“Sistema de Análisis de Patrones de Navegación usando Web Mining”

“Sistema de Análisis de Patrones de Navegación usando Web Mining”

IntegrantesVíctor MacasFanny Idrovo

Patricio Alcívar

Introducción Objetivo Esquema Básico: Minería de Datos Fuente de Datos Preparación de los Datos Métodos de Minería Reportes Estadísticos Tipos de Reportes Conclusiones

Agenda

Los miles de personas que navegan por la Web van dejando registrados todos sus accesos o visitas en archivos especiales.

El proyecto analiza el comportamiento del usuario en un sitio Web usando los conceptos Web Mining (WM).

WM genera conocimiento. El proyecto describe el proceso necesario para generar

conocimiento (patrones de navegación) Caso Real: www.sidweb.espol.edu.ec

Introducción

Qué es Web Mining?

Web Mining es el descubrimiento y análisis de información útil en la World Wide Web.

Introducción

Áreas de enfoque

Web Mining se clasifica en función de la parte de la Web que se mina, por tanto existen tres áreas o enfoques:

1. Minería del contenido de la Web

2. Minería de la estructura de la Web

3. Minería del uso de la Web

Introducción

Minería del contenido de la Web

Es el descubrimiento de información útil desde los contenidos textuales y gráficos de los documentos Web, y tiene sus orígenes en el procesamiento del lenguaje natural y en la recuperación de la información.

Introducción

Minería de la estructura de la Web

Es el proceso de descubrir el modelo subyacente a la estructura de enlaces de la Web y analiza, fundamentalmente, la topología

de los hipervínculos (con o sin descripción de los enlaces)

Introducción

Minería del uso de la Web

Es la aplicación de técnicas de minería de datos para descubrir patrones de acceso (o hábitos) desde los sitios Web. El principal objetivo es entender y servir mejor las necesidades de las aplicaciones basadas en Web.

<<Área de enfoque de la presente Tesis>>

Introducción

Problema

Los administradores o empresas que están detrás de los sitios Web no conocen la existencia de la información valiosa que se puede obtener analizando los patrones de movimiento que siguen sus usuarios dentro del sitio

Introducción

Solucion propuesta

“Sistema de análisis de patrones de navegación usando Web Mining”

Aplicacion: “MineroWeb”

Una herramienta que analiza información útil de la Web (archivos log de un servidor web) mediante el uso de técnicas de Web Mining:

Reglas de Asociacion Secuencia de Patrones Clusterizacion

Reportes estadisticos de trafico del sitio

Introducción

Introducción Objetivos Esquema Básico: Minería de Datos Fuente de Datos Preparación de los Datos Métodos de Minería Reportes Estadísticos Tipos de Reportes Conclusiones

Agenda

Analizar los archivos Log de un servidor Web y así encontrar patrones de navegación de los visitantes de un sitio Web, usando técnicas de la minería de datos.

Objetivos

• Predecir la forma de navegar por el sitio (Reglas asociación)

• Predecir el posible tiempo en que los usuarios volverán a navegar por ciertas páginas (Patrones secuenciales)

• Agrupar a usuarios por la preferencia entre sus páginas (Clusterizacion)


Agenda

1. In tegración y recopilación

2. Se lección , lim piezaY transform ación

D atos se leccionados(V ista m inable)

A lm acén de datos

D atos in ic ia les

- -- -

+ ++ +

3. M inería de datos

P atrones

C onocim ien to

4. Eva luación e in terpretación

5. D ifusión y uso

R esultadosR esultadosD ecis iones

Datos Iniciales

.log

Esquema básico: Minería de datos

Introducción Objetivos Esquema Básico: Minería de Datos Fuente de Datos Preparación de los Datos Métodos de Minería Reportes Estadísticos Tipos de Reportes Conclusiones

Agenda

Materia prima de la Aplicacion:

