Abstrakt. Målet med web mining är relativt enkelt: ge både beräkningsmässigt och kognitivt effektiva metoder för att förbättra värdet av information till användare av WWW. Behovet av beräkningseffektivitet är väl igenkännligt av data mining community, som sprungit från databasen gemenskapen oro för effektiv manipulation av stora dataset. Motiveringen till kognitiv effektivitet är mer svårfångad men minst lika viktig. I så mycket som kognitiv effektivitet kan informellt tolkas som lättförståelse, då vad som är viktigt är alla verktyg eller teknik som presenterar kognitivt hanterliga abstraktioner av stora datauppsättningar. Vi presenterar vår inledande utveckling av ett ramverk för insamling, analys och omfördelning av webbdata. Inte olik konventionell datautvinning, är den allmänna tanken att god användning av webbdata först kräver ett noggrant urval av data (både användnings- och innehållsdata), införande av lämpliga inlärningsmetoder, och utvärdering av resultaten av tillämpningen av resultaten av lärande i en webbapplikation. Vårt ramverk innehåller verktyg för att bygga, använda och visualisera webbabstractioner. Vi presenterar ett exempel på hur vårt ramverk används för att förbättra navigeringen. De abstraktioner vi utvecklar kallas Navigation Compression Models (NCMs), och vi visar en metod för att skapa dem, använda dem och visualisera dem för att underlätta deras förståelse.
Författarna presenterar också Web Knowledge and Information Visualisering (WEBKIV), ett system som kombinerar strategier från flera andra webbvisualiseringsverktyg, som en del av WebFrame-projektet REF, som presenterar en inledande utveckling av ett ramverk för insamling, analys och omfördelning av webbdata.
Webframe: In pursuit of computationally and cognitively efficient web mining
{'venue': 'In PAKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}