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Clustering di transazioni web sulla base della similarità degli accessi

Informazioni tesi

  Autore: Annunziato Francesco Greco
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2003-04
  Università: Università degli Studi della Calabria
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Informatica
  Relatore: Domenico Ssaccà
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 114

Oggi internet è divenuto così ricco di contenuti al punto che la navigazione dei siti web può risultare al quanto difficoltosa. A questo proposito sono studiate tecniche particolari che forniscano degli strumenti utili agli utenti della rete affichè riescano a navigare senza perdere di vista il loro obiettivo primario di navigazione. Questo può avvenire fornendo loro dei sistemi di suggerimenti automatici che intuiscano gli obiettivi dell'utente e lo supportino nella sua navigazione. In questa tesi viene trattato una di queste tecniche, che ricade nella disciplina del Data Mining. Tale tecnica consiste nell' identificare un certo numero di profili utenti a partire dall'analisi di informazioni estratte di files logs di una certo server. Tali profili succesivamente saranno utilizzati come strumento di confronto con le ultime pagine visitate da un utente al fine di fornire allo stesso suggerimenti utili per la sua navigazione.

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Introduzione INTRODUZIONE I.1 Introduzione L’analisi dei modelli di accesso al web fornisce la possibilità di generare automaticamente gruppi di utenti con simile comportamento di navigazione. Questo concetto suggerisce l’ipotesi di implementare un sistema di suggerimenti che supporti l’utente durante la consultazione del web. I.2 Obiettivi Lo scopo di questa tesi, infatti, è di progettare e sviluppare un sistema per la personalizzazione dei contenuti/servizi web. L’idea base è quella di confrontare la cronologia di navigazione di un utente con dei profili comportamentali. Tali profili sono generati a partire dalle sessioni utenti già avvenute sullo stesso sito web, dove le sessioni utenti non sono altro che un insieme di informazioni, come pagine visitate, tempo di visita per ogni pagina, utente che le ha visitate, ed altro. Queste informazioni sono contenute sui file logs del server utilizzato per monitorare e gestire il sito web in questione. Questo tipo di approccio al problema è applicabile, in quanto, è lecito pensare che utenti che effettuino uguali navigazioni, in tempi pressoché uguali, nutrano uguali interessi nella navigazione stessa. Nel rispetto

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Parole chiave

clustering
data mining
metis
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