Log de un servidor Web200.49.246.36 - - [01/Jan/2006:18:08:00 -0500] "GET /images/folder_icons/356.gif HTTP/1.0" 200 1447200.49.246.36 - - [01/Jan/2006:18:08:00 -0500] "GET /images/folder_icons/100.gif HTTP/1.0" 200 841200.49.246.36 - - [01/Jan/2006:18:08:00 -0500] "GET /images/lv_esquina3.gif HTTP/1.0" 200 82200.49.246.36 - - [01/Jan/2006:18:08:01 -0500] "GET /images/folder_icons/310.gif HTTP/1.0" 200 1530200.25.170.92 - - [01/Jan/2006:18:08:08 -0500] "GET /private/mycourses/website/folders/assignment/assignment_view.jsp?folderId=-2&websiteId=948 HTTP/1.1" 200 4531200.25.170.92 - - [01/Jan/2006:18:08:09 -0500] "GET /images/reply.gif HTTP/1.1" 200 154200.25.170.92 - - [01/Jan/2006:18:08:09 -0500] "GET /images/open.gif HTTP/1.1" 200 91200.25.170.92 - - [01/Jan/2006:18:08:17 -0500] "GET /private/mycourses/website/folders/link_view.jsp?folderId=19&websiteId=948 HTTP/1.1" 200 3668200.25.170.92 - - [01/Jan/2006:18:08:19 -0500] "GET /private/mycourses/website/folders/view.js HTTP/1.1" 200 406200.10.150.20 - - [01/Jan/2006:18:08:27 -0500] "GET / HTTP/1.0" 200 18223200.25.170.92 - - [01/Jan/2006:18:09:06 -0500] "GET /private/mycourses/website/folders/forums_view.jsp?folderId=20&websiteId=948 HTTP/1.1" 200 4060200.25.170.92 - - [01/Jan/2006:18:09:08 -0500] "GET /images/newdoc.gif HTTP/1.1" 200 870200.25.170.92 - - [01/Jan/2006:18:09:22 -0500] "GET /private/mycourses/website/email/index.jsp?folderId=7&websiteId=948 HTTP/1.1" 200 6978200.25.170.92 - - [01/Jan/2006:18:09:28 -0500] "GET /servlet/UserPhotoServlet?userCode=9451 HTTP/1.1" 200 6634252.113.176.247 - - [16/Feb/2006:00:06:00 -0500] "GET /images/KDnuggets_logo.gif HTTP/1.1" 200 784 "http://www.kdnuggets.com/" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; MyIE2)"

Fuente de datos

Formatos de archivo: ELF y CLF

Ejemplo: Log servidor Web

http://www.sidweb.espol.edu.ec/inicio.html

Servidor

Log servidor Web

152.152.98.11 - - [16/Nov/2005:16:32:50 -0500] "GET … HTTP/1.1" 200

152.152.98.11 - - [16/Nov/2005:16:32:50 -0500] "GET /gps.html HTTP/1.1" 200

152.152.98.11 - - [16/Nov/2005:16:32:50 -0500] "GET /inicio.html/ HTTP/1.1" 200 …

Contenido página

usuarios

Fuente de datos

Ejemplo: Una línea del Log

152.152.98.11 - - [16/Nov/2005:16:32:50 -0500] "GET /jobs/ HTTP/1.1" 200 15140 "http://www.google.com/search?q=salary+for+data+mining&hl=en&lr=&start=10&sa=N" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; .NET CLR 1.1.4322)“

Fuente de datos

152.152.98.11

Dirección IP del cliente que accesa

Campo: IP152.152.98.11 - - [16/Nov/2005:16:32:50 -0500] "GET /jobs/ HTTP/1.1" 200 15140 "http://www.google.com/search?q=salary+for+data+mining&hl=en&lr=&start=10&sa=N" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; .NET CLR 1.1.4322)“

Fuente de datos

- El nombre del usuario remoto (usualmente omitido y

reemplazado por un “-”) - Login del usuario remoto (tambien usualmente omitido y reemplazado por un “-”)

