Все выпуски

Задачи поиска релевантной информации создают значительные трудности для пользователей из-за огромного объема данных, доступных в интернет. Эти трудности связаны с известной проблемой информационной перегрузки. В этой работе мы предлагаем онлайн-веб-помощник под названием OWNА. Мы разработали полностью интегрированную платформу для выработки рекомендаций в режиме реального времени, основанную на методах анализа журналов использования веб. Наша работа начинается с подготовки исходных данных, а затем извлечения полезной информации, которая помогает построить базу знаний, а также присваивает определенный вес определенным факторам. Эксперименты показывают преимущества предложенной модели по сравнению с альтернативными подходами.

Формирование клиентских групп и извлечение информации для этих групп являются важными задачами онлайн-бизнеса, так как это позволяет наиболее полно применить методики маркетинга. Частные лица могут быть лично обслужены группами, в соответствии с выявленными интересами и предпочтениями. В данной статье мы предлагаем способ определения и создания пользовательских групп путем обработки данных использования сайтов. Используя данные журнала веб-сервера, мы заходим на выбранный сайт, просматриваем и обрабатываем текстовый контент страниц сайта. Данный подход базируется на технологии обработки естественного языка и использует методы кластеризации текстовых документов. Экспериментальное тестирование данного метода было проведено с помощью программного продукта RapidMiner и данных посещения сайта болгарского Интернет-магазина.