Sammanfattning av denna webbsida: Web use mining har varit mycket fokuserad på upptäckten av relevanta användarbeteenden från Web access rekorddata. I den här artikeln presenterar vi WebUser, ett tillvägagångssätt för att upptäcka oväntad användning i webbåtkomstloggen. Vi presenterar en trosdriven metod för att extrahera oväntade webbanvändningssekvenser, där trossystemet består av en tidsmässig relation och semantik begränsade sekvensregler förvärvade med avseende på förkunskaper. Våra experiment visar hur effektivt och användbart det föreslagna tillvägagångssättet är. Dessutom kan upptäckta regler för oväntad webbanvändning användas för personalisering och rekommendationer av webbinnehåll, optimering av webbplatsens struktur och prediktering av kritiska händelser. Nyckelord: data mining; web use mining; logganalys; oväntad användning; sekvensregler; koncepthierarkier. Anne Laurent disputerade i datavetenskap vid universitetet i Paris 6, Frankrike. Hon är biträdande professor vid universitetet i Montpellier 2, Frankrike. Som medlem i TATOO-teamet i laboratoriet LIRMM arbetar hon med datautvinning, sekventiellt mönsterbrytning, trädbrytning, både för trender och undantag upptäckter och är särskilt intresserad av studien av användningen av fuzzy logik för att ge mer värdefulla resultat, samtidigt som den förblir skalbar.
De upptäckta reglerna för oväntad webbanvändning användes för personalisering av webbinnehåll och rekommendationer, optimering av webbplatsens struktur och förutsägelse av kritiska händelser REF.
WebUser : mining unexpected web usage
{'venue': 'IJBIDM', 'journal': 'IJBIDM', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}