Андрей Щербина

Основной причиной роста электронной коммерции послужили простота и скорость, с которыми можно осуществлять покупки и другие операции через Internet. Особенно серьезные изменения претерпело общение с конечным пользователем — появилась и возможность персонифицировать предложения продавца для каждого клиента.

Извлечение знаний можно определить как нахождение и анализ полезной информации. Данную область деятельности принято подразделять на две части: автоматический поиск информации в документах Сети — Web content mining и обнаружение и обработка информации, касающейся работы пользователей с сервером, — Web usage mining.

Рост объема доступных через Internet данных, хранимых в слабо структурированном виде, способствовал появлению автоматических программных средств поиска информации и получения данных об использовании определенных ресурсов. Возник целый ряд интеллектуальных систем, основная задача которых состоит в эффективном извлечении знаний из Internet.

В статье осуществлен краткий обзор технологий, применяемых для сбора информации и извлечения знаний из использования Internet.

Процесс автоматического изучения характеристик доступа пользователей к серверам может включать изучение наиболее популярных путей посещения, нахождение ассоциативных правил, кластеризацию и т.д. Для решения этих задач можно использовать накопленные Internet технические документы. Организации собирают огромные объемы информации, автоматически создаваемой серверами и оседающей в журналах. Источниками информации являются также ссылочные журналы, в которых содержится информация для каждой страницы, на которую есть ссылка, журналы браузеров и регистрационные или анкетные данные пользователей, собранные CGI-сценариями.

Основные потребители систем категории usage mining — организации, торгующие или предоставляющие услуги в Сети. Главными задачами для них являются персонификация наполнения страниц и оптимизация сайта с точки зрения упрощения навигации [1]. Также подобные системы представляют интерес для провайдеров Internet и сетевых администраторов. Основными областями применения в этом случае являются оптимизации работы сети, минимизация трафика и оптимизация предоставляемых услуг (например, интеллектуальное кэширование данных [2]).

Большинство традиционных систем мониторинга Сети предоставляют возможность фильтрации и получения статистической информации о пользователях. Подобный инструментарий помогает определять количество обращений к разным файлам и серверам, адреса отдельных пользователей, при этом такие системы рассчитаны на малый или ограниченный поток данных и редко предоставляют возможности анализа связи между обращениями к файлам и логикой их расположения. Рассмотрим инструменты, дающие аналитику более полную информацию.