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- 저자 : Cong-Lin Ran(염종림) (검색결과 3 건)
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Research on Data Acquisition Strategy and Its Application in Web Usage Mining
염종림,정석태,Ran, Cong-Lin,Joung, Suck-Tae Korea Information Electronic Communication Technol 2019 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.12 No.3
웹 사용 마이닝 (WUM)은 웹 마이닝과 데이터 마이닝 기술의 응용 중의 하나다. 웹 마이닝 기술은 사용자가 웹 사이트에 액세스 할 때 웹 사용자가 생성 한 웹 서버 로그 데이터를 사용하여 사용자의 액세스 패턴을 식별하고 분석하는데 사용된다. 따라서 우선 데이터 마이닝 기술을 적용하여 웹 로그에서 사용자 액세스 패턴을 발견하기 전에 합리적인 방법으로 데이터를 수집해야 한다. 데이터 수집의 중요한 일은 사용자의 웹 사이트 방문 과정에서 사용자의 자세한 클릭 동작을 효율적으로 얻는 것이다. 이 논문은 주로 데이터 수집 전략 및 필드 추출 알고리즘과 같은 웹 사용 마이닝 데이터 프로세스의 첫 단계 이전의 데이터 수집 단계에 중점을 둔다. 필드 추출 알고리즘은 로그 파일에서 필드를 분리하는 프로세스를 수행하며 대용량의 사용자 데이터에 대한 실제 응용에도 사용된다. Web Usage Mining (WUM) is one part of Web mining and also the application of data mining technique. Web mining technology is used to identify and analyze user's access patterns by using web server log data generated by web users when users access web site. So first of all, it is important that the data should be acquired in a reasonable way before applying data mining techniques to discover user access patterns from web log. The main task of data acquisition is to efficiently obtain users' detailed click behavior in the process of users' visiting Web site. This paper mainly focuses on data acquisition stage before the first stage of web usage mining data process with activities like data acquisition strategy and field extraction algorithm. Field extraction algorithm performs the process of separating fields from the single line of the log files, and they are also well used in practical application for a large amount of user data.
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Research on Data Acquisition Strategy and Its Application in Web Usage Mining
Cong-Lin Ran(염종림),Suck-Tae Joung(정석태) 한국정보전자통신기술학회 2019 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.12 No.3
웹 사용 마이닝 (WUM)은 웹 마이닝과 데이터 마이닝 기술의 응용 중의 하나다. 웹 마이닝 기술은 사용자가 웹 사이트에 액세스 할 때 웹 사용자가 생성 한 웹 서버 로그 데이터를 사용하여 사용자의 액세스 패턴을 식별하고 분석하는데 사용된다. 따라서 우선 데이터 마이닝 기술을 적용하여 웹 로그에서 사용자 액세스 패턴을 발견하기 전에 합리적인 방법으로 데이터를 수집해야 한다. 데이터 수집의 중요한 일은 사용자의 웹 사이트 방문 과정에서 사용자의 자세한 클릭 동작을 효율적으로 얻는 것이다. 이 논문은 주로 데이터 수집 전략 및 필드 추출 알고리즘과 같은 웹 사용 마이닝 데이터프로세스의 첫 단계 이전의 데이터 수집 단계에 중점을 둔다. 필드 추출 알고리즘은 로그 파일에서 필드를 분리하는 프로세스를 수행하며 대용량의 사용자 데이터에 대한 실제 응용에도 사용된다. Web Usage Mining (WUM) is one part of Web mining and also the application of data mining technique. Web mining technology is used to identify and analyze user’s access patterns by using web server log data generated by web users when users access web site. So first of all, it is important that the data should be acquired in a reasonable way before applying data mining techniques to discover user access patterns from web log. The main task of data acquisition is to efficiently obtain users" detailed click behavior in the process of users" visiting Web site. This paper mainly focuses on data acquisition stage before the first stage of web usage mining data process with activities like data acquisition strategy and field extraction algorithm. Field extraction algorithm performs the process of separating fields from the single line of the log files, and they are also well used in practical application for a large amount of user data.
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User Access Patterns Discovery based on Apriori Algorithm under Web Logs
Cong-Lin Ran(염종림),Suck-Tae Joung(정석태) 한국정보전자통신기술학회 2019 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.12 No.6
웹 사용 패턴 발견은 웹 로그 데이터를 사용하는 고급 수단이며 웹 로그 데이터 마이닝에 데이터 마이닝 기술을 적용한 특정 응용이다. 교육 분야에서 데이터 마이닝 (DM)은 데이터 마이닝 기술을 교육 데이터 (대학의 웹 로그, e-러닝, 적응형 하이퍼미디어 및 지능형 튜터링시스템 등)에 적용한다. 따라서 교육 연구 문제를 해결하기 위해 이러한 유형의 데이터를 분석하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 대학의 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝의 연구 대상으로 사용되어 진다. 데이터베이스 OLAP 기술을 사용하여 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝에 사용될 수 있는 데이터 형식으로 사전 처리되고 그 처리 결과가 MSSQL에 저장된다. 동시에 처리 된 웹 로그 레코드를 기반으로 기본 데이터 통계 및 분석이 완료된다. 또한 웹 사용 패턴 마이닝의 Apriori Algorithm 및 구현 프로세스를 소개하고 Python 개발 환경에서 Apriori Algorithm 프로그램을 개발했다. 그런 다음 Apriori Algorithm의 성능을 보이고 웹 사용자 액세스 패턴의 마이닝을 실현했다. 이 연구 결과는 교육 시스템 개발에 패턴을 적용하는데 중요한 이론적 의미를 갖는다. 다음 연구로는 분산 컴퓨팅 환경에서 Apriori Algorithm의 성능 향상을 연구하는 것이다. Web usage pattern discovery is an advanced means by using web log data, and it"s also a specific application of data mining technology in Web log data mining. In education Data Mining (DM) is the application of Data Mining techniques to educational data (such as Web logs of University, e-learning, adaptive hypermedia and intelligent tutoring systems, etc.), and so, its objective is to analyze these types of data in order to resolve educational research issues. In this paper, the Web log data of a university are used as the research object of data mining. With using the database OLAP technology the Web log data are preprocessed into the data format that can be used for data mining, and the processing results are stored into the MSSQL. At the same time the basic data statistics and analysis are completed based on the processed Web log records. In addition, we introduced the Apriori Algorithm of Web usage pattern mining and its implementation process, developed the Apriori Algorithm program in Python development environment, then gave the performance of the Apriori Algorithm and realized the mining of Web user access pattern. The results have important theoretical significance for the application of the patterns in the development of teaching systems. The next research is to explore the improvement of the Apriori Algorithm in the distributed computing environment.
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