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研究生:王佳鳳
研究生(外文):Chia-Feng Wang
論文名稱:運用資料採礦於台灣觀光資訊入口網站瀏覽行為分析
論文名稱(外文):The Study of Applying Data Mining Technology to the Browsing Behavior in the Tourism Information Portal of Taiwan
指導教授:黃正聰黃正聰引用關係
指導教授(外文):Cheng-Tsung Hwang
學位類別:碩士
校院名稱:靜宜大學
系所名稱:觀光事業學系研究所
學門:民生學門
學類:觀光休閒學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2005
畢業學年度:93
語文別:中文
論文頁數:115
中文關鍵詞:資料採礦關聯分析網站日誌檔台灣觀光資訊入口網站
外文關鍵詞:web side log filesweb miningrelational analysisthe Tourism information Portal of Taiwan
相關次數:
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台灣觀光資訊入口網站(http://taiwan.net.tw)每天約有一萬人次上網,在這無形中已經儲存著數以兆計由0與1所組成的磁性記憶與資料,我們運用資料採礦技術嘗試將龐大資料轉化成寶貴的資訊以供相關決策人員參考。
本研究時間為2004/2/1到2004/4/30共三個月時間,針對台灣觀光資訊入口網站之網站日誌檔(log files)透過WEB TREND 、SPSS 、SPSS CLEMENTINE等軟體工具,對其作相關瀏覽行為之分析。
主要分析結果為:一、網路使用方面:每人上網瀏覽頁數平均為四頁,且停留時間以一分鐘內占最多人數,上網時段以平日人數較多於週末,一天內平均有三階段上網人潮,分別為早上九點到十一點、下午三點到五點、晚上八點到十一點。二、交叉分析方面:點選時間與旅遊型態有顯著差異。三、關聯分析方面:不同旅遊景點類型其相關點選的旅遊景點不同。本研究最後並提出相關建議及策略供產、官、學界參考。
There are at least 10,000 people browsing the Tourism information Portal of Taiwan(http://taiwan.net.tw/)and billions of the magnetic memory and data have already being stored, which are composed of 0 and 1. We provide references, which we transfer the great amounts of data into valuable information via Web mining technique to the decisive members.
The study period is three months—from 2004/2/1 to 2004/4/30, and it focuses on the log files of Tourism information Portal of Taiwan, which was analyzed via WEB TREND 、SPSS 、SPSS CLEMENTINE.
The results are as follows:
1. Internet usage: Averagely, each person browses four pages each day, and most people’s browsing time is within one minute. There are more people surfing the Internet during weekdays, and there are least people surfing the Internet on weekends. There are 3 periods of the Internet—the first period is from 9: 00 am to 11:00 am; the second period is from 3: 00 pm to 5:00 pm; the third period is from 8: 00 pm to 11:00 pm.
2. Cross-analysis: the click time and types of traveling show great differences.
3. Connected analysis: The types of different tourists attractions are also different from click tourists attractions.
We offer the suggestions and strategies according the above results to the industry, the administrator, and the academic.
第一章 : 緒論
第一節:前言 p.1
第二節:研究動機 p.2
第三節:研究範圍與目的 p.4
第四節:研究流程 p.5
第二章:文獻回顧
第一節:我國觀光發展現況分析 p.6
第二節:Web mining 網路探勘 p.12
第三節:觀光資源分類 p.34
第三章:研究方法
第一節: 調查方法及抽樣之擇定 p.41
第二節 : 研究架構 p.44
第三節:研究問題與假設 p.49
第四節 : 研究工具 p.53
第四章:網路記錄檔案分析與發現
第一節:瀏覽行為分析 p.54
第二節:交叉分析 p.72
第三節:關聯分析 p.83
第五章:結論與未來展望
第一節:結論與建議 p.96
第二節:未來研究方向 p.107
第三節:研究限制 p.113
參考文獻 p.114
附錄1:網頁欄位

圖目錄:

