Bücher von Gaurav Paliwal

Au cours de cette décennie, les données disponibles sur le World Wide Web ont connu une croissance non linéaire, ce qui a entraîné la nécessité de trouver et d'analyser des données utiles disponibles sur le Web. Le comportement des pages web et la manière dont les utilisateurs utilisent le web peuvent être trouvés dans le journal web. Le processus d'extraction de connaissances à partir du journal web est appelé Web Log mining. Les connaissances extraites peuvent être utilisées pour améliorer la qualité des informations partagées sur le web. Les journaux Web sont généralement bruyants et ambigus, c'est pourquoi le prétraitement des données est une étape très importante de l'exploration des données. Ce rapport de projet donne une vue d'ensemble de l'exploration des journaux Web à l'aide d'un arbre de décision, il fournit des informations sur les problèmes de confidentialité et donne un aperçu des diverses applications de l'exploration des journaux Web.

In diesem Jahrzehnt gibt es ein nicht lineares Wachstum der im World Wide Web verfügbaren Daten. Mit diesem Wachstum entsteht ein Bedarf, nützliche Daten im Web zu finden und zu analysieren. Das Verhalten von Webseiten und die Art und Weise, wie die Benutzer das Web nutzen, kann im Webprotokoll gefunden werden. Der Prozess der Extraktion von Wissen aus dem Webprotokoll wird als Web Log Mining bezeichnet. Dieses extrahierte Wissen kann verwendet werden, um die Qualität der im Web geteilten Informationen zu verbessern. Webprotokolle sind im Allgemeinen verrauscht und mehrdeutig, daher ist die Vorverarbeitung der Daten ein sehr wichtiger Schritt beim Data Mining. Dieser Projektbericht gibt einen Überblick über das Web Log Mining mit Hilfe von Entscheidungsbäumen, stellt Datenschutzfragen dar und gibt einen Einblick in verschiedene Anwendungen des Web Log Mining.

En esta década hay un crecimiento no lineal de los datos disponibles en la World Wide Web, con este crecimiento surge la necesidad de encontrar y analizar datos útiles disponibles en la web. El comportamiento de las páginas web y la forma en que los usuarios utilizan la web se pueden encontrar en el registro web. El proceso de extracción de conocimiento de los registros web se denomina minería de registros web. Este conocimiento extraído puede utilizarse para mejorar la calidad de la información que se comparte en la web. Los registros web suelen ser ruidosos y ambiguos, por lo que el preprocesamiento de datos es un paso muy importante en la minería de datos. Este informe de proyecto ofrece una visión general de la minería de registros web mediante el uso de árboles de decisión, proporciona cuestiones de privacidad y una visión de las diversas aplicaciones de la minería de registros web.

In questo decennio si è assistito a una crescita non lineare dei dati disponibili sul World Wide Web; con questa crescita nasce l'esigenza di trovare e analizzare i dati utili disponibili sul web. Il comportamento delle pagine web e il modo in cui gli utenti utilizzano il web possono essere trovati nel web log. Il processo di estrazione della conoscenza dai web log è chiamato Web Log mining. La conoscenza estratta può essere utilizzata per migliorare la qualità delle informazioni condivise sul web. I registri web sono generalmente rumorosi e ambigui, quindi la pre-elaborazione dei dati è una fase molