웹 사이트를 통한 여행을위한 경로 확률 트리 구축

저는 현재 웹 사이트에서 사람들이 웹 사이트에 도착할 때마다 취할 수있는 경로를 보여주는 의사 결정 트리 다이어그램을 작성해야하는 분석을 수행하고 있습니다. 내가 처리하고 data.frame홈페이지에서 시작, 사이트에 모든 고객의 경로를 보여주고있다. 예를 들어 고객은 다음 경로를 사용할 수 있습니다.

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

이 고객에게는 3 페이지의 여정이 있습니다. R에서 시도하고 싶은 것은 모든 고객 경로를 결합하여 사이트의 특정 경로를 따르는 고객에게 확률을 할당하는 것입니다. 예를 들어 모든 경로를 살펴보면 홈페이지에 도착한 사람들의 34 %가 ​​'주방 품목 페이지'로 이동하는 것을 알 수 있습니다. R에이 시설이 있습니까?

rpart 및 partykit 패키지를 통해 다른 방법을 찾았 지만 도움이되지 않는 것 같습니다.

이것에 대한 올바른 방향으로의 조향은 대단히 감사합니다!

시작하는 한 가지 방법은 아니지만 행렬 (예 : )을 입니다. 여기서 은 페이지 수입니다. 그런 다음 사용자가 페이지에서 페이지로 때마다 원시 데이터 증분 행렬 요소 를 기준으로합니다 . 그것은 당신에게 전이 확률을 가져옵니다.M n × n n M r c r $n \times n$$M_{n \times n}$$n$$M_{rc}$$r$$c$

첫 번째 질문은 이미 다음과 같이 답변되었습니다. "홈페이지 (예 : 1 페이지) 사용자 중 몇 퍼센트가 주방 용품 (예 : 2 페이지) 옆으로 이동합니까?"

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

아니면 너무 단순한가요?

Google의 PageRank 알고리즘을 다시 작성하려는 것 같습니다. PageRank 알고리즘의 대부분은 Markov Chains를 사용하여 개발되었습니다. R에서 PageRank 메소드 개발에 대한 많은 언급을 찾을 수 있습니다.

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

내가 여기에서 보았을 때, 나는 igraphs / Markov Chains가 갈 길이라고 동의하지만 rpart 및 / 또는 partykit을 확실히 사용할 수 있습니다.

제한된 예를 들어 간단한 대답을하기는 어렵지만 일반적으로 어떻게 할 것인지 설명 할 수 있습니다.

모든 사용자의 위치를 ​​확인하고이를 예를 들어 문자열로 요약하십시오.

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

그런 다음 사용자를 카테고리로 분류 할 수 있습니다 (예 : "지금 구매"페이지에서 종료 된 사용자와 그렇지 않은 사용자). 그런 다음 해당 터미널 결과를 예측하기 시작할 수 있습니다. 이 예에서는 아마도 가장 많은 비교를 한 사람들이 무언가를 사지 않았거나 구매하지 않았 음을 알 수있을 것입니다.

"구매 페이지 이전의 페이지 수", "구매하기 전에 방문한 페이지 수"또는 "첫 번째 계정을 만든시기"등의 변수를 더 많이 만들 수 있으며 이러한 메트릭을 분석에 추가 할 수 있습니다.

거기 당신이 갈 수있는 다른 방법이 많이 있습니다, 이것은 다른 질문에 대한 답변을 시작하지만 제 요점은 당신이 있다는 것입니다 수있는 나무를 사용하여 몇 가지 문제가 통찰력을 빠르고 간단 경로 일 수 있습니다.

그건 그렇고, 당신은 사용하여 숫자가 아닌 변수 요인을 만들 필요가 factor또는 as.factor당신이 파티를 사용하려고하는 경우. Party에는 멋진 비네팅이 있습니다.