![[전략정보시스템] 웹사용마이닝(Web Usage Mining)-1](http://images.happyhaksul.com/thumb/69/68133-0001.gif)
![[전략정보시스템] 웹사용마이닝(Web Usage Mining)-2](http://images.happyhaksul.com/thumb/69/68133-0002.gif)
![[전략정보시스템] 웹사용마이닝(Web Usage Mining)-3](http://images.happyhaksul.com/thumb/69/68133-0003.gif)
![[전략정보시스템] 웹사용마이닝(Web Usage Mining)-4](http://images.happyhaksul.com/thumb/69/68133-0004.gif)
![[전략정보시스템] 웹사용마이닝(Web Usage Mining)-5](http://images.happyhaksul.com/thumb/69/68133-0005.gif)
![[전략정보시스템] 웹사용마이닝(Web Usage Mining)-6](http://images.happyhaksul.com/thumb/69/68133-0006.gif)
![[전략정보시스템] 웹사용마이닝(Web Usage Mining)-7](http://images.happyhaksul.com/thumb/69/68133-0007.gif)
![[전략정보시스템] 웹사용마이닝(Web Usage Mining)-8](http://images.happyhaksul.com/thumb/69/68133-0008.gif)
![[전략정보시스템] 웹사용마이닝(Web Usage Mining)-9](http://images.happyhaksul.com/thumb/69/68133-0009.gif)
![[전략정보시스템] 웹사용마이닝(Web Usage Mining)-10](http://images.happyhaksul.com/thumb/69/68133-0010.gif)
![[전략정보시스템] 웹사용마이닝(Web Usage Mining)-11](http://images.happyhaksul.com/thumb/69/68133-0011.gif)
![[전략정보시스템] 웹사용마이닝(Web Usage Mining)-12](http://images.happyhaksul.com/thumb/69/68133-0012.gif)
![[전략정보시스템] 웹사용마이닝(Web Usage Mining)-13](http://images.happyhaksul.com/thumb/69/68133-0013.gif)
![[전략정보시스템] 웹사용마이닝(Web Usage Mining)-14](http://images.happyhaksul.com/thumb/69/68133-0014.gif)
![[전략정보시스템] 웹사용마이닝(Web Usage Mining)-15](http://images.happyhaksul.com/thumb/69/68133-0015.gif)
분야
hwp(1) Web Usage Mining
(2) Web Usage Mining에서 요구되는 기술
(3) Web Usage Mining의 작업
2. Web Data
(1) 웹 이용 데이터
(2) 웹 이용 데이터의 문제점
(3) Log File의 종류
(4) Log File의 형식
(5) 로그 분석 프로세스
3. Web Usage Mining의 작업 과정
(1) 전처리
(2) 패턴 발견
(3) 패턴 분석
4. Web Usage Mining의 활용 방안
5. 클릭마인드
(1) Web Analyzer의 웹 로그 추출 방법
(2) 클릭마인드(패킷 방식)의 소개
(3) Click Mind의 용도
(4) 클릭마인드의 구조
(5) 클릭마인드의 사용
6. 시멘트 웹
(1) 현재 웹 마이닝의 한계
(2) 시멘틱 웹
(3) 시멘틱 웹을 이용한 웹마이닝
(1) Web Usage Mining
현재 사용하는 웹 마이닝에서 가장 많이 사용하는 부분으로써 웹 구조와 웹 내용을 이용한 웹 마이닝의 핵심적인 부분이다. 웹 이용 마이닝을 위해서 간단한 절차를 거치지만 기본적으로는 Data Mining과는 큰 차이가 없다. 먼저 마이닝을 위해 Web에서 Data 수집하고, 수집된 Web Data를 적절한 형태로 변환 변환한다. 그리고 Data에 일반적인 Mining 기술 적용 시킨다. 이런 Web Usage Mining에서는 일단 자료를 웹에서 모은다는 점에서 일반적인 Data Mining과의 차이가 발생한다고 볼 수 있다. 이는 마이닝을 함에 있어서 전처리 과정이 매우 중요한데, 이 과정에서 Web에서만 발생할 수 있는 Data처리 과정을 거치기 때문이다.
[그림1. 웹 데이터 마이닝]
- Web Data 수집
웹에서의 Data 수집은 기본적으로 사용자의 가입정보를 얻을 수 있다. 이것은 사용자가 가입을 할 경우에 얻을 수 있는 자료로써 이런 자료를 가지고 인구 통계학적인 분석이 가능하다. 하지만, 대다수의 사용자가 가입을 하지 않고 사이트를 이용하므로 사용자의 가입정보를 많이 확보하는 것이 중요하다. 이외에 Log Data를 활용하는 방안이 있다. 웹에서의 모든 행동들은 웹 서버에 Log 형태로 남게 된다.
웹 구조 정보(Hyperlink형태의 구조) 역시 Web Data라 할 수 있는데, 이것은 웹 구조 마이닝에서만 사용하는 Data가 아니라 Web Usage Mining함에 있어서 전반적으로 활용되는 정보이다. 위에서 기술한 Data외에 쿠키, 마우스 클릭이나 스크롤등의 정보를 활용할 수 있지만, 이런 정보의 수집과 활용에 있어서 어려움이 많다.
- Web Data의 변환
앞서 수집한 Web Data를 변화하는 과정이 필요한데, 이는 좀더 원할한 Mining을 위해서는 필수 적인 과정이다. 여기에는 전처리(preprocessing) 과정, Web Mining의 요소 기술을 적용시킬 수 있다. 이 부분이 웹에서만 볼 수 있는 마이닝 과정이 포함된다.
(2) Web Usage Mining에서 요구되는 기술
사용자가 가입을 하지 않고, 특정 컨텐츠를 이용하거나, 또는 단순히 웹 서핑만을 하는 경우 어떤 사용자가 우리 웹 사이트를 이용하는지를 알아내기가 힘들다. 이런 경우 사용자를 구별할 수 있는 방법이 필요하다. 사용자 구별에 대한 방법에는 여러가지 대안이 현재 계속적을 연구되고 있지만, 여기에서는 기본적으로 log file을 이용하는 방법에 대해서 알아본다. 좀더 정확한 사용자 구별을 위해서 쿠키를 이용하는 방법도 대안으로 떠오르고 있으나, 실질적으로 사용자가 쿠키를 원치 않을 경우에는 사용할 수 없다는 단점이 있다.
