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一个简单的解决方案是尝试几个报告,并检查哪个报告更具信息性。您的站点和数据的性质可能意味着有些报告出乎意料地有用,而有些则不有用。例如,如果一份报告有一个“平面”面积图,那就找别的。 更好的是给报告的消费者一个选择和提供反馈的能力。根据他们真正需要的调整报告。 P.S.我会从 以m视图的前n个标记为例,其中n和m是查看的标记总数和页面视图总数的百分比。 “先报告” |
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你可以看看机器学习算法,找到评估你选择的有效性的算法。 例如: http://en.wikipedia.org/wiki/Supervised_learning#Approaches_and_algorithms 像最近的邻居和Bayes这样的东西可以帮助你改进你的建议。 然而,这太过分了,因为它只是在暗示“你也想看看这个吗?”但这是提供更好的连接的有趣方法。但是,它需要一些方法来确定您的用户是否重视您的建议(例如,“我喜欢这个!”-基于花费在链接上的时间的链接或日志分析等) |