웹 서버는 기본적으로 웹로그를 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
전략적 중요성에도 불구하고 이를 분석하여 기업의 마케팅 전략에 활용하는 기업이 많지 않은 상태이다.
한편, 웹 서버에 축적되는 대용량의 로그 데이터로부터 데이터 마이닝 기술을 도입하여 유용한 정보를 발견하고 새로운 패턴을 찾으려는 시도가 이루어지고 있다. 이를 웹마이닝(Web Mining)이라
정보를 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
web data를 적절한 형태로 변환한후 data에 일반적인 mining 기술을 적용 시킨다.
2부 web usage mining의 기술
2.1. web data( log data 중심)
#log: 사용자가 웹 사이트를 이용한 기록을 담는 로그 데이터를 기반으로 다양한 정볼르 추출하는 것, 웹에서의 모든 사용자들의 행동은 웹 서버에 log 형태로 남
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 웹 사용을 가능케 할 수 있게 된다.
6. 웹 개인화의 한계