DOBBS：构建一个综合数据集以研究在线用户的浏览行为
摘要：用户浏览行为的调查为优化网站设计、网络浏览器设计、搜索引擎提供价值、以及在线广告提供了有用的信息。这是一个自从Web开始以来一直受到积极研究的话题，存在大量的工作。然而，新的在线服务以及Web和移动技术的进步显然改变了“浏览Web”的含义，并且需要对问题和研究进行全新的关注，特别是关于已使用的模型是否仍然适用的问题。平台，如YouTube、Netflix或last.fm已经开始取代传统媒体渠道（电影院、电视、广播）和媒体分发格式（CD、DVD、蓝光）。社交网络（如Facebook）和浏览器游戏平台吸引了全新的、尤其是不太擅长技术的受众。此外，移动技术和设备的进步使得“在行动中”浏览成为常态，并且改变了用户行为，因为移动情况下的浏览行为常常受用户在物理世界中的位置和上下文的影响。常用的数据集，如Web服务器访问日志或搜索引擎事务日志，本质上无法捕捉到用户在所有这些方面的浏览行为。DOBBS（DERI在线行为研究）是一项以非侵入性、完全匿名和保护隐私的方式创建这样一个数据集的工作。为此，DOBBS提供了一个浏览器插件，用户可以安装，用来跟踪他们的浏览行为（例如，他们在Web上花了多少时间，他们在一个网站上停留多长时间，他们经常访问一个网站，他们如何使用他们的浏览器等等）。在本文中，我们概述了DOBBS背后的动机，详细描述了插件和捕获的数据，并呈现了一些初步结果，以突出DOBBS的优势。
作者：Christian von der Weth and Manfred Hauswirth
论文ID：1307.1542
分类：Human-Computer Interaction
分类简称：cs.HC
提交时间：2013-07-08