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        大數(shù)據(jù)背景下互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析

        2019-06-15 01:01:22侯磊
        關(guān)鍵詞:用戶行為大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)

        侯磊

        摘要:人類正在全面進(jìn)入大數(shù)據(jù)信息時代的過程中,越來越多的用戶行為會被自動化機(jī)器進(jìn)行記錄,對這些用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析就可以對用戶的需求進(jìn)行一定的預(yù)測,進(jìn)而更好的掌握社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展的規(guī)律。本文主要是對近些年來的大數(shù)據(jù)和云計算為用戶行為分析帶來的挑戰(zhàn)進(jìn)行分析,對用戶行為分析的基本內(nèi)容進(jìn)行分析,旨在進(jìn)一步的促進(jìn)相關(guān)企業(yè)的發(fā)展和進(jìn)步。

        關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);互聯(lián)網(wǎng);用戶行為

        中圖分類號:TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1007-9416(2019)03-0227-02

        1 大數(shù)據(jù)分析的基本概念和互聯(lián)網(wǎng)用戶行為特點

        1.1 大數(shù)據(jù)分析的基本概念

        與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)記錄相比,大數(shù)據(jù)不僅僅是規(guī)模上的擴(kuò)大,其本質(zhì)也出現(xiàn)了一定的變化。大數(shù)據(jù)信息的主要來源途徑就是各種設(shè)備在運(yùn)行的過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息以及用戶瀏覽網(wǎng)站時產(chǎn)生的交互信息,大部分都是半結(jié)構(gòu)化信息,因此就會比較容易出現(xiàn)真?zhèn)坞y辨的雜亂數(shù)據(jù)。要從大數(shù)據(jù)用戶行數(shù)據(jù)挖掘來進(jìn)行分析,是一項需要長期積累和實踐的過程,需要在未來進(jìn)行進(jìn)一步的重視和發(fā)展。

        1.2 互聯(lián)網(wǎng)用戶行為特點

        互聯(lián)網(wǎng)用戶行為主要指的就是互聯(lián)網(wǎng)用戶的基本特點,主要是表現(xiàn)在用戶在網(wǎng)絡(luò)訪問和使用上的一系列規(guī)律。對于現(xiàn)階段的互聯(lián)網(wǎng)用戶行為來說,它已經(jīng)成為一種系統(tǒng)性的學(xué)科,具有明顯的人為特點。對于用戶行為來說,它所涉及到的內(nèi)容是非常廣泛的,需要在不同的視域下進(jìn)行具體的分析。用戶的不同社會生活環(huán)境、不同的額次那個為習(xí)慣和興趣愛好以及不同的社交群體,都會給用戶行為帶來不同的個性化特點,通過大數(shù)據(jù)來對用戶的行為進(jìn)行一定的監(jiān)控和分析,尤其是其中的用戶流量、使用時長和發(fā)消息數(shù)等,可以為業(yè)務(wù)的使用情況或者是企業(yè)的相關(guān)決策提供有價值的信息。

        2 大數(shù)據(jù)對企業(yè)與用戶關(guān)系的影響

        在互聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境中,用戶對于企業(yè)管理的參與度在不斷的增強(qiáng),大數(shù)據(jù)的模式改變了以往的商業(yè)模式和運(yùn)作形式,通過對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以對用戶進(jìn)行一定的了解和分析,而與用戶進(jìn)行互動已經(jīng)成為企業(yè)發(fā)展的主要方向之一。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)讓企業(yè)和用戶之間的關(guān)系出現(xiàn)了變化。首先來說,互聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境為企業(yè)提供可更多的創(chuàng)新條件,企業(yè)可以通過建立起開放式的創(chuàng)新模式來為用戶創(chuàng)造出更多的價值。其次,大數(shù)據(jù)可以通過對用戶廣泛的信息進(jìn)行收集,進(jìn)而提高用戶的議價能力,讓用戶與企業(yè)的互動成為產(chǎn)品研發(fā)和推廣的重要影響因素。最后,互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)不僅讓用戶和企業(yè)的實時互動成為可能,還對各種虛擬社群的興起有著強(qiáng)烈的促進(jìn)作用。

