如何构建一个优秀的移动网站?谷歌专家教你25招(二)[转]

本文探讨了如何改进网站搜索功能以提升用户满意度,包括确保搜索结果精准匹配用户需求、提供智能搜索辅助、使用过滤功能优化搜索易用性、指导用户获取优质搜索结果等策略。此外,文章还强调了避免强制用户注册以及提供访客购物选项的重要性。

  由于电脑坏了,好几天没有更博了,今天继续.

▌6、确保网站搜索结果符合用户预期

实际上,用户似乎并不讨厌一页一页的翻阅搜索结果,但是他们更加看重网站返回的搜索结果是否符合他们的预期,因此,你至少需要确保自己搜索结果的第一个显示页面能够精准的满足用户搜索要求。在移动终端上面,因为屏幕非常小,所以你需要提供一些智能搜索功能,比如帮助用户自动拼写,或是修正用户的错误拼写,等等。 

关键要素:确保你的网站搜索功能可以返回有效的结果,另外需要完善智能搜索,提供自动拼写或错误拼写纠正等功能。

▌7、使用过滤功能提升网站搜索易用性

    

用户会使用搜索过滤功能,这样可以缩小搜索范围,返回的搜索结果也更精准。不过,你需要确保用户使用过滤搜索之后,不会一无所获。网站应该让用户知道一个过滤搜索功能可能会返回多少搜索结果,这样可以帮助用户避免一些问题。 

关键要素:为用户提供过滤搜索服务,但是要确保不会返回空结果。

 ▌8、指导用户去访问较好的网站搜索结果

对于一个网站而言,用户有各种各样的类型,所以,在用户进行搜索的时候,可以先询问几个相关问题,这样可以确保他们的搜索结果与预期一致。举个例子,一家大型鞋子零售商在其移动网站上面提供了搜索服务,但是搜索前会询问用户的性别,以及脚的尺寸等问题。 

关键要素:如果你希望缩小搜索返回结果的范围,那么可以提前询问用户一些相关问题,这样确保用户能看到符合自己预期的搜索结果。

▌9、不要一上来就让用户在网站上注册

如果你的移动网站一上来就让用户注册,那么体验一定非常糟糕。谷歌公司的研究人员发现,最让用户难以接受的就是必须注册之后才能访问网站内容。实际上,用户希望在提交个人信息之前就可以先浏览一下网站内容,至少需要了解一下这个网站能够为自己提供些什么东西。

关键要素:不要强迫用户注册一个账号,允许任何访问者浏览你的网站

▌10、让用户能以访客的身份在你的网站上购物

即便用户想在你的零售网站上购买商品,但其实,他们仍然不希望注册一个账户。用户会觉得,如果能够以访客的身份购买商品,那么真的是非常方便,简单,而且快捷。人们不太喜欢在网站购物时强制注册一个账号,而且,许多网站并没有告知用户注册账号对他们来说有什么好处。

 

关键要素:你可以在移动网站上面提供一个选项,让用户能以访客的身份进行购物。另外,如果你需要用户在网站上注册一个账号,那么可以明确的告诉他们注册账号会有什么好处。

[未完待续]

转载于:https://www.cnblogs.com/zjzkiss/p/3857300.html

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机子角度、速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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