ウェブサイトを通る経路のパス確率ツリーを構築する

私は現在、Webサイトで分析を行っています。そのため、Webサイトにアクセスしたときに人々がたどる可能性のある経路を示すディシジョンツリー図を作成する必要があります。data.frameホームページから、すべてのお客様のサイトへの経路を表示するa を扱っています。たとえば、顧客は次の方法をとることができます。

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

したがって、この顧客は3ページの移動を行うことになります。私がRでやろうとしていることは、すべての顧客のパスを組み合わせて、サイトの特定のパスをたどる顧客に確率を割り当てることです。たとえば、すべてのパスを調べると、ホームページにアクセスした人の34％が「キッチンアイテムのページ」にアクセスすることがわかりました。Rにはこの機能がありますか？

rpartとpartykitパッケージを使用してさまざまなメソッドを調べましたが、それらは役に立たないようです。

このための正しい方向への操縦は非常に高く評価されています！

$n \times n$$M_{n \times n}$$n$$M_{rc}$$r$$c$

あなたの最初の質問はすでにこれで答えられています：「ホームページ（ページ1と言う）のユーザーの何パーセントが、たとえばキッチンアイテム（ページ2と言う）の隣に移動しますか？」

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

それともあまりにも単純すぎますか？

GoogleのPageRankアルゴリズムを再作成しようとしているようです。PageRankアルゴリズムのほとんどは、マルコフ連鎖を使用して開発されました。RでPageRankメソッドの開発に関する多くの言及を見つけることができます。

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

私がここで見るものから、igraphs / Markov Chainsがおそらく進むべき道であることに同意しますが、rpartやpartykitを確実に使用することができます。

私があなたの限られた例で簡単な答えを出すのは難しいですが、私はあなたがそれをどのように行うか一般的に説明できます。

たとえば、すべてのユーザーがどこにいたかを確認し、それを文字列に要約します。

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

次に、ユーザーをカテゴリに分類します。たとえば、「今すぐ購入」ページに到達したユーザーとそうしなかったユーザーなどです。その後、単にその最終結果で予測を開始できます。この例では、比較商品を最も多く購入した人が何かを購入したか、購入しなかったことがわかるでしょう。

「buynowページの前のページは何か」、「何かを購入する前にアクセスしたページ数」、「最初のアカウントを作成したのはいつか」など、さらに多くの変数を作成し、それらの指標を分析に追加することもできます。

さまざまな方法があり、さまざまな質問に答え始めますが、私のポイントは、木を使用することができ、いくつかの問題については、洞察へのより迅速で単純なルートになる可能性があるということです。

ちなみに、パーティを使用する場合は、factorまたはを使用して、非数値変数を因数分解する必要がありas.factorます。パーティーはあなたを始めるためのいくつかの素晴らしいビネットがあります。