        在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的環(huán)境下,價值的創(chuàng)造是互動形成的,因此企業(yè)和用戶價值創(chuàng)造關(guān)系和方式的改變,讓傳統(tǒng)的研發(fā)模式進(jìn)行轉(zhuǎn)型,一方面企業(yè)需要利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)形成新的創(chuàng)新模式,另一方面企業(yè)還要利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)來對自身的研發(fā)能力進(jìn)行增強(qiáng),進(jìn)一步的形成企業(yè)和用戶互動的創(chuàng)新動態(tài)能力。

        3 大數(shù)據(jù)背景下對用戶行為分析帶來的挑戰(zhàn)

        3.1 數(shù)據(jù)存儲的問題

        與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相比,大數(shù)據(jù)不僅會出現(xiàn)量的增長,也會出現(xiàn)一定的質(zhì)的變化。傳統(tǒng)的用戶行為分析主要以來與數(shù)據(jù)倉庫來對相應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲,但是對于大數(shù)據(jù)來說,巨型數(shù)據(jù)的處理能力需要得到進(jìn)一步的提升,同時傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫無法對高速的變化進(jìn)行良好的適應(yīng),因此想要實現(xiàn)大數(shù)據(jù)用戶行為分析,就要對巨型數(shù)據(jù)儲存和處理的問題進(jìn)行解決。

        3.2 信息規(guī)范的問題

        大數(shù)據(jù)的主要來源就是機(jī)器生成的數(shù)據(jù)和社交網(wǎng)站上緩存的數(shù)據(jù),不管是哪種數(shù)據(jù),其中有本結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)也有一些原始數(shù)據(jù)。對于這些數(shù)據(jù)來說,因為缺乏對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和內(nèi)涵的解釋,大量的數(shù)據(jù)會出現(xiàn)定義不清和真假混雜的現(xiàn)象,對之后的用戶分析會有一定的干擾作用,影響用戶分析的效果。

        3.3 知識組織問題

        基于大數(shù)據(jù)的時代,用戶行為的數(shù)據(jù)分析是一個持續(xù)的數(shù)據(jù)玩具和累積的過程,因為現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)平臺的數(shù)據(jù)是非誠多的,數(shù)據(jù)在經(jīng)過挖掘和處理之后還是要存儲在云平臺當(dāng)中,因此對于大數(shù)據(jù)的知識組織來說,需要具備高擴(kuò)展性和更加便于整合的特性,只有這樣才能更好的促進(jìn)各個企業(yè)的發(fā)展。

        3.4 信息安全與公民隱私問題

        在大數(shù)據(jù)的時代中,很多用戶的隱私信息和有可能遭到泄露,比如說在進(jìn)行個人的信息檢索或者是手機(jī)定位的時候,一不注意就會暴露自己的個人信息。在大數(shù)據(jù)的背景下,依然要對用戶信息的獲取的合理性和合法性進(jìn)行規(guī)定,需要更加清晰的法律或者規(guī)范來對此進(jìn)行限制。大數(shù)據(jù)的信息處理是很難在一個封閉的環(huán)境下進(jìn)行的,因此對于信息安全問題來說,就會變得更加不可控,相應(yīng)的安全管理很難實施。如何讓大數(shù)據(jù)時代下用戶的信息不被非法盜用,對用戶造成不利影響,這是一項極為重要的問題。

