کاوش محتوا به همراه کاوش کاربردی وب برای یادگیری قوانین وابستگی مفید در وب سایتهای پربازدید

با افزایش چشمگیر حجم اطلاعات و توسعه وب، نیاز به روش ها و تکنیک هایی که بتوانند امکان دستیابی موثر به داده ها و استخراج اطلاعات از آنها را فراهم کنند، بیش از پیش احساس می شود. وب کاوی یکی از زمینههای تحقیقاتی است که با استفاده از تکنیک های داده کاوی به کشف و استخراج خودکار اطلاعات از اسناد و سرویس های وب می پردازد. در واقع وب کاوی، فرآیند کشف اطلاعات و دانش ناشناخته و مفید از داده های وبمی باشد. در این مقاله به طراحی، پیاده سازی و ارزیابی الگوریتمی نوآورانه خواهیم پرداخت که به منظور استخراج اطلاعات از داده های دسترسی به وب و همچنین کاوش محتوای وب ارایه می شود. در واقع، با بکارگیری همزمانکاوش محتوای وب سایت به همراه کاوش نحوه استفاده از آن (استخراج اطلاعات از داده های دسترسی به وب)،قصد داریم به اهداف یافتن اطلاعات مفید و مرتبط، ایجاد دانش جدید و همچنین ارایه پیشنهادات بهبازدیدکنندگان و شخصی سازی اطلاعات آن وب سایت دست پیدا کنیم. شخصی سازی وب، تجربه وب را برای یک کاربر خاص یا مجموعه ای از کاربران، سازمان دهی می کند و پیشنهادات پویایی را بر اساس الگوهای رفتاری آنها ارایه می دهد. در این مقاله که پیش بینی نیازهای آتی بازدیدکنندگان در وب سایتهای پربازدید را بر اساس قوانینوابستگی یا قوانین انجمنی صورت می گیرد، در ابتدا به هر یک از صفحات وب سایت، به شکلی نوآورانه یک رتبه تخصیص داده می شود. رتبه هر صفحه از وب سایت بر اساس دو معیار مشخص می شود: (معیار اول) تعدادلینکهای موجود در سایت که به آن صفحه اشاره دارد. (معیار دوم) تعداد دفعاتی که آن صفحه توسط کاربران مشاهده می گردد. در این صورت، نتایج استخراج شده به شکل قوانین انجمنی توسط این روش جدید و همچنین پیشنهادات ارایه شده به کاربر از دقت و اهمیت بیشتری نسبت به الگوریتم های مشابه برخوردار خواهد بود .

کاوش محتوا به همراه کاوش کاربردی وب برای یادگیری قوانین وابستگی مفید در وب سایتهای پربازدید Keywords:

داده کاوی , رتبه بندی صفحات وب , کاوش محتوای وب , کاوش استفاده از وب , قوانین انجمنی , شخصی سازی