WebClub - Всероссийский Клуб Веб-разработчиков
WebClub.RU » Советы » **Методы поиска схем

**Методы поиска схем


Дата публикации: 28-04-2008

После идентификации отдельной транзакции аналитик может применить один из методов извлечения знаний из схемы доступа: анализ пути, нахождение ассоциативных правил и последовательностей образцов, кластеризация или классификация.

Для анализа пути используются различные виды графов, так как граф представляет некоторое отношение, определенное на странице (или другом объекте). Самым распространенным является построение графа, соответствующее физической структуре сервера, при этом страницы являются узлами, а ссылки между ними — направленными ветвями. Также могут быть использованы графы, основанные на типах страниц, когда ребра представляют совпадения между страницами, или где ребрам соответствуют количества пользователей, переходящих с одной страницы на другую. Большая часть исследований, посвященных нахождению частых путей или последовательностей ссылок, проведена для графов отражающих физическую структуру. С помощью этой методики можно определять наиболее посещаемые пути в сети.

В связи с тем, что подобные базы транзакций содержат множество информации, обычно технологии поиска ориентируются только на записи, доступ к которым осуществлялся не менее определенного числа раз. Обнаружение этих правил для организаций, занятых в электронной коммерции, может помочь в разработке эффективного маркетинга. Также эта информации помогает при улучшении организации сетевого пространства.

Нахождение последовательностей образцов — обнаружение связи между различными операциями, происходящими на протяжении одного временного интервала. В серверных журналах транзакций каждое посещение клиента записывается с некоторым интервалом времени. Исследование временных отношений между различными данными, может иметь например следующие результаты: 30% клиентов после посещения исследуемого сервера, в течение 10 дней прошли на нем регистрацию.

Другой важный тип связанности данных, также обнаруживаемый при помощи этой методики — сходные временные последовательности. Например, нам может быть интересно найти общие характеристики у клиентов, обращавшихся к одному файлу в определенный период времени, или временной интервал, на протяжении которого интересующий нас файл чаще всего используется.

Обнаружение классификационных правил позволяет создать описание записей, принадлежащих к определенной группе в связи с общностью атрибутов. Это описание затем используется для классификации вновь добавляемых записей. При изучении использования сети можно разрабатывать описание для клиентов, обращавшихся к определенным файлам, используя имеющиеся для этих клиентов демографическую информацию или схемы доступа.

Кластерный анализ позволяет сгруппировать клиентов или данные, которые имеют сходные характеристики. Кластеризация информации о клиенте с данными в журналах может позволить разработать и осуществить ряд маркетинговых стратегий.

  

Популярное

Не так давно в сети появился новый сервис, под названием Dead Man Zero. Этот сервис сделал...
Рынок социальных площадок уже давно стал стабильным. Несмотря на то, что время от времени...
Artisteer 4 – единственный в своем роде продукт, позволяющий автоматизировать работу над созданием...
Октябрь 2018 (14)
Февраль 2017 (3)
Январь 2017 (1)
Август 2016 (1)
Май 2016 (2)
Ноябрь 2015 (1)

Карта сайта: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41

Друзья сайта



Случайная цитата

Уоррен Баффет:

"Правило №1: Берегите деньги. Правило №2: Помните о правиле №1."

Опрос

Какой антивирус Вы используете?

Kaspersky Antivirus
NOD32
Norton Antivirus
Dr.Web
Panda
Аvast!
ClamWin
Другой...