        4 大數(shù)據(jù)背景下的用戶行為分析

        4.1 對各種信息資源的收集和整理

        對于目前能夠搜集到的各項大數(shù)據(jù)來說,基本都是通過業(yè)務(wù)、日志等數(shù)據(jù)方式來生成的,但是卻沒有很好地將大數(shù)據(jù)應(yīng)用到對用戶行為的分析上,這對于相關(guān)的企業(yè)和組織來說,是一種新挑戰(zhàn)和機(jī)遇。在開展用戶行為分析的時候,要根據(jù)用戶的需求,對大數(shù)據(jù)信息組織的規(guī)范進(jìn)行重視,利用元數(shù)據(jù)或是標(biāo)記語言等策略,對大數(shù)據(jù)的信息內(nèi)涵進(jìn)行標(biāo)示,進(jìn)而為用戶行為分析軟件提供更多的便利,能進(jìn)一步的對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有效的搜集和分析。

        4.2 信息資源的分類

        對信息資源進(jìn)行整合主要可以分為兩種類型,分貝是同類數(shù)據(jù)和合并和異類數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)。對于同類數(shù)據(jù)的合并來說,就是將網(wǎng)絡(luò)用戶的發(fā)帖信息匯集的一起,然后對某類用戶群體所關(guān)注的熱點進(jìn)行研究。盡管數(shù)據(jù)本身是同一種類型,但是對于數(shù)據(jù)格式和規(guī)模等方面,還是存在著一定的差別的,因此在進(jìn)行信息資源整合的時候,必須要對數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一性進(jìn)行充分的考慮,同時還要對不同數(shù)據(jù)規(guī)模的代表性進(jìn)行重視。而異類數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)就是將相關(guān)的用戶日志、文獻(xiàn)摘要或者是關(guān)鍵詞等信息進(jìn)行一定的整合。

        4.3 對信息的挖掘和處理

        在大數(shù)據(jù)的時代中想要實現(xiàn)對信息的挖掘和處理是具有突出的優(yōu)勢的,主要會體現(xiàn)在兩個方面:一是在數(shù)據(jù)特異性、安全性以及相關(guān)法律限制的影響之下,將數(shù)據(jù)信息的內(nèi)容進(jìn)行集中化的處理是不現(xiàn)實的,因此需要先進(jìn)行本地處理之后,再進(jìn)行進(jìn)一步的后續(xù)處理。二是將數(shù)據(jù)源分為多個小的模塊,盡可能的在本地做到對數(shù)據(jù)信息的預(yù)處理和挖掘,然后將所挖掘到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行合并,進(jìn)一步的減少數(shù)據(jù)出書和系統(tǒng)計算的成本支出。

        5 結(jié)語

        綜上所述,在大數(shù)據(jù)的背景下,更大規(guī)模的數(shù)據(jù)信息會被應(yīng)用到用戶行為分析的過程當(dāng)中,這對于用戶行為分析來說,不僅是一種挑戰(zhàn)更是一種全新的發(fā)展機(jī)遇。在對大數(shù)據(jù)背景下的用戶行為進(jìn)行分析的時候,要將數(shù)據(jù)生成、信息分析和知識重構(gòu)作為一個整體,從更加廣闊的視野來對大數(shù)據(jù)用戶行為進(jìn)行研究。同時,在對大數(shù)據(jù)的特性和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步加強(qiáng)對用戶行為理論、 信息組織規(guī)范、信息資源整合的研究,進(jìn)一步的促進(jìn)相關(guān)企業(yè)和組織大發(fā)展。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 陳碩,李曉戈.大數(shù)據(jù)、云計算與用戶行為經(jīng)驗分析[J].信息記錄材料,2018(07):118-120.

        [2] 馬天龍.移動互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析[J].電子技術(shù)與軟件工程,2015(09):15.

        Analysis of Internet User Behavior under the Background of Big Data

        HOU Lei

        (Shaanxi Guangdian Network Media (Group) Co., Ltd., Xi'an Shaanxi? 710061)

        Abstract:Human beings are entering the era of big data information. More and more user behaviors will be recorded by automated machines. Mining and analyzing these user data can predict the needs of users and make them better. Master the laws of social and economic development. This paper mainly analyzes the challenges brought by user data analysis in big data and cloud computing in recent years, and analyzes the basic content of user behavior analysis, aiming to further promote the development and progress of related enterprises.

        Key words:big data; internet; user behavior

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