WUM Web Utilization Miner

Beiträge zu WUM Web Utilization Miner

  • Knowledge Discovery in Databases, Teil IV: Der Web Utilization Miner WUM

    14. Oktober 2004 von Gebhard Dettmar

    Der WUM (Web Utilization Miner) wurde entwickelt, um dem Analysten Möglichkeiten der gezielten Abfrage seiner Daten unter Einbeziehung entscheidungskritischer Parameter zu ermöglichen und Unzulänglichkeiten in der Abfrage gegenwärtig verbreiteter Web Mining-Tools zu begegnen. Die dazu notwendigen Voraussetzungen in der Datenaufbereitung wurden in den vorausgehenden Teilen, KDD, Teil 2 und 3, beschrieben, das dem Data Mining-Anstatz entsprechende grundlegende methodische Verständnis insbesondere des Apriori-Algorithmus zur Assoziationsregelentdeckung in KDD, Teil 1. Damit sind wir in der Lage, ein unseren Anforderungen entsprechend aufbereitetes Webserverlog in WUM zu importieren und so zu analysieren, dass sowohl die Stärken wie auch unerwartete Schwachstellen im Design unseres Webauftrittes erkannt und behoben werden können. Im folgenden wird die Arbeit mit WUM beispielhaft vorgeführt, so dass jeder, der diese Serie aufmerksam verfolgt hat, in die Lage versetzt sein sollte, beliebig große und komplexe Webserver-Logfiles mit WUMprep aufzubereiten und mit WUM zu analysieren. [weiterlesen]

  • Knowledge Discovery in Databases, Teil III: Konzept Hierarchien in WUMprep

    02. April 2004 von Gebhard Dettmar

    Mit der Einführung in die grundlegenden Anwendungsbereiche und Methoden im ersten und dem Fokus auf die Datenaufbereitungsphase im zweiten Teil der Serie "KDD - Knowledge Discovery in Databases" sind die Voraussetzungen für die praktische Anwendung - die Wissensgenerierung bezüglich Kunden-/Nutzerverhaltens - geklärt. Entsprechend zeigt dieser Teil, wie mittels einer Kombination aus Semantic Web und Web Usage Mining sowohl die Datenaggregation mit Hilfe von Taxonomien und Konzepthierarchien sowie die abfragespezifische Analyse eines Webserver-Logs unter Einsatz der Mining-Tools WUMprep und WUM zur anschließenden Wissensgenerierung vonstatten zu gehen hat. Die Einbeziehung von Struktur und Semantik einzelner URLs in der Datenmodellierung verspricht eine neue Qualität der Musterentdeckung und erweitert somit die Methoden der Navigationsanalyse in diesem hochexpansiven Bereich. Die zugrundeliegende Methodik wird im folgenden an den Verhältnissen der c-o-k vorgestellt, die beschriebenen Eigenarten sind aber mutatis mutandis auf jedes themenspezifische Portal anwendbar. [weiterlesen]

  • Knowledge Discovery in Databases, Teil II - Web Mining

    15. Juni 2003 von Gebhard Dettmar

    Die Wissensgenerierung bezüglich der Nutzung von Online-Inhalten gehört im eCommerce zu den vorrangigen Interessensgebieten eines jeden Data Mining-Analysten. Zu diesem Thema haben wir im vorausgehenden 1. Teil dieser Artikelserie besonderen Wert auf die Beschreibung einiger Algorithmen aus dem Bereich des induktiven Lernens gelegt, insbesondere den Apriori-Algorithmus[1], der zur Auffindung von Assoziationsregeln verwendet wird. Das bekannteste und meist verwendete Anwendungsbeispiel, die Warenkorbanalyse, enthält Anforderungen an den Analysten, die im Bereich des Web Mining recht ähnlich anzutreffen sind. [weiterlesen]

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