基于点击流数据的访问者/用户分析？答案

【问题标题】：Visitor / User profiling based on clickstream data?基于点击流数据的访问者/用户分析？
【发布时间】：2016-04-29 14:08:21
【问题描述】：

我们构建了一个 rails 4 站点，并将 ES 用于我们的搜索旅行/住宿引擎。我们为点击流数据创建了一个单独的 ES 索引，我们存储了非登录（session_id）和登录用户（user_id）的数据。我们现在使用存储的数据来显示网站上查看和收藏的住宿。

现在我希望基于点击分析将访问者（非登录和登录）聚集在指定的集群中。集群可以是“预算”、“夫妻”、“家庭”等。

我想用用户/会话 ID 配置文件“馈送”这些集群，以便我可以使用它来个性化我们的频道作为站点和电子邮件。

谁能指导我。我们如何创建“规则”以便将配置文件分配给集群？

谢谢..remco

【问题讨论】：

你能分享几个示例文件吗？您希望使用什么标准来对用户进行聚类，是否有阈值来决定这一点？
我想开始简单：示例“豪华家庭集群”。 A) 每周查看 + 3000 次（+ 4 位客人）。 B) 在收藏夹中添加了每周 3000 的 accos。如果这种“模式”已经发生，请将此配置文件添加到“豪华家庭集群”中
您的架构看起来如何？你有 click_count、viewed_date 等吗？
明天我会通知你，因为我需要和我们的开发人员谈谈。已经谢谢了！

标签： hadoop elasticsearch mahout elastic-map-reduce mahout-recommender

【解决方案1】：

我建议您与ActionML 交谈。我们有几款可以应用的软件，例如我们的 Page Variant Recommender，它会从用户响应中了解页面或电子邮件的哪个变体更适合某些用户个人资料或细分信息。我们拥有最先进的 Universal Recommender，它可以提取用户点击流信息来进行推荐。所有这一切都建立在 PredictionIO 机器学习框架之上，该框架又支持大量算法插件，可应用于用户的分类（监督分类）或聚类（无监督分类）以及许多其他用例。

ActionML 提供合同咨询，并尝试在PredictionIO Google Group 上回答有关其开源 Apache 2 许可软件的问题。

【讨论】：