Skryptowy system monitorowania zachowań użytkowników serwisów WWW

• Autorzy: Tomasz Zdziebko

Warianty tytułu

Script System of Behaviours Monitoring of WWW-Services Users

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Internet rozwija się w zdumiewającym tempie w wielu aspektach. Ze wzrostem popularności, liczby użytkowników, serwisów internetowych, sklepów internetowych i biznesowych zastosowań potrzeba poznania i zrozumienia zachowań indywidualnych użytkowników zyskuje na znaczeniu. Jednym z czynników przemawiających za tą tendencją jest możliwość dostosowania przekazywanych treści do indywidualnych gustów i preferencji użytkowników - tak zwana personalizacja. Jej waga dla właścicieli serwisów WWW jest coraz wyższa. Zastosowanie systemów personalizacji może się przyczynić do zwiększenia tak satysfakcji klientów, jak i obrotów sklepów internetowych oraz do pozyskania długoterminowych wartościowych klientów.(fragment tekstu)

EN

article shows capability of the QFD method (Quality Function Deployment) as a means of support for choosing an e-learning system for a higher school. The method is typically used in quality management during the new article design process and can be successfully applicable in the demand definition phase and its further conversion to the system's aims.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Zachowania klientów; Użytkownicy internetu; Oprogramowanie; Serwis internetowy

EN

Customer behaviour; Internet users; Software; Website

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia Informatica
• Rocznik: 2008
• Numer: nr 22 Aplikacje systemów informatycznych
• Strony: 77--87

Twórcy

autor

Tomasz Zdziebko

• Uniwersytet Szczeciński

Bibliografia

• Catledge L.D., Pitkow J.E., Characterizing Browsing Strategies in the World-Wide Web, Proceedings of the Third International World-Wide Web conference on Technology, tools and applications, 1995.
• Claypool M., Le P., Wased M., and Brown, D., Implicit interest indicators, In Proc. 6th International Conference on Intelligent User Interfaces, 2001.
• Goecks J., Shavlik J., Learning users' interests by unobtrusively observing their normal behavior., In Proc. 5th International Conference on Intelligent User Interfaces, 2000.
• Granka L.A., Joachims T., Gay, G., Eye-tracking analysis of user behavior in WWW search., In Proc. 27th Annual International Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2004.
• Kim H., and Chan P.P., Implicit Indicators for Interesting Web Pages. Proc. Intl. Conf. on Web Information Systems and Technologies, pp. 270-277, 2005, pp. 270-277.
• Jung K.: Modeling web user interest with implicit indicators, Master Thesis, Florida Institute of Technology, 2001.
• Kim H., Chan P.K., Learning implicit user interest hierarchy for context in personalization., In International Conference on Intelligent User Interfaces, 2003.
• Mobasher B., Dai H., Luo T., Nakagawa M., Effective Personalization Based on Association Rule Discovery from Web Usage Data, Web Information and Data Management, 2005.
• Opera, http://my.opera.com/hallvors/blog/show.dml/217592, 12.07.2006 .
• Peter-Paul Koch site, http://www.quirksmode.org/js/support.html, 07.2007.
• Speretta M., Gauch S., Personalizing Search Based on User Search Histories, Thirteenth International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2004), 2004.
• Velayathan G., Yamada S., Can We Find Common Rules of Browsing Behavior?, 6th International World Wide Web Conference, 2007.
• Watson A., Sasse M.A., Measuring perceived quality of speech and video in multimedia conferencing applications, In Proc. ACM Multimedia Conference, 1998.
• Weinreich H., Obendort H., Herder E., Mayer M., Exploring Three Aspects of Web Navigation, WWW Conference 2006, ACM Press, 2006.