Bir web sitesi üzerinden yolculuklar için bir yol olasılık ağacı oluşturun

Şu anda bir web sitesinde analiz yapıyorum ve insanların web sitesine her ulaştıklarında olası yolu gösteren bir karar ağacı diyagramı oluşturmamı gerektiriyor. Ben data.frameana sayfasından başlayarak, siteye tüm müşterilerin yollarını gösteren bir ile ilgileniyorum . Örneğin, bir müşteri aşağıdaki yolu izleyebilir:

Homepage - pg 1
Kitchen Items page - pg 2
Pots and Pans page - pg 3

bu müşterinin 3 sayfalık bir yolculuğu olur. R'de yapmak istediğim şey, tüm müşteri yollarını birleştirmek ve böylece sitede belirli bir yolu izleyen bir müşteriye bir olasılık atamaktır. Örneğin, tüm yolları inceleyecek olsaydım, Ana sayfaya gelenlerin% 34'ünün 'Mutfak eşyaları sayfasına' gittiğini bulabilirdim. R bu tesiste mevcut mu?

Ben rpart ve partykit paketleri ile farklı yöntemler aradım ama herhangi bir yardım gibi görünmüyordu.

Bunun için doğru yönde herhangi bir direksiyon çok takdir!

Başlamanın bir yolu değil, matrisine sahip olmak ( deyin ) burada sayfa sayısıdır. Ardından , sayfa sayfa her kullanıcı sıçrama yaptığınızda ham veri artış matris elemanınıza göre birer birer . Bu size geçiş olasılıklarını getirir.$n \times n$$M_{n \times n}$$n$$M_{rc}$$r$$c$

İlk sorunuz şu şekilde cevaplandı: "Ana sayfadaki kullanıcıların yüzde kaçı (d. Sayfa 1), Mutfak Eşyalarının (d. Sayfa 2) yanında seyahat ediyor?"

$\frac{M_{12}}{ \sum_c M_{1c}}$

Yoksa bu çok basit mi?

Google'ın PageRank algoritmasını yeniden oluşturmaya çalıştığınız anlaşılıyor. PageRank algoritmasının çoğu Markov Zincirleri kullanılarak geliştirilmiştir. R'de PageRank yöntemleri geliştirmeyle ilgili birçok şey bulabilirsiniz.

igraph.sourceforge.net/doc/R/page.rank.htm

Burada gördüğüm kadarıyla, igraphs / Markov Zincirlerinin muhtemelen gidilecek yol olduğunu kabul ediyorum, ancak kesinlikle rpart ve / veya parti setini kullanabilirsiniz.

Sınırlı örneğinizle basit bir cevap vermek benim için zor, ama genel olarak nasıl yapacağınızı açıklayabilirim.

Tüm kullanıcılarınızın nerede bulunduğuna bakmak ve örneğin bir dizede özetlemek istiyorsunuz

"Home / product4 / product3 / product4 / buynow"
"Home / product3 / buynow"
"Home / product3 / product4"

Daha sonra kullanıcılarınızı kategorilere bölebilir, "şimdi satın al" sayfasında bulunanları ve yapmayanları söyleyebilirsiniz. O zaman bu terminal sonucunu tahmin etmeye başlayabilirsiniz. Bu örnekte, belki de en çok karşılaştırma dükkanını yapan kişilerin bir şey satın almadığını / satın almadığını öğreneceksiniz.

Ayrıca "buynow sayfasından önceki sayfa neydi" "" bir şey satın almadan önce kaç sayfa ziyaret ettiler "veya" ilk hesaplarını ne zaman oluşturdular "gibi daha fazla değişken oluşturabilir ve bu metrikleri analizinize ekleyebilirsiniz.

İşte bu kadar çıkabilecek farklı pek çok yolu vardır ve bu farklı sorulara cevap başlar, ama benim açımdan böyle olduğunu olabilir ağaçları kullanmak ve bazı sorunlar için fikir için daha hızlı ve daha basit bir yol olabilir.

Bu arada, factorveya as.factorpartiyi kullanacaksanız sayısal olmayan değişkenler faktörleri yapmanız gerekir . Partinin başlamanız için bazı güzel vinyetleri var.