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Using Sequence Analysis to Classify Web Usage Patterns across Websites

机译：使用序列分析在网站上对网站使用模式进行分类

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This study applies sequence analysis to identify the distinct web browsing patterns based on 200 China users' 30-days web usage. Our results reveal four key, unique web navigation behavior categories, namely search-information browsing, social-information browsing, ecommerce-information browsing, and direct browsing. Of these, the ratio of ecommerce activities in the social-information cluster is higher than the others, with the exception of the ecommerce-information cluster. To test the robustness of the proposed method based on our classification, we also summarize the characteristics of each category after they were segmented according to two demographic indicators, i.e. gender and occupation. Different online shopping behaviors are also discussed through the proposed classified groups. Complementing the extant methods which are based on within-website categorization of consumers, the demonstration of the sequence analysis application to e-commerce affords a deeper, integrated understanding of an individual's online activity and behavior (i.e., navigation across multiple websites).
机译：本研究适用序列分析，以确定基于200个中国用户30天的Web使用情况的不同的Web浏览模式。我们的结果显示了四个关键，独特的Web导航行为类别，即搜索信息浏览，社交信息浏览，电子商务信息浏览和直接浏览。其中，除了电子商务信息集群之外，社交信息集群中的电子信息集群中的电子商务活动的比例较高。为了基于我们的分类测试所提出的方法的稳健性，我们还总结了根据两种人口指标进行分割后各种类别的特征，即性别和职业。还通过拟议的分类组讨论了不同的在线购物行为。补充基于网站内的消费者内部分类的现存方法，向电子商务的序列分析应用程序的示范提供了更深入的，综合了解个人的在线活动和行为（即，在多个网站上导航）。

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