| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究背景和目的 | 第13-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 研究目的 | 第14-15页 |
| 1.2 研究内容和论文组织结构 | 第15-17页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.2.2 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 电子商务用户行为分析理论 | 第17-28页 |
| 2.1 用户行为理论 | 第17-24页 |
| 2.1.1 用户行为定义的探讨和界定 | 第17-19页 |
| 2.1.2 用户行为理论模型 | 第19-22页 |
| 2.1.3 用户行为的一般模式 | 第22-23页 |
| 2.1.4 电子商务用户行为分析 | 第23-24页 |
| 2.2 用户需求理论 | 第24-25页 |
| 2.3 传统用户行为分析方法 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 用户在电子商务网站的点击流分析 | 第28-40页 |
| 3.1 点击流分析在电商中的主要研究内容 | 第29-34页 |
| 3.1.1 基于点击流数据的用户行为特征研究 | 第29-30页 |
| 3.1.2 基于点击流数据的用户细分研究 | 第30-32页 |
| 3.1.3 基于点击流数据的用户行为预测研究 | 第32-34页 |
| 3.2 当前点击流分析的主要理论模型 | 第34-39页 |
| 3.2.1 搜索概率模型 | 第34-35页 |
| 3.2.2 用户选择模型 | 第35-37页 |
| 3.2.3 购买转换模型 | 第37-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 实验的设计 | 第40-48页 |
| 4.1 实验目的 | 第40页 |
| 4.2 实验过程设计 | 第40-45页 |
| 4.2.1 实验预调查 | 第40-41页 |
| 4.2.2 实验规则 | 第41-42页 |
| 4.2.3 实验后访谈 | 第42-43页 |
| 4.2.4 实验反思 | 第43-44页 |
| 4.2.5 实验改进 | 第44-45页 |
| 4.3 基于Chrome的客户端数据采集小程序的设计 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 实验数据预处理以及描述性统计分析 | 第48-60页 |
| 5.1 实验数据预处理 | 第48-50页 |
| 5.1.1 实验数据的格式 | 第48-49页 |
| 5.1.2 实验数据的清洗 | 第49-50页 |
| 5.2 实验数据的描述性统计 | 第50-59页 |
| 5.2.1 页面的分类方案和定义 | 第50-54页 |
| 5.2.2 实验数据的初步可视化展示 | 第54-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 挖掘用户偏好模式的一种方法 | 第60-76页 |
| 6.1 马尔科夫过程 | 第60-63页 |
| 6.2 页面转换的马尔科夫描述 | 第63-66页 |
| 6.3 用户路径预测 | 第66-67页 |
| 6.4 用户偏好的度量 | 第67-69页 |
| 6.4.1 页面状态与用户在浏览频率上的关系 | 第67-68页 |
| 6.4.2 页面状态与用户在时间上的关系 | 第68页 |
| 6.4.3 页面状态与用户在浏览频率和时间上的关系 | 第68-69页 |
| 6.5 基于浏览频率和停留时间共同作用下的聚类 | 第69-72页 |
| 6.5.1 以停留时间为主要指标的聚类 | 第69-71页 |
| 6.5.2 以浏览频数为主要指标的聚类 | 第71-72页 |
| 6.6 深度访谈结果分析 | 第72-75页 |
| 6.7 本章小结 | 第75-76页 |
| 结论与展望 | 第76-79页 |
| 参考文献 | 第79-89页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91页 |