可能反而更加适合整个模型，而且模型的最终效果可能会更理想。所以一切的数据挖掘算法的选择和使用都是基于数据模型的有效性和输出结果的效果来决定的，并不是简单的算法效果就一定不好，而高级复杂的算法一定更加有效。对了，如果你已经做了相关内容推荐，那么优化相关内容推荐这篇文章里面介绍的一些方法将是检验推荐效果的一个很好的参考。 [...]</p>
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		<title>来自：anran</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/personal-view/optimize-related-content/comment-page-1/#comment-5191</link>
		<dc:creator>anran</dc:creator>
		<pubDate>Sat, 27 Aug 2011 01:53:04 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://webdataanalysis.net/?p=693#comment-5191</guid>
		<description>@&lt;a href=&quot;http://webdataanalysis.net/personal-view/optimize-related-content/comment-page-1/#comment-5182&quot; rel=&quot;nofollow&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;joegh&lt;/a&gt;: 谢谢，已经找到了。您的博客写得很好，很用心，希望继续分享更多的东西</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>@<a href="http://webdataanalysis.net/personal-view/optimize-related-content/comment-page-1/#comment-5182" rel="nofollow" target="_blank">joegh</a>: 谢谢，已经找到了。您的博客写得很好，很用心，希望继续分享更多的东西</p>
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		<title>来自：joegh</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/personal-view/optimize-related-content/comment-page-1/#comment-5182</link>
		<dc:creator>joegh</dc:creator>
		<pubDate>Fri, 26 Aug 2011 08:38:06 +0000</pubDate>
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		<description>@&lt;a href=&quot;http://webdataanalysis.net/personal-view/optimize-related-content/comment-page-1/#comment-5181&quot; rel=&quot;nofollow&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;anran&lt;/a&gt;: 你好，不是很理解“没有数据的实验”的意思，Navigation Summary这个功能我看了新老版本的GA，应该都有的，在内容模块的页面统计下。</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>@<a href="http://webdataanalysis.net/personal-view/optimize-related-content/comment-page-1/#comment-5181" rel="nofollow" target="_blank">anran</a>: 你好，不是很理解“没有数据的实验”的意思，Navigation Summary这个功能我看了新老版本的GA，应该都有的，在内容模块的页面统计下。</p>
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		<title>来自：anran</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/personal-view/optimize-related-content/comment-page-1/#comment-5181</link>
		<dc:creator>anran</dc:creator>
		<pubDate>Fri, 26 Aug 2011 08:13:07 +0000</pubDate>
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		<description>请问Navigation Summary中，Entrances, previous pages, Next pages这几个指标是如何实现的？我做了个没有数据的实验，发现GA显示的报表里没有这几项指标，所以非常诚恳地请教您一下，还望赐教</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>请问Navigation Summary中，Entrances, previous pages, Next pages这几个指标是如何实现的？我做了个没有数据的实验，发现GA显示的报表里没有这几项指标，所以非常诚恳地请教您一下，还望赐教</p>
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		<title>来自：景飒 &#187; 提升用户满意度</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/personal-view/optimize-related-content/comment-page-1/#comment-5166</link>
		<dc:creator>景飒 &#187; 提升用户满意度</dc:creator>
		<pubDate>Thu, 25 Aug 2011 02:33:37 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://webdataanalysis.net/?p=693#comment-5166</guid>
		<description>[...] 　　提升用户满意度，我们可能需要做很多事情，从全局到细节，需要处处为用户的体验和感受着想。既然我们已经验证用户的任务完成度对用户满意度会产生显著影响，那么我们可以先从提升用户的任务完成度开始。这里可以参考我之前写的关于如何让用户更容易地找到需要的信息的4篇文章——优化网站信息架构，优化网站内部搜索，优化网站导航设计，优化相关内容推荐。 [...]</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[...] 　　提升用户满意度，我们可能需要做很多事情，从全局到细节，需要处处为用户的体验和感受着想。既然我们已经验证用户的任务完成度对用户满意度会产生显著影响，那么我们可以先从提升用户的任务完成度开始。这里可以参考我之前写的关于如何让用户更容易地找到需要的信息的4篇文章——优化网站信息架构，优化网站内部搜索，优化网站导航设计，优化相关内容推荐。 [...]</p>
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		<title>来自：joegh</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/personal-view/optimize-related-content/comment-page-1/#comment-3778</link>
		<dc:creator>joegh</dc:creator>
		<pubDate>Thu, 05 May 2011 07:15:00 +0000</pubDate>
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		<description>@&lt;a href=&quot;http://webdataanalysis.net/personal-view/optimize-related-content/comment-page-1/#comment-3777&quot; rel=&quot;nofollow&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;tjdyw&lt;/a&gt;: Google Analytics不应该理解为数据仓库的底层数据，GA应该是一个数据的展现平台，如果非要跟数据仓库的架构联系上的话，应该属于数据集市（Data Mart）的范畴。</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>@<a href="http://webdataanalysis.net/personal-view/optimize-related-content/comment-page-1/#comment-3777" rel="nofollow" target="_blank">tjdyw</a>: Google Analytics不应该理解为数据仓库的底层数据，GA应该是一个数据的展现平台，如果非要跟数据仓库的架构联系上的话，应该属于数据集市（Data Mart）的范畴。</p>
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		<title>来自：tjdyw</title>
		<link>http://webdataanalysis.net/personal-view/optimize-related-content/comment-page-1/#comment-3777</link>
		<dc:creator>tjdyw</dc:creator>
		<pubDate>Thu, 05 May 2011 07:07:46 +0000</pubDate>
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		<description>可不可以这样理解，Google Analytics相当于数据仓库的底层数据，而文章中的两个实例相当于数据应用？</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>可不可以这样理解，Google Analytics相当于数据仓库的底层数据，而文章中的两个实例相当于数据应用？</p>
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