1. 서 론
2000년대에 들어서면서 인터넷이라는 새로운 비즈니스가 도래되었다. 그리고 이러한
인터넷 기업들이 등장하면서 B2C, B2B 시장은 크게 활성화 되었고, 그러므로 인하여 많은 기업들이 성공이 확실히 보장된 이시장에 진입하게 되었다. 그러나 너무 많은 기업들의 진입으로 인하여 이 시장이
pattern discovery)
3.패턴 분석단계(pattern analysis)
데이터를 수집하고, 수집된 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 정볼
[4] 의사결정나무(Decision Trees)
의사결정나무(Decision Trees)는 분류 또는 예측을 목적으로 하는 어떤 경우에도 사용될 수 있는 기법으로 분석의 정확도보다는 분석과정의 설명이 필요한 경우에 더 유용하게 사용
(1) 세분화(Segmentation)
데이터를 비슷한 특성을 갖는 몇 개의 그룹으로 분할하여 각 그룹별
1. Web Usage Mining의 소개
(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 수집하
1부. Web Mining
1. Web Mining의 등장 배경
컴퓨터 기술의 발달 및 웹의 확산으로 인해 개인이 얻을 수 있는 정보의 양이 증가되었다. 그러나, 이로 인해 필요한 관련 정보를 탐색한다는 것과 다량의 정보로부터 지식을 창출한다는 것이 어렵게 되었으며 고객 또는 사용자에 대한 학습 과정 및 정보의 개인