CC BY
394
Секция «Информационно-экономические системы»
УДК 001.894.2
ТЕХНОЛОГИЯ WEB MINING
А. Н. Борисова Научный руководитель - Т. Г. Долгова
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева
Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
Е-mail: [email protected]
Рассматриваются эффективные решения задач поиска, структурирования и анализа в основном хаотично организованной информации в сети с помощью нового направления в методологии анализа данных - Web Mining.
Ключевые слова: извлечение и анализ информации, технологии Web Mining, Call Mining.
WEB MINING TECHNOLOGY
A. N. Borisova Scientific supervisor - T. G. Dolgova
Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: [email protected]
The paper deals with the problem of effective, structuring and analysis largely chaotically organized information on the network with the new directions in the methodology of data analysis - Web Mining.
Keywords: extraction and analysis of information, technology Web Mining, Call Mining.
Web Mining - это современная технология, которая была создана для исследования и дальнейшего извлечения информации из сервисов и web-документов. Данная технология использует методы Data Mining.
Data Mining - технология, которая изучает процессы нахождения новых и потенциально полезных для человека знаний в базах данных [1]. Технология Data Mining использует методы сразу нескольких научных направлений, основные из которых - статистика, искусственный интеллект и системы баз данных.
Необходимость автоматической обработки и анализа информации, полученной из сети Интернет, вызвана высокой доступностью для пользователя большого количества постоянно пополняющейся и обновляющейся информации [2].
Можно выделить следующие проблемы работы с информацией, полученной из глобальной
сети:
• поиск значимой информации;
• создание новых знаний вне информации, доступной на Web;
• персонализация информации;
• изучение потребителя или индивидуального пользователя.
Для решения данных проблем используют различные технологии, которые могут напрямую или косвенно разрешать их. К таковым относятся: базы данных, информационный поиск, обработчики естественных языков и др.
Выделяют 4 основных этапа применения данной технологии:
1. Поиск ресурсов.
2. Извлечение информации.
3. Обобщение.
4. Анализ.
Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2015. Том 1
Web Mining рассматривается в одном ряду с такими интернет-технологиями, как получение информации (Information Retrieval - IR) и извлечение информации (Information Extraction - IE) [3]. Однако, имея с ними много общего.
В области Web Mining выделяют следующие направления анализа:
• извлечение Web-контента (Web Content Mining);
• извлечение Web-структур (Web Structure Mining);
• исследование использования Web-ресурсов (Web Usage Mining).
Технология Web Mining тесно связана с другими направлениями Data Mining. Для анализа текстовой информации используются методы Text Mining. Для анализа изображений, видео- и аудиоинформации используется Multimedia Mining и Call Mining.
На сегодняшний день наибольшее распространение технология получила при решении задач в сфере бизнеса [4].
В бизнес-аналитике Web Mining решает следующие задачи:
• кластеризация и классификация посетителей сайта;
• поиск популярных наборов, ассоциативных правил;
• нахождение зависимостей при пользовании услугами сайта.
Одним из самых популярных инструментов Web Mining для корпоративных информационных систем стала технология Call Mining («добыча» и анализ звонков). Цель использования Call Mining -упрощение поиска в аудио-архивах, содержащих записи переговоров между операторами и клиентами.
Среди фирм - разработчиков новой технологии - компании CallMiner, Nexidia, ScanSoft и Witness Systems [5]. Было разработано два кардинально отличающихся между собой подхода - на базе фонетического анализа и на основе преобразования речи в текст.
Примером ПО для фонетической аналитики служит продукция американской компании Nexidia. Типичная инсталляция продукции от разработчика Nexidia для компании обходится в сумму от 100 до 300 тыс. долларов.
Самым ярким примером ПО на базе подхода преобразования речи в текст является система CallMiner. Стоимость внедрения этой системы в среднем составляет около 450 тыс. долларов.
Аналитики отмечают, что за последние годы интерес к системам на основе Call Mining значительно возрос [5].
В заключение можно сказать, что использование Web Mining-технологий повышает оперативность работы компаний и снижает стоимость обработки информации.
Библиографические ссылки
1. Data Mining [Электронный ресурс] // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/ Data_mining (дата обращения: 21.12.2014).
2. Технологии анализа данных [Электронный ресурс] // Base Group. URL: http://www.basegroup. ru/library/web_mining/basic_conceptions - BaseGroup Labs (дата обращения: 21.12.2014).
3. Web Mining: интеллектуальный анализ данных в сети Internet [Электронный ресурс] // Управление знаниями. URL: https://sites.google.com/site/upravlenieznaniami/tehnologii-upravlenia-znaniami/text-mining-web-mining/web-mining (дата обращения: 22.12.2014).
4. Подходы к извлечению данных из веб-ресурсов [Электронный ресурс] // Хабрахабр. URL: http://habrahabr.ru/post/99918 (дата обращения: 23.12.2014).
5. Сферы применения Data Mining [Электронный ресурс] // Data Mining. URL: http://bug.kpi.ua/stud/work/RGR/DATAMINING/spheresofapplication.html (дата обращения: 23.12.2014).
© Борисова А. Н., 2015