Fuente de datos

Campo: Nombre, Login152.152.98.11 - - [16/Nov/2005:16:32:50 -0500] "GET /jobs/ HTTP/1.1" 200 15140 "http://www.google.com/search?q=salary+for+data+mining&hl=en&lr=&start=10&sa=N" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; .NET CLR 1.1.4322)“

[16/Nov/2005:16:32:50 -0500]

Fecha: dd/mm/yyy

tiempo: Hh:mm:ss

Time Zone: (+|-)HH00 Relativo a GMT-0500 es US EST

Fuente de datos

Campo: Fecha/Tiempo/TZ152.152.98.11 - - [16/Nov/2005:16:32:50 -0500] "GET /jobs/ HTTP/1.1" 200 15140 "http://www.google.com/search?q=salary+for+data+mining&hl=en&lr=&start=10&sa=N" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; .NET CLR 1.1.4322)“

"GET /jobs/inicio.html/ HTTP/1.1"

Metodo: GETHEADPOST…

URL:Relativo al dominio

Protocolo HTTP:Ej:HTTP/1.0 o HTTP/1.1

Fuente de datos

Campo: Pedido152.152.98.11 - - [16/Nov/2005:16:32:50 -0500] "GET /jobs/inicio.html HTTP/1.1" 200 15140 "http://www.google.com/search?q=salary+for+data+mining&hl=en&lr=&start=10&sa=N" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; .NET CLR 1.1.4322)“

200 Codigo de estado (respuesta). Mas importantes son: 200 – OK (mas frecuente) 206 – acceso parcial 301 – permanentemente redireccionado 302 – temporalmente redireccionado 304 – no modificado 404 – no encontrado

Fuente de datos

Campo: Codigo estado152.152.98.11 - - [16/Nov/2005:16:32:50 -0500] "GET /jobs/ HTTP/1.1" 200 15140 "http://www.google.com/search?q=salary+for+data+mining&hl=en&lr=&start=10&sa=N" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; .NET CLR 1.1.4322)“

http://www.google.com/search?q=salary+for+data+mining&hl=en&lr=&start=10&sa=N

URL del visitante desde donde vino a mi página

Fuente de datos

Campo: Referrer152.152.98.11 - - [16/Nov/2005:16:32:50 -0500] "GET /jobs/ HTTP/1.1" 200 15140 "http://www.google.com/search?q=salary+for+data+mining&hl=en&lr=&start=10&sa=N" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; .NET CLR 1.1.4322)“

"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; .NET CLR 1.1.4322)“

User agent (browser)

Fuente de datos

Campo: User Agent152.152.98.11 - - [16/Nov/2005:16:32:50 -0500] "GET /jobs/ HTTP/1.1" 200 15140 "http://www.google.com/search?q=salary+for+data+mining&hl=en&lr=&start=10&sa=N" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; .NET CLR 1.1.4322)“


Agenda

Preparación de los Datos

Un registro válido debe:

Todos los campos deben ser diferente al valor null. El campo CodEstado debe tener alguno de los valores

válidos para nuestro análisis. El campo NombreArchivo debe almacenar un tipo de archivo

diferente a: jpg, bmp, gif, exe, js, css, pdf, doc, txt.

Si se considera como registro válido es almacenado en la tabla Registro_Log con su respectivo id.

Limpieza

Preparación de los Datos

Identificación de usuarios Identificación de páginas Registrar sesiones en tablas de acuerdo a usuario y tiempo.

Cada sesión tiene un usuario Un usuario puede tener varias sesiones La sesión esta limitada por el tiempo de sesionización. Formato resumido, rápida adaptación a algoritmos.

Sesionización


Agenda

Reglas de Asociación

Preparación Data

Generación de Matriz

Algoritmo Apriori


Encontrar las asociaciones que se producen entre los diferentes sitios de la página Web cuando los usuarios acceden a ésta.

