Web usage mining[8] also known as w

Web usage mining[8] also known as web log mining is the application of data mining techniques on large web log repositories to discover useful knowledge about user’s behavioral patterns and website usage statistics that can be used for various website design tasks. The main source of data for web usage mining consists of textual logs collected by numerous web servers all around the world. There are four stages in web usage mining: (1) Data Collection : users log data is collected from various sources like server side, client side, proxy servers and so on, (2) Preprocessing : Performs a series of processing of web log file covering data cleaning, user identification, session identification, path completion and transaction identification, (3) Pattern discovery : Application of various data mining techniques to processed data like statistical analysis, association, clustering, pattern matching and so on ,(4) Pattern analysis : once patterns were discovered from web logs, uninteresting rules are filtered out. Analysis is done using knowledge query mechanism such as SQL or data cubes to perform OLAP operations.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เว็บใช้ทำเหมืองแร่ [8] ตามบันทึกเว็บที่เรียกว่าเหมืองแร่เป็นการประยุกต์ใช้เทคนิคเหมืองข้อมูลใน repositories ล็อกเว็บใหญ่ได้ประโยชน์ความรู้เกี่ยวกับรูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้และสถิติการใช้เว็บไซต์ที่สามารถใช้สำหรับงานออกแบบเว็บไซต์ต่าง ๆ แหล่งที่มาหลักของข้อมูลสำหรับเว็บการทำเหมืองแร่ประกอบด้วยบันทึกข้อความที่รวบรวม โดยเว็บเซิร์ฟเวอร์ที่มากมายทั่วโลก มีสี่ขั้นตอนในการทำเหมืองใช้เว็บ: รวบรวมข้อมูล (1): ผู้ใช้บันทึกเป็นการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่นฝั่งเซิร์ฟเวอร์ ฝั่งไคลเอ็นต์ เซิร์ฟเวอร์พร็อกซี และดังนั้นบน, (2) ประมวลผลเบื้องต้น: ดำเนินการชุดการประมวลผลแฟ้มล็อกเว็บที่ครอบคลุมการทำความสะอาด รหัสผู้ใช้ รหัสรอบเวลา เส้นทางเสร็จสมบูรณ์และธุรกรรมรหัส (3) รูปแบบการค้นหาข้อมูล: ใช้เทคนิคเหมืองข้อมูลต่าง ๆ เพื่อประมวลผลข้อมูลเช่นการวิเคราะห์ทางสถิติ สมาคม คลัสเตอร์ รูปแบบจับคู่และ (4) การวิเคราะห์รูปแบบ: เมื่อรูปถูกค้นพบจากบันทึกของเว็บ กฎน้อย ๆ จะถูกกรองออก ทำการวิเคราะห์โดยใช้กลไกแบบสอบถามความรู้เช่น SQL หรือข้อมูลลูกบาศก์ OLAP ดำเนินการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การทำเหมืองแร่การใช้งานเว็บ [8] หรือที่เรียกว่าการทำเหมืองแร่เข้าสู่ระบบเว็บคือการประยุกต์ใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่เก็บเข้าเว็บที่มีขนาดใหญ่ที่จะค้นพบความรู้ที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับรูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้และสถิติการใช้งานเว็บไซต์ที่สามารถนำมาใช้สำหรับงานออกแบบเว็บไซต์ต่างๆ แหล่งที่มาหลักของข้อมูลสำหรับการทำเหมืองการใช้งานเว็บประกอบด้วยบันทึกเป็นข้อความที่เก็บรวบรวมโดยเว็บเซิร์ฟเวอร์จำนวนมากทั่วโลก มีสี่ขั้นตอนในการทำเหมืองการใช้งานเว็บคือ (1) การเก็บรวบรวมข้อมูล: ผู้ใช้เข้าสู่ระบบการเก็บรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆเช่นด้านเซิร์ฟเวอร์ฝั่งไคลเอ็นต์เซิร์ฟเวอร์พร็อกซี่และอื่น ๆ (2) กระบวนการเตรียมการผลิต: ดำเนินการชุดของการประมวลผลของล็อกไฟล์เว็บ ครอบคลุมการทำความสะอาดข้อมูลประชาชนผู้ใช้บัตรประจำตัวเซสชั่นเสร็จสิ้นเส้นทางและบัตรประจำตัวการทำธุรกรรม (3) การค้นพบรูปแบบ: การประยุกต์ใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลต่างๆในการประมวลผลข้อมูลเช่นการวิเคราะห์ทางสถิติสมาคมจัดกลุ่มจับคู่รูปแบบและอื่น ๆ (4) การวิเคราะห์รูปแบบ : ครั้งหนึ่งรูปแบบที่ถูกค้นพบจากการบันทึกการใช้เว็บกฎจืดจะถูกกรองออก การวิเคราะห์จะทำโดยใช้กลไกแบบสอบถามความรู้ดังกล่าวเป็นก้อน SQL หรือข้อมูลในการดำเนินการของ OLAP

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การทำเหมืองข้อมูลการใช้งานเว็บไซต์ [ 8 ] หรือที่เรียกว่าเหมืองแร่เข้าสู่ระบบเว็บคือการประยุกต์ใช้เทคนิคเหมืองข้อมูลใน repositories เข้าสู่ระบบเว็บขนาดใหญ่ที่จะค้นพบความรู้ที่มีประโยชน์เกี่ยวกับรูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้และสถิติการใช้งานเว็บไซต์ที่สามารถใช้สำหรับงานออกแบบเว็บไซต์ต่างๆ แหล่งข้อมูลสำหรับการใช้เว็บ ประกอบด้วยข้อความ บันทึกรวบรวมโดยเซิร์ฟเวอร์เว็บมากมายทั่วโลกมี 4 ขั้นตอนในการใช้เว็บ ( 1 ) การเก็บรวบรวมข้อมูล บันทึกข้อมูลผู้ใช้จะถูกเก็บรวบรวมจากแหล่งต่างๆ เช่น ด้านเซิร์ฟเวอร์ของลูกค้าด้านเซิร์ฟเวอร์พร็อกซี่และอื่น ๆ ( 2 ) การเตรียม : แสดงชุดของการประมวลผลของไฟล์เว็บเข้าสู่ระบบที่ครอบคลุมการทำความสะอาดข้อมูลระบุตัวระบุเซสชันผู้ใช้ , รายการเส้นทางเสร็จสมบูรณ์ และ ( 3 ) การค้นพบรูปแบบ :การประยุกต์ใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลเพื่อการประมวลผลข้อมูลต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ทางสถิติ , สมาคม , การจัดกลุ่ม รูปแบบการจับคู่และอื่น ๆ ( 4 ) การวิเคราะห์รูปแบบ : เมื่อรูปแบบถูกค้นพบจากเว็บล็อก กฎไม่น่าสนใจจะถูกกรองออก การวิเคราะห์โดยใช้กลไกการสืบค้นความรู้เช่น SQL หรือข้อมูลก้อน OLAP เพื่อการดําเนินการ .