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웹 사용 마이닝에서의 데이터 수집 전략과 그 응용에 관한 연구
Research on Data Acquisition Strategy and Its Application in Web Usage Mining 원문보기

한국정보전자통신기술학회논문지 = Journal of Korea institute of information, electronics, and communication technology, v.12 no.3, 2019년, pp.231 - 241  

염종림 (Department of Information Technology Center, Jiujiang University) ,  정석태 (Department of Computer and Software Engineering, Wonkwang University)

초록
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웹 사용 마이닝 (WUM)은 웹 마이닝과 데이터 마이닝 기술의 응용 중의 하나다. 웹 마이닝 기술은 사용자가 웹 사이트에 액세스 할 때 웹 사용자가 생성 한 웹 서버 로그 데이터를 사용하여 사용자의 액세스 패턴을 식별하고 분석하는데 사용된다. 따라서 우선 데이터 마이닝 기술을 적용하여 웹 로그에서 사용자 액세스 패턴을 발견하기 전에 합리적인 방법으로 데이터를 수집해야 한다. 데이터 수집의 중요한 일은 사용자의 웹 사이트 방문 과정에서 사용자의 자세한 클릭 동작을 효율적으로 얻는 것이다. 이 논문은 주로 데이터 수집 전략 및 필드 추출 알고리즘과 같은 웹 사용 마이닝 데이터 프로세스의 첫 단계 이전의 데이터 수집 단계에 중점을 둔다. 필드 추출 알고리즘은 로그 파일에서 필드를 분리하는 프로세스를 수행하며 대용량의 사용자 데이터에 대한 실제 응용에도 사용된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Web Usage Mining (WUM) is one part of Web mining and also the application of data mining technique. Web mining technology is used to identify and analyze user's access patterns by using web server log data generated by web users when users access web site. So first of all, it is important that the d...

주제어

표/그림 (10)

AI 본문요약
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제안 방법

  • The paper discusses the goals and technology of web usage mining and then designs four data acquisition strategies and one algorithm for field extraction. An application of the strategy is given with programming as well as the methods of web log data storage and analysis of web log data preprocessing that are required for data acquisition.

대상 데이터

  • Here we decide to choose a web site of university as the object of diary data acquisition. The university has nearly 50,000 students from all over the world. The Web site is deployed on 64-bit virtual machines in the standard data center room.
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참고문헌 (10)

  1. World Internet Users and 2019 Population Stats, https://www.internetworldstats.com/stats.htm 2019.03. 

  2. Intelligent Information push-pull Technology, https://baike.baidu.com/item/%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%8E%A8%E6%8B%89%E6%8A%80%E6%9C%AF/8266146, 2019.03. 

  3. M. S. Chen, J. S. Park, K. S. Hong, P. S. Yu, "Efficient Data Mining for Path Traversal Patterns", Proc. of the IEEE International Conference on Knowledge and Data Engineering, pp. 209-220, March, 1998. 

  4. H. Mannila, H. Toivonen, A. I. Verkamo, "Discovery of Frequent Episodes in Event Sequences", Proc. of the IEEE International Conference on Data Mining and Knowledge Discovery, pp. 259-289, 1997. 

  5. T. W. Yan, M. Jacobsen, H. G. Molina, U. Dayal, "From User Access Patterns to Dynamic Hypertext Linking", Proc. of 5th Internationl World Wide Web Conference, 1996. 

  6. X. F. Xu, "Key Classification Mining Algorithms for Massive Data", pp. 35-51, 2010. 

  7. M. L. Liu, X. F. Li, T. Snu, "Survey of Data Mining Technology Standards", Computer Science. Vol. 35, pp. 8-10, 2008. 

  8. S. P. Singh, Meenu, "Analysis of Web Site Using Web Log Expert Tool Based on Web Data Mining", Proc. of International Conference on Innovations in Information, Embedded and Communication Systems (ICIIECS), pp. 63-68, March, 2017. 

  9. Web mining, https://en.wikipedia.org/wiki/Web_mining, 2019.03. 

  10. J. Zhang, Z. Q. Shi, "User Characteristics Analysis Based On Web Log Mining", Proc. of 7th International Conference on BioMedical Engineering and Informatics, pp. 863-866, Oct.,2014. 

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