X Y [/public/about.jsp ]---->/public/team.jsp

Soporte:Soporte (X Y) = Probabilidad (X U Y)

Confianza:Confianza (X Y) = Probabilidad (X / Y)


Registro_Log

Registro_Sesion

Registro_Paginas_Site

Preparación de Data


Sesión / Página 1 2 3 4 5 …..

# páginas

1 0 1 0 1 0 ….. 0

2 1 0 1 1 0 ….. 0

3 1 1 0 1 0 ….. 0

4 0 1 1 1 0 ….. 0

5 1 0 0 0 0 ….. 0

6 0 1 0 0 1 ….. 0

: : : : : : ….. 0

: : : : : : ….. 0

# sesiones 0 1 0 1 0 ….. 0

S1= (0+1+1+0+1+0+…+0)/# sesiones

Generación Matriz


20

5

3

1

Candidatos antecedentes (Sop > Soporte)

0…..01010# sesiones

0…..::::::

0…..::::::

0…..100106

0…..000015

0…..011104

0…..010113

0…..011012

0…..010101

# páginas…..54321Sesión / Página

S1 S2 ……S5 ……Sn

1

Algoritmo Apriori (matriz , soporte, confianza)

Usa conocimiento a priori de las propiedades de los ítems (páginas) frecuentes que ya se han encontrado. “Si un conjunto no puede pasar un test, todos sus súper conjuntos también fallarán el mismo test”

2

12 Solo si conf(12) > confianza confianza=Prob (X / Y)

3

2120

63

21

1


Preparación Data


Algoritmo

Patrones Secuenciales

Generación FBP-Arbol

Descubrir patrones en los cuales la presencia de un conjunto de ítems es seguido por otro ítem en orden temporal. Encontrar y predecir el comportamiento de los visitantes de un sitio Web con respecto al tiempo.



[x1x2x3] [y1y2] en t días

Soporte:Soporte (X Y) = Probabilidad (X U Y)

Confianza:Confianza (X Y) = Probabilidad (X / Y)

[/public/team.jsp ->]---->/public/findUsers.jsp-> /private/mycourses/website/folders/assignment/assignment_view.jsp-> /public/portalDocument.js en 2 dias


Página / Página 1 2 3 4 5 ….. # páginas

1 0 30 0 1 0 ….. 0

2 4 0 48 34 6 ….. 0

3 5 1 0 1 40 ….. 0

4 0 32 3 0 6 ….. 0

5 27 0 0 74 0 ….. 0

6 0 1 0 0 4 ….. 0

: : : : : : ….. 0

: : : : : : ….. 0

# páginas 0 20 0 1 0 ….. 0

Generación Matriz

•TM[i,j] representa el número de veces que los usuarios han visitado la página j después de la página i.•Umbral

Página / Página 1 2 3 4 5 …..

# páginas

1 0 30 0 0 0 ….. 0

2 0 0 48 34 0 ….. 0

3 0 0 0 0 40 ….. 0

4 0 32 0 0 0 ….. 0

5 27 0 0 74 0 ….. 0

6 0 0 0 0 0 ….. 0

: : : : : : ….. 0

: : : : : : ….. 0

# páginas 0 20 0 0 0 ….. 0

•FTM caminos frecuentesSi un 2-camino(camino con 2 páginas) no es frecuente un 3-camino(camino con 3 páginas) del que sea subcamino el 2-camino tampoco lo será (propiedad Apriori).

Patrones SecuencialesGeneración FBP-Árbol (Matriz FTM, Lista de Caminos)

Pag 230

Pag 1

Pag 378

Pag 464

Pag 5118

Punto de Ruptura

Antecedente

ConsecuenteConsecuente


La confianza de una regla de comportamiento-frecuente se representa como conf(PIND PDEP) y define la probabilidad de recorrer el camino PDEP una vez se ha recorrido el camino PIND.

Se recorre el árbol desde las hojas al nodo raíz. Teniendo en cuenta el soporte de cada camino las reglas se son

calculados como sigue. Buscar en hojas el punto de ruptura.

