网站分析基础概念之回访者

本文转自:数码林网站分析博客
页面URL:http://blog.digitalforest.cn/webanalytics-basic-returning-visitor

类型:计数度量

定义:回访者(Return(ing) Visitor)是指在指定期间之前,某唯一访问者(Unique Visitor)访问过某网站,在指定的期间内,如果此唯一访问者再次访问了本网站,那么此用户就是“回访者”。

说明:假设访问者A于2011年5月29日第一次来到“综合购物网”网站,2011年5月30日和2011年5月31日访问者A再次访问了本网站。那么访问者A对于本网站而言,他的访问者特征见下表(表中提到的相关用语请参照:初访者(Return Visitor)、重复访问者(Repeat Visitor)、唯一访问者(Unique Visitor)):


扩展:在很多网站分析工具例如Google Analytics、维析中,此术语的概念和重复访问者(Repeat Visitor)的概念一样,其统计方法是:如果某唯一访问者在指定期间之前就已经访问过此网站(即在Google的跟踪cookie中,此用户的访问记录在指定期间之前就已经被记录过),那么在此指定期间内,此访问者就为“回访者”。

在指定期间内:初访者+ 回访者 = 唯一访问者。

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(原创:网站分析开放平台)

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内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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