論文の概要: An innovative data collection method to eliminate the preprocessing phase in web usage mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04364v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 09:03:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:54:40.592681
• Title: An innovative data collection method to eliminate the preprocessing phase in web usage mining
• Title（参考訳）: Web利用マイニングにおける前処理フェーズの排除のための革新的なデータ収集手法
• Authors: Ozkan Canay, Umit Kocabicak,
• Abstract要約: Web 利用マイニング (WUM) の基盤となるデータソースは一般にサーバログであると考えられている。 本研究では,ユーザ追跡,セッション管理,Web利用データ収集のための革新的な手法を提案する。 アプリケーションベースのAPIは、ログデータを取得して処理する従来のクライアントサイドの方法とは異なる戦略で開発されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The underlying data source for web usage mining (WUM) is commonly thought to be server logs. However, access log files ensure quite limited data about the clients. Identifying sessions from this messy data takes a considerable effort, and operations performed for this purpose do not always yield excellent results. Also, this data cannot be used for web analytics efficiently. This study proposes an innovative method for user tracking, session management, and collecting web usage data. The method is mainly based on a new approach for using collected data for web analytics extraction as the data source in web usage mining. An application-based API has been developed with a different strategy from conventional client-side methods to obtain and process log data. The log data has been successfully gathered by integrating the technique into an enterprise web application. The results reveal that the homogeneous structured data collected and stored with this method is more convenient to browse, filter, and process than web server logs. This data stored on a relational database can be used effortlessly as a reliable data source for high-performance web usage mining activity, real-time web analytics, or a functional recommendation system.
• Abstract（参考訳）: Web 利用マイニング (WUM) の基盤となるデータソースは一般にサーバログであると考えられている。 しかし、アクセスログファイルは、クライアントに関する非常に限られたデータを保証する。 この乱雑なデータからセッションを識別するにはかなりの労力がかかり、この目的のために行われる運用が必ずしも優れた結果をもたらすとは限らない。 また、このデータはWeb分析に効率的に利用することはできない。 本研究では,ユーザ追跡,セッション管理,Web利用データ収集のための革新的な手法を提案する。 本手法は主に,Web 利用マイニングにおけるデータソースとして収集したデータを用いて Web 分析を行う手法に基づいている。 アプリケーションベースのAPIは、ログデータを取得して処理する従来のクライアントサイドの方法とは異なる戦略で開発されている。 ログデータは、このテクニックをエンタプライズWebアプリケーションに統合することで、うまく収集されている。 その結果, この手法で収集, 保存した同質な構造化データは, Web サーバログよりもブラウズ, フィルタリング, プロセスに便利であることが判明した。 このデータは、高速なWeb利用マイニング活動、リアルタイムWeb分析、あるいは機能的なレコメンデーションシステムのための信頼性のあるデータソースとして、リレーショナルデータベースに格納される。

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