随着计算机技术和通讯技术的迅猛发展,今天全球已经实现了网络化,互联网已成为我们生活中不可缺少的组成部分。门户网站是互联网上的导航性质的网站,是网民进入互联网的窗口,通过门户网站网民可以更加便利地浏览网络信息,门户网站在互联网中有着重要的地位。因此,研究门户网站用户的浏览行为规律可以更好地帮助我们理解网民的网络行为特征。本文正是针对这一问题展开研究,根据用户浏览网络时留下的Cookie文件资料建立模型,从中寻求网民的浏览行为规律并发掘规律背后的内在原因。 全文共分为五个部分,引言部分主要是简介本文的研究背景、研究意义和本文主要研究的问题。第一章主要是概述与门户网站相关的理论知识和有关网络消费者的行为特征的理论知识。第二章是根据门户网站网民的Cookie文件数据绘制门户网站用户登陆人数曲线图和网站点击数曲线图;利用x~2检验方法检验网民人口统计变量信息对网民浏览行为的影响;利用平稳时间序列ARMA模型拟合各门户网站网民的点击数变化曲线图。实证研究对象是Yahoo.tw、Pchome online、Msn、Hinet等门户网站。第三章是利用马尔可夫转移概率矩阵模型分析网民访问门户网站时的路径变化规律,实证研究对象是Yahoo.tw网站,研究结论表明网民访问网站时浏览网页时虽然具有随意性,但大量统计结果显示在这种随机的行为背后有着比较稳定的访问行为模式;第四章是结论部分,总结本文的研究结论和需进一步研究的问题,并提出一些门户网站发展的建议。 通过本文的实证分析研究,我们尝试运用一些分析方法研究网民对于门户网站访问时的浏览行为规律,有效地利用了网民的Cookie文件资料,这些方法可以更好地帮助我们理解和掌握网民的网络浏览行为规律。