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
정보를 이용하여 웹 사용자들의 패턴을 식별할 수 있는 방법 또한 필요하게 되었다.
2. Web Mining의 정의
웹마이닝(Web Mining)이란 웹 환경에서 적용되어지는 데이터 마이닝 기술로 웹으로부터 얻어지는 방대한 양의 정보로부터 유용한 정보를 찾아내어 분석하는 것을 말한다.
즉, 웹 환경의 로그 파일
정보를 찾아내 마케팅이나 회사의 이익을 효율적으로 증대하기 위해 사용하는 데는 아직도 어려움이 많다. 그 이유 중 하나는 이 정보가 아주 많은 양의 데이터 안에 함축적으로 숨어 있어 사람의 눈으로 일일이 조사하는 것이 불가능하기 때문이다. 다행히도 데이터 마이닝
분야에서 개발된 기술을
정보가 저장되어 있어 개인프라이버시를 침해할 수 있는 소지도 있어 이에 대한 대책강구도 필요한 시점이다.
이 장에서는 정보사회와디지털문화4공통) 교재 1장에 보면 빅 데이터에 대한 언급이 나옵니다. 현재 우리 사회에서 활용된 빅 데이터의 사례를 찾아 보십시오. 그리고 이처럼 빅 데이터를 활
웹마이닝를 개발 하게 되었다.
2. 패러다임의 변화
2‐1. 새로운 비즈니스의 도래
표1. 미국에서 5,000만 가구에 보급되는데 소요된 기간
기존에 라디오, PC, TV는 한 시대를 도래하는 패러다임으로 되는 데 걸린 시간이 10년 이상의 기간이 걸린 데 비하여 인터넷은 겨우 4년이
정보공유를 컨셉으로, 사람과 사람 사이의 친분관계를 형성하고 도와주는 범용 커뮤니티 서비스이다. 개인과 개인의 관계를 정의하며 시작되는 인맥, 각종 모임과 만남을 가능하게 하는 클럽, 개인과 개인의 관계에서 자신의 정보와 지인의 정보를 효율적으로 관리할 수 있는 도구인 미니홈피, 나의 기