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 WebUsage Mining함에 있어서 전반적
Web access log, referral log, Agent Log, Error Log, user profiles to obtain Webusage information
2) 사용자들이 브라우징 했던 기록을 남기는 웹 서버로그로부터 사용자들의 접속 유형을 발견
3) 웹사용자의 행동을 접속통계 이상으로 이해 가능
4) 웹페이지의 이용패턴 파악가능
※웹사용마이닝에 사용되는 정보들
ㄱ)
웹 서버는 기본적으로 웹 로그를 남긴다. 이 방법은 자료 수집을 위한 별도의 작업이 필요 없다는 장점이 있다. 그러나 사용자가 여러 웹 브라우저를 띄워 동시에 다른 서버에 접속 시에는 사용자의 웹 액세스 패턴을 알기가 어렵다.
(2)클라이언트 로그를 이용하는 방법이다.
다양한 형태의 정보들
마이닝에 대해 더 자세히 알고 싶었다. 이러한 이유로, 필자는 웹마이닝의 중요성을 조금이나마 사람들에게 알리고,필자 또한 이 분야를 알수 있는 기회라 생각해, 그 중 한 부분인 webusage mining을 주제로 선택하였다.
1부 webusage mining 소개
1.1 webusage mining의 정의
웹 서버로부터 사용자의 접근 패
정보를 얻을 때 어떤 친구가 이 상품을 추천했고 어떤 리뷰를 남겼는지도 한번에 볼 수 있다.
이렇듯, Facebook은 Open Graph를 통해 모든 사용자가 어떤 사이트에 방문하든지 즉각적으로 사용자와 해당 사이트의 Social Graph를 연결시켜 개인화된 웹사용을 가능케 할 수 있게 된다.
6. 웹 개인화의 한계