數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的社交應(yīng)用優(yōu)化設(shè)計(jì).pdf

1、近幾年，在線社交應(yīng)用成為人們?nèi)粘Ｉ畋夭豢缮俚慕涣鞴ぞ撸鏔acebook、Flickr和微信。在各種場(chǎng)景中，社交應(yīng)用都已經(jīng)涉入并積累了大量的用戶數(shù)據(jù)，通過一定的分析流程，這些數(shù)據(jù)已為市場(chǎng)營銷領(lǐng)域提供了大量決策依據(jù)。在設(shè)計(jì)領(lǐng)域中，以“用戶”為中心一直是近年來應(yīng)用設(shè)計(jì)的宗旨，用戶的行為數(shù)據(jù)也逐漸成為了主要的分析對(duì)象，許多基于網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的應(yīng)用都使用了行為檢測(cè)工具（如 Flurry，Google Analytics等）來進(jìn)行基于數(shù)據(jù)挖掘的定量

2、研究。但這些工具提供的信息可視化方案更適用于營銷背景，許多可視化信息不易于設(shè)計(jì)師的理解和利用。
　　本文根據(jù)主流的社交網(wǎng)絡(luò)分析模型，通過采集社交應(yīng)用的關(guān)系數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)，對(duì)用戶節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、用戶行為模式和用戶親密度等方面進(jìn)行聚類分析和關(guān)聯(lián)分析。之后，以設(shè)計(jì)因素為前提，基于D3庫對(duì)，將得到的分析結(jié)果與設(shè)計(jì)因素中的人物模型、情景、故事板以及交互流程做一一映射，通過增強(qiáng)交互方式將用戶的行為數(shù)據(jù)可視化為設(shè)計(jì)師易于理解顯示形式，從而增強(qiáng)設(shè)