点击热力图的技术如何实现

一、捕捉用户点击行为

这部分需要Javascript来实现。为了不陷入浏览器兼容的泥潭，可以选择JQuery：

之所以要记录屏幕分辨率是因为有的情况下需要修正点击坐标。比如说，一个居中显示的定宽的页面，其同一个位置在不同分辨率下的坐标是不同的，当渲染图片的时候，坐标需要以一个分辨率为准进行修正。另外，如果用户正在拖动滚动条，是不应该记录的。

二、分析客户端点击日志

客户端使用Ajax通过GET方法触发一个空HTML页面，如此就会在服务端留下日志：

page_x=...&page_y=...&screen_width=...&screen_height=...

不同的日志格式，结果会有所不同，这里仅仅以此为例来说明问题，本文采用AWK来解析日志，当然你也可以使用Perl或别的你熟悉的语言：

#!/usr/bin/awk -f

BEGIN {
    FS="&";
}

NF == 4 {
    param["page_x"]        = "0";
    param["page_y"]        = "0";
    param["screen_width"]  = "0";
    param["screen_height"] = "0";

    split($0, query, "&");

    for (key in query) {
        split(query[key], item, "=");
        if (item[1] in param) {
                param[item[1]] = item[2];
        }
    }

    print "page_x:"       , param["page_x"];
    print "page_y:"       , param["page_y"];
    print "screen_width:" , param["screen_width"];
    print "screen_height:", param["screen_height"];

    print "\n";
}

至于数据的持久化，是使用MongoDB或者别的。

三、使用日志分析结果渲染图片

以Imagick为例，代码如下：

newImage(1000, 1000, new ImagickPixel('white'));
$heatmap_image->setImageFormat('png');

$plot_image = new Imagick('plot.png');

$iterator = $plot_image->getPixelIterator();
foreach($iterator as $row) {
    foreach ($row as $pixel) {
        $colors = $pixel->getColor();
        foreach (array('r', 'g', 'b') as $channel) {
            $color = $colors[$channel];
            if ($color !== 255) {
                $colors[$channel] = $color + ((255 - $color) * $opacity);
            }
        }

        $pixel->setColor("rgb({$colors['r']},{$colors['g']},{$colors['b']})");
    }

    $iterator->syncIterator();
}

$plot_size = $plot_image->getImageGeometry();

foreach ($coordinates as $pair) {
    $heatmap_image->compositeImage(
        $plot_image,
        Imagick::COMPOSITE_MULTIPLY,
        $pair[0] - $plot_size['width'] / 2,
        $pair[1] - $plot_size['height'] / 2
    );
}

$color_image = new Imagick('clut.png');

$heatmap_image->clutImage($color_image);

$heatmap_image->writeImage('heatmap.png');

?>

代码虽然很多，但并不复杂，其中用到了两个图片，分别是：plot.png和clut.png。实际应用时，有时候点击量会非常大，此时没有必要把所有的点击都渲染出来，而应该采取随机取样的策略，如果采用MongoDB持久化的话，可以参考：The Random Attribute。

备注：代码参考image-tempest。

四、热力图的最终展现

形象一点来说，其实就是通过CSS+Javascript把生成的图片盖在网页上，并调节图片透明度来达到合二为一的效果。

有关Heatmap的详细介绍，还可以参考

• How to make heat maps
• The definitive heatmap

Heatmap虽然不是很复杂的技术，但涉及的方面却很繁杂，希望本文能帮到大家。

开源热力图程序推荐：clickheat

基于clickheat开发的Heatmap plugin for Piwik：http://dev.piwik.org/trac/ticket/73

另外一块鼠标点击跟踪开源程序：http://code.google.com/p/smt2/