Si la hoja no es Punto ruptura, ir a hoja anterior. Si la hoja es Punto Ruptura, calcular confianza.

Si conf > confianza, genera Patrón Si conf < confianza, podar rama de árbol.

Algoritmo Patrones (FBP-Arbol, soporte, confianza)

Clusterización

Encontrar entre los distintos visitantes grupos con características similares de navegación Web.Proporciona como salida k conjuntos de patrones sobre las características similares de navegación (páginas visitadas) de los usuarios.

Preparación Data


Algoritmo K-Medias

Grupos

Clusterización

Cluster #1/js/tiny_mce/blank.htm/js/tiny_mce/themes/advanced/color_picker.htm

Cluster #2/js/tiny_mce/profiles/blank.htm

Clusterización

Clusterización

M[i,j] representa al usuario i visitando la página j en algunas de las sesiones iniciadas por el usuario i.

Usuario / Página 1 2 3 4 5 …..

# páginas

1 0 1 0 1 0 ….. 0

2 1 0 1 1 0 ….. 0

3 1 1 0 1 0 ….. 0

4 0 1 1 1 0 ….. 0

5 1 0 0 0 0 ….. 0

6 0 1 0 0 1 ….. 0

: : : : : : ….. 0

: : : : : : ….. 0

# Usuarios 0 1 0 1 0 ….. 0

Generación Matriz

ClusterizaciónAlgoritmo K-Medias (Matriz, soporte)

Usuario / Página 1 2 3 4 5 ….. # páginas

1 0 1 0 1 0 ….. 0

2 1 0 1 1 0 ….. 0

3 1 1 0 1 0 ….. 0

4 0 1 1 1 0 ….. 0

5 1 0 0 0 0 ….. 0

6 0 1 0 0 1 ….. 0

: : : : : : ….. 0

: : : : : : ….. 0

# Usuarios 0 1 0 1 0 ….. 04. Repetir los pasos 2 y 3 hasta que los centróides no varíen

1.Seleccionar centroides aleatorios

Distancia Euclídea δ²E (Xi, Xj) = || Xi-Xj||2 = (Xi - Xj)T(Xi - Xj)

2. Asignar cada objeto al grupo cuyo centróide sea el más cercano al objeto.

3. Cuando todos los objetos hayan sido asignados, recalcular la posición de los k centróides.

Determinar la media de cada grupo


Agenda

Reportes EstadísticosObjetivos

Análisis del sitio Web Links o páginas mas visitados Cantidad de usuarios que visitan el sitio Web La descarga de bytes de nuestro sitio Web

Mejorar el sitio Web


Agenda

Tipos de Reporte

Urls externos Tiempo de visita Tipo de navegador Cantidad de usuarios que visitan el sitio Bytes de descarga de las paginas Número de visitas por página

Tipos de Reporte

Tipos de Reporte Fecha de Rango

Tipos de Reporte

Páginas mas visitadas

Tipos de Reporte

Tiempos de visita por página

Tipos de Reporte

Tipo de navegador y Sistema operativo

Tipos de Reporte

Bytes de descarga de las páginas

Tipos de Reporte

Número de visitas por página


Agenda

Conclusiones

La aplicación permite analizar los archivos log de un servidor Web encontrando patrones de navegación de los visitantes del sitio Web.

Basándose en los accesos de los usuarios se encontró asociaciones entre los diferentes sitios de la página Web definidas en las reglas encontradas.

Con los patrones secuenciales encontrados se puede predecir el comportamiento de los visitantes con respecto al tiempo.

Se encontró grupos de paginas con características similares con el método de clusterización.

Tomar decisiones Mejoras del Sitio Web Segmentación del sitio Web. Búsqueda fácil de la información

Marketing - competitivos Conocer gustos del cliente. Mejorar o crear ofertas según el cliente

GRACIAS

Demostración del Sistema

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