Web Mining

Web Mining можно перевести как " добыча данных в Web". Web Intelligence или Web Интеллект готов " открыть новую главу" в стремительном развитии электронного бизнеса. Способность определять интересы и предпочтения каждого посетителя, наблюдая за его поведением, является серьезным и критичным преимуществом конкурентной борьбы на рынке электронной коммерции.

Системы Web Mining могут ответить на многие вопросы, например, кто из посетителей является потенциальным клиентом Web-магазина, какая группа клиентов Web-магазина приносит наибольший доход, каковы интересы определенного посетителя или группы посетителей.

Технология Web Mining охватывает методы, которые способны на основе данных сайта обнаружить новые, ранее неизвестные знания и которые в дальнейшем можно будет использовать на практике. Другими словами, технология Web Mining применяет технологию Data Mining для анализа неструктурированной, неоднородной, распределенной и значительной по объему информации, содержащейся на Web-узлах.

Согласно таксономии Web Mining [31], здесь можно выделить два основных направления: Web Content Mining и Web Usage Mining.

Web Content Mining подразумевает автоматический поиск и извлечение качественной информации из разнообразных источников Интернета, перегруженных " информационным шумом". Здесь также идет речь о различных средствах кластеризации и аннотировании документов.

В этом направлении, в свою очередь, выделяют два подхода: подход, основанный на агентах, и подход, основанный на базах данных.

Подход, основанный на агентах (Agent Based Approach), включает такие системы:

· интеллектуальные поисковые агенты (Intelligent Search Agents);

· фильтрация информации / классификация;

· персонифицированные агенты сети.

Примеры систем интеллектуальных агентов поиска:

· Harvest (Brown и др., 1994),

· FAQ-Finder (Hammond и др., 1995),

· Information Manifold (Kirk и др., 1995),

· OCCAM (Kwok and Weld, 1996), and ParaSite (Spertus, 1997),

· ILA (Information Learning Agent) (Perkowitz and Etzioni, 1995),

· ShopBot (Doorenbos и др., 1996).

Подход, основанный на базах данных (Database Approach), включает системы:

· многоуровневые базы данных;

· системы web-запросов (Web Query Systems);

Примеры систем web-запросов:

· W3QL (Konopnicki и Shmueli, 1995),

· WebLog (Lakshmanan и др., 1996),

· Lorel (Quass и др., 1995),

· UnQL (Buneman и др., 1995 and 1996),

· TSIMMIS (Chawathe и др.., 1994).

Второе направление Web Usage Mining подразумевает обнаружение закономерностей в действиях пользователя Web-узла или их группы.

Анализируется следующая информация:

· какие страницы просматривал пользователь;

· какова последовательность просмотра страниц.

Анализируется также, какие группы пользователей можно выделить среди общего их числа на основе истории просмотра Web-узла.

Web Usage Mining включает следующие составляющие:

· предварительная обработка;

· операционная идентификация;

· инструменты обнаружения шаблонов;

· инструменты анализа шаблонов.

При использовании Web Mining перед разработчиками возникает два типа задач. Первая касается сбора данных, вторая - использования методов персонификации. В результате сбора некоторого объема персонифицированных ретроспективных данных о конкретном клиенте, система накапливает определенные знания о нем и может рекомендовать ему, например, определенные наборы товаров или услуг. На основе информации о всех посетителях сайта Web-система может выявить определенные группы посетителей и также рекомендовать им товары или же предлагать товары в рассылках.

Задачи Web Mining согласно [31] можно подразделить на такие категории:

· Предварительная обработка данных для Web Mining.

· Обнаружение шаблонов и открытие знаний с использованием ассоциативных правил, временных последовательностей, классификации и кластеризации;

· Анализ полученного знания.