I webbmiljön, särskilt för e-handelswebbplatser, blir användaridentifieringen en stor utmaning för inträdeskontroll på högtrafikplatser. Som tidigare visats av flera författare [5, 2], när en webbserver är överbelastad finns det en betydande förlust av dataflöde när vi jämför färdiga sessioner och antalet svar per sekund; längre sessioner är oftast de som slutar i försäljning men också den mest känsliga för att ladda misslyckanden. Även om det finns en del arbete på sessionsbaserad antagningskontroll [2, 13], maximerar detta tillvägagångssätt inte intäkterna eftersom det behandlar alla icke-loggade sessioner på samma sätt. I det här dokumentet presenterar vi en ny metod för att lära sig att prioritera användare med högre inköps intentioner. För detta använder vi traditionella maskininlärning tekniker och andra order Markov-chain modeller; vi testar vår strategi för åtkomstloggar som erhållits från en high-traffic online resebyrå. Vi kan träna ett system för att uppskatta sannolikheten för eventuella användarens inköp intentioner enligt dess tidiga navigering klick och annan statisk information. Förutsägelserna kan användas av antagningskontrollsystem för att prioritera sessioner eller neka dem om inga resurser finns tillgängliga, vilket förbättrar försäljningsgenomströmningen per tidsenhet.
En arkitektur för antagningskontroll på e-handelswebbplatser som prioriterar användarsessioner baserat på förutsägelser om användarens avsikter att köpa en produkt föreslås i REF.
Web Customer Modeling for Automated Session Prioritization on High Traffic Sites
{'venue': 'Proceedings of the 11th International Conference on User Modeling. Corfu', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}