圖1-1-1、研究流程 p.5
圖2-1-1、台灣觀光資訊入口網站首頁 p.9
圖2-1-2、台灣觀光資訊入口網站首頁配置圖 p.9
圖2-2-1、web mining之分類 p.16
圖2-2-2、web usage mining的架構圖 p.18
圖3-1-1、資料轉化流程圖 p.43
圖3-2-1、資料倉儲架構圖 p.45
圖3-2-2、研究架構圖 p.48
圖4-1-1、二月上站造訪流量 p.57
圖4-1-2、二月使用者一週使用之變化情形 p.57
圖4-1-3、三月上站造訪流量 p.58
圖4-1-4、三月使用者一週使用之變化情形 p.58
圖4-1-5、四月上站造訪流量 p.58
圖4-1-6、四月使用者一週使用之變化情形 p.58
圖4-1-7、二月使用者1 天24 小時使用之變化情形 p.59
圖4-1-8、三月使用者1 天24 小時使用之變化情形 p.60
圖4-1-9、四月使用者1天24小時使用之變化情形 p.60
圖4-1-10、二月我國觀光資訊入口網站主要網域分佈 p.68
圖4-1-11、三月我國觀光資訊入口網站主要網域分佈 p.68
圖4-1-12、四月我國觀光資訊入口網站主要網域分佈 p.68
圖4-2-1、觀光系統圖 (Gunn1988) p.82
圖4-3-1、各旅遊類型對「主題樂園」之web關聯圖 p.86
圖4-3-2、台灣八大主題樂園之分部 p.87
圖4-3-3、各旅遊類型對「故宮」之web關聯圖 p.89
圖4-3-4、各旅遊類型對「秀姑巒溪泛舟」之web關聯圖 p.91
圖4-3-5、各旅遊類型對「會議展覽」之web關聯圖 p.93
圖4-3-6、各旅遊類型對「國際觀光旅館」與「航空」之web關聯圖 p.94
圖5-2-1、故宮網頁建議圖 p.101
圖5-2-2、秀姑巒溪網頁建議圖 p.102
圖5-2-3、會議展覽網頁建議圖 p.103


表目錄:

表2-1-1、91年旅客來台前看過台灣旅遊報導之來源 p.6
表2-1-2、91年來台旅客未來希望取得台灣旅遊資訊來源 p.7
表2-1-3、91-92來華旅客居住別及目的 p.7
表2-1-4、台灣與亞洲其他重要國家之到訪人數表 p.8
表2-2-1、網路特性 p.13
表2-2-2、網站流量分析、使用者回饋調查及稽核的抽樣調查比較 p.15
表2-2-3、Web Mining 功能與應用 p.26
表2-2-4、關於Web Mining相關文獻探討 p.29
表2-3-1、觀光資源分類 p.35
表2-3-2、休閒時間類型與遊憩活動類型及資源之關係 p.37
表2-3-3、觀光據點停留時間分類 p.37
表2-3-4、台灣觀光資訊入口網站相關變數 p.39
表3-1-1、資料欄位 p.42
表3-1-2、路徑範例 p.43
表3-1-3、URL導入範例 p.44
表3-2-1、旅遊類型編碼 p.46
表3-2-2、地區編碼 p.47
表3-2-3、停留時間編碼 p.48
表3-3-1、休閒時間類型與遊憩活動類型及資源之關係 p.50
表3-3-2、觀光據點停留時間分類 p.50
表3-3-3、停留時間編碼 p.50
表3-4-1、研究工具 p.53
表4-1-1、二、三、四月之瀏覽人數 p.54
表4-1-2、二、三、四月網路使用者變化情形 p.57
表4-1-3、一週上站造訪狀況(二月) p.57
表4-1-4、一週上站造訪狀況(三月) p.58
表4-1-5、一週上站造訪狀況(四月) p.58
表4-1-6、二月到四月每次參觀page views數目之百分比 p.61
表4-1-7、觀光局資訊入口網站停留時間 p.63
表4-1-8、148URL欄位點選率之排名 p.65
表4-1-9、觀光資訊入口網站主要網域分佈 p.67
表4-1-10、二、三、四月觀光資訊入口網站出現錯誤訊息統計 p.69
表4-1-11、運用LOG網路分析,提供執行人員之決策方向 p.71
表4-2-1、二、三、四月旅遊型態*星期別交叉分析 p.73
表4-2-2、台北都會旅遊*星期點選次數、占台北都會之旅內及占總數
之百分比率 p.76
表4-2-3、登山露營活動*星期點選次數、占登山露營內及占總數之
百分比率 p.77
表4-2-4、離島之旅*星期點選次數、占離島之旅內及占總數之百分比率p.78
表4-2-5、兩日行程*星期點選次數圖、占兩天以上行程內及占總數之
百分比率 p.80
表4-2-6 、三日行程*星期點選次數圖、占三天以上行程內及占總數之
百分比率 p.80
表4-2-7、住宿*星期點選次數圖、占住宿內及占總數之百分比率 p.82
表4-3-1、Support與 confidence之差異 p.85
表4-3-2、主題樂園GRI模型關聯分析之訓練一 p.85
表4-3-3 、主題樂園GRI模型關聯分析之訓練二 p.85
表4-3-4、故宮GRI模型關聯分析之訓練 p.88
表4-3-5 、秀姑巒溪泛舟之GRI模型關聯分析之訓練 p.90
表4-3-6 、會議展覽GRI模型關聯分析之訓練 p.92
表5-1-1、主題樂園相關建議行程 p.100
表5-2-1、問卷調查、實驗室觀察法及訪談之調查內容 p.107
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