"Aplicação de técnicas de data mining em logs de servidores web"
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2003 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012004-093205/ |
Resumo: | Com o advento da Internet, as empresas puderam mostrar-se para o mundo. A possibilidade de colocar um negócio na World Wide Web (WWW) criou um novo tipo de dado que as empresas podem utilizar para melhorar ainda mais seu conhecimento sobre o mercado: a sequência de cliques que um usuário efetua em um site. Esse dado pode ser armazenado em uma espécie de Data Warehouse para ser analisado com técnicas de descoberta de conhecimento em bases de dados. Assim, há a necessidade de se realizar pesquisas para mostrar como retirar conhecimento a partir dessas sequências de cliques. Neste trabalho são discutidas e analisadas algumas das técnicas utilizadas para atingir esse objetivo. é proposta uma ferramenta onde os dados dessas sequências de cliques são mapeadas para o formato atributo-valor utilizado pelo Sistema Discover, um sistema sendo desenvolvindo em nosso Laboratório para o planejamento e execução de experimentos relacionados aos algoritmos de aprendizado utilizados durante a fase de Mineração de Dados do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados. Ainda, é proposta a utilização do sistema de Programação Lógica Indutiva chamado Progol para extrair conhecimento relacional das sessões de sequências de cliques que caracterizam a interação de usuários com as páginas visitadas no site. Experimentos iniciais com a utilização de uma sequência de cliques real foram realizados usando Progol e algumas das facilidades já implementadas pelo Sistema Discover. |
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"Aplicação de técnicas de data mining em logs de servidores web" Data MiningWeb MiningCom o advento da Internet, as empresas puderam mostrar-se para o mundo. A possibilidade de colocar um negócio na World Wide Web (WWW) criou um novo tipo de dado que as empresas podem utilizar para melhorar ainda mais seu conhecimento sobre o mercado: a sequência de cliques que um usuário efetua em um site. Esse dado pode ser armazenado em uma espécie de Data Warehouse para ser analisado com técnicas de descoberta de conhecimento em bases de dados. Assim, há a necessidade de se realizar pesquisas para mostrar como retirar conhecimento a partir dessas sequências de cliques. Neste trabalho são discutidas e analisadas algumas das técnicas utilizadas para atingir esse objetivo. é proposta uma ferramenta onde os dados dessas sequências de cliques são mapeadas para o formato atributo-valor utilizado pelo Sistema Discover, um sistema sendo desenvolvindo em nosso Laboratório para o planejamento e execução de experimentos relacionados aos algoritmos de aprendizado utilizados durante a fase de Mineração de Dados do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados. Ainda, é proposta a utilização do sistema de Programação Lógica Indutiva chamado Progol para extrair conhecimento relacional das sessões de sequências de cliques que caracterizam a interação de usuários com as páginas visitadas no site. Experimentos iniciais com a utilização de uma sequência de cliques real foram realizados usando Progol e algumas das facilidades já implementadas pelo Sistema Discover.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPMonard, Maria CarolinaChiara, Ramon2003-05-09info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012004-093205/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:09:49Zoai:teses.usp.br:tde-19012004-093205Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:09:49Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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