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Traitement et exploration du fichier Log du serveur web pour l'extraction des connaissances

( Télécharger le fichier original )
par Nassim et Mohamed ELARBi etTAHAR DJEBBAR
Université Hassiba Benbouali Chlef - licence en informatique 2008
  

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2- Web Usage Mining :

On peut définit le WUM comme étant l'application du processus d'Extraction des connaissances à partir de bases de Données (ECD) aux données issues des fichiers Logs HTTP afin d'extraire des modèles comportementaux d'accès au Web en vue de répondre aux besoins des visiteurs de manière spécifique et adaptée (personnaliser les services) et faciliter la navigation. Les profils d'accès `a un site Web peuvent être influences par certains paramètres de nature temporelle (l'heure et le jour de la semaine, des événements saisonniers, etc.). Cependant, la plupart des méthodes consacrées `a la fouille de données d'usage du Web (Web Usage Mining) prennent en compte dans leur analyse toute la période qui enregistre les traces d'usage : les résultats obtenus sont ainsi ceux qui prédominent sur la totalité de la période.

2.1- Historique du Web Usage Mining :

Le Web Usage Mining a été introduit pour la première fois en 1997 (Cooley et al.1997). Dans cet environnement, la tache est d'extraire de manière automatique la façon dont les utilisateurs naviguent sur un site web. Depuis 1995, Catledge et Pitkow ont étudié la manière de catégoriser les comportements utilisateurs sur un site web (Catledge 1995). Le processus d'extraction de connaissance est base sur la disponibilité de données fiables : divers travaux on été mènes sur la façon de traiter les données récupérables depuis un site web (Cooley et al. 1999, Pitkow 1997, Chevalier et al. 2003). Une grande majorité de chercheurs utilisent de manière systématique les informations conte- Prétraitement des données pour l'utilisation de l'inférence grammaticale en WUM.

2-2- Motifs du Web Usage Mining :

Il y a cinq motifs du WUM :

1. Évaluation et caractérisation générale de l'activité sur un site Web : l'objectif est l'observation et non pas la modélisation. Les techniques d'analyse utilisées sont souvent simples. Elles relèvent, en effet, du dénombrement et des statistiques simples (moyennes, histogramme, indices, tris croisés).

2. Amélioration des modes d'accès aux informations : le WUM permet de comprendre comment les utilisateurs se servent d'un site, d'identifier les failles dans la sécurité et les accès non autorisés.

3. Modification de la structure : le WUM peut révéler le besoin de restructurer des pages et des liens afin d'améliorer la structure du site Web. En effet,les pages considérées comme similaires par des techniques de classification peuvent être reliées de manière hypertextuelle.

4. Personnalisation de la consultation : cet enjeu important pour de nombreuses applications Internet ou sites de e-commerce consiste à proposer des recommandations dynamiques à un utilisateur en se basant sur son profil et une base de connaissances d'usages connus.

5. Mise en oeuvre de l'intelligence économique: cet objectif concerne en particulier les sites marchands. Il s'agit de comprendre quand, comment et pourquoi l'utilisateur est attiré par ce site, les produits qu'il faut lui proposer à la vente...etc.

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