Metóda hodnotenia: Najvyššia známka
Evalvácia prípravy dát pre web log mining: Prípadová štúdia
Evalvácia prípravy dát pre web log mining: Prípadová štúdia
Požiadavky na absolvovanie
Prípadová štúdia je zameraná na prípravu dát v procese objavovania znalostí, konkrétne na riešenie problému evalvácie základných krokov prípravy dát pre web log mining.
Cieľom je zistiť do akej miery je potrebné realizovať prípravu dát pre web log mining s dôrazom na čistenie dát a určiť nevyhnutné kroky pre získanie spoľahlivých dát z logovacieho súboru.
Metodika:
- Získanie dát z logovacieho súboru webového servera.
- Príprava dát na štyroch rôznych úrovniach:
- Súbor 1: očistené dáta od nepotrebných dát/požiadaviek na obrázky, skripty a štýly - hrubé dáta (raw data),
- Súbor 2: očistené dáta od nepotrebných dát a prístupov robotov,
- Súbor 3: očistené dáta od nepotrebných dát, prístupov robotov a NAT/proxy zariadení,
- Súbor 4: očistené dáta od nepotrebných dát, prístupov robotov a s identifikáciou sedení na základe času.
- Analýza dát - hľadanie vzorcov správania sa používateľov webu v jednotlivých súboroch.
- Porozumenie výstupným dátam - vytvorenie dátových matíc z výstupov analýzy.
- Porovnanie výsledkov analýzy dát spracovaných na rôznej úrovni prípravy dát z hľadiska kvantity a kvality nájdených sekvenčných pravidiel - vzorcov správania sa používateľov pri prehľadávaní webu:
- porovnanie podielu nájdených pravidiel v skúmaných súboroch,
- porovnanie hodnôt miery podpory (support) a spoľahlivosti (confidence) nájdených pravidiel v skúmaných súboroch.