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Un'applicazione di Web Mining: studio del comportamento degli utenti di una biblioteca virtuale

Studio, tramite dati provenienti da un file di log, sul comportamento di visita degli utenti di un motore di ricerca di una biblioteca virtuale.

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1 Capitolo 1 INTRODUZIONE 1.1 Oggetto e obiettivi della tesi Grazie al considerevole sviluppo di Internet e all’enorme quantità di informazioni disponibili on-line, il Web è oggi un'area notevolmente fertile per eseguire ricerche di Data Mining. Ogni operazione che gli utenti compiono navigando su un sito Web, infatti, genera automaticamente dei dati che vengono collezionati all’interno di appositi file, chiamati file log. L’analisi di questi file è in grado di fornire le più importanti informazioni desumibili dai collegamenti degli utenti al sito. Attraverso il Web Mining le società possono analizzare questa immensa fonte di dati e prevedere il comportamento dei loro utenti, al fine di soddisfare i loro bisogni e distribuire servizi migliori e personalizzati. In particolare, l’Analisi delle Sequenze di Visita è un indicatore utile a decretare l’efficacia di determinate pagine o aree rispetto ad altre, nonché ad avviare eventuali processi di revisione del sito relativi. In questa tesi viene illustrata l’analisi eseguita su alcuni dati provenienti da un file di log, al fine di studiare il comportamento di visita degli utenti ad un motore di ricerca di una biblioteca virtuale. 1.2 Struttura della tesi Vediamo brevemente come è strutturato il contenuto di questo lavoro. Nel prossimo capitolo si può osservare una prima analisi esplorativa dei dati in esame. Dopo averne esposto in dettaglio le caratteristiche, viene mostrata la distribuzione di frequenza delle varie categorie di pagine visualizzate. Viene poi analizzato quante volte gli utenti visitano sequenzialmente la medesima pagina (cosa che avviene sia se si esaminano i risultati successivi di una stessa

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Informazioni tesi

  Autore: Loredana Carmante
  Tipo: Laurea I ciclo (triennale)
  Anno: 2002-03
  Università: Università degli Studi di Roma La Sapienza
  Facoltà: Scienze Statistiche
  Corso: Scienze statistiche
  Relatore: Renato Coppi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 42

FAQ

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Parole chiave

analisi delle sequenze di visita
comportamento
data mining
previsione
statistica
web mining

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