网站互动方式

本文探讨了如何通过排行、评价、推荐、统计、激励、评论、讨论等功能,以及简化参与操作、加强互动和提醒功能,来提高网站的活跃用户数和黏度。实验证明,这些策略有效提升了会员间的发信量、网站的PV、用户浏览的页面数和活跃用户数。

    互动性是一个网站灵魂,也是一个网站成功的标志之一,作为一个网站运营者,其中一项最主要的工作,就是加强网站与用户的互动,提高用户与用户之间的沟通和交流,激励用户的参与和贡献,总之,一定要让用户对你的网站产生依赖性,直白的说就让用户觉得这里“好玩”,只有这样才能提高网站的活跃用户数和黏度。

 

① 排名:针对某些具体事物进行排行。例如:博客排行、相册排行、最受欢迎会员排行等

② 评价:可以让用户针对某件具体事物进行评价,例如:会员评价的音乐、电影、博客等

③ 推荐:可以让用户针对某些具体事物进行推荐,例如:会员推荐的餐馆、书、音乐等

④ 统计:针对用户对某些内容进行统计,例如:用多少会员浏览他的相册、博客等

⑤ 激励:提高用户的贡献和参与热情。

⑥ 评论: 可以让用户对网站的任何用户发布的东西时行评论。

⑦ 讨论:针对某些具体的事物进行讨论,例如:网上辨论、网上评选等。

⑧ 方便: 网站提供的功能,一定要操作方便,反馈及时。

⑨ 参与:简化用户对某一事物的参与性。

⑩ 聚会:让会员通过网上和网下进行互动。

 

下面举三个实例问题,详细说明一下:

① 在用户登录网站后,进来做的第一件事情是什么?

我们从后台数据分析,并且咨询过很多网站的会员,得出大得数会员登录后做的第一件事就是查阅自己的邮箱,看看有没有好友新的邮件。

 

② 接下来,用户会做的什么?

用户会去查看自己曾经发布或回复过的博客、贴子等信息是否有新的回复。

 

③ 当用户在浏览别人的博客、相册、贴子的时候,他们是怎么做的?

   大多数用户在浏览的别人的博客、相册、贴子时基本上是一看完就走人,从这组数据看出发布者、参与者、浏览者的比例是:1:10:90,即一个用户发表一篇博客,有100个观众,其中10个用户参与了回复,其它90个用户只是过客,不参与任何操作。为什么会这样呢?根据《第二届中国互联网社区发展状况调查报告》显示“社区网民不发帖或跟帖的原因以“想说的话都已经有人说出来了”的比例最多;”

 

 

那么以上三个问题我们是怎么解决的呢?

 

第一和第二个问题我们可以看到,用户最关心的是跟自己的相关的信息,这会让他们感觉自己被别人关注、关怀或重视,观点被别人珍视,被欣赏,或被称赞。

第二和第三个问题有点相互矛盾,用户既希望自己发布信息有更多的回复,同时又不愿意去参与。

基于这种情况我们网站做出相应的调整,一是简化参与操作,如给博客、相册等增加推荐、评价、留言等参与功能,推荐(只需一只点击)比评价(两只点击)操作简单,评价比留言简单,可以提高用户的参与性,并激励发布人发布更多信息。二是加强互动,当用户对信息进行推荐、评价、留言时都在相关页面上显示其照片和姓名,并在其下增加如“加为好友”、“给他留言”等互动功能,可增强会员间的沟通和交流。三是提醒功能,当有新的用户对其曾推荐、评价、留言过的信息有新的操作时,都会被提醒,同时发布人也收到相应的提醒信,并且把每周有关于他的相关统计也发送给他,让会员可以随时收到与他有关的新信息。通过上述的三种解决办法,我们从后台数据和Alexa上面看到效果是比较显著的,如:会员间的发信量提高、网站的PV增加、用户浏览的页面数增加、活跃用户数增加等,从而带动用户继续使用和留在网站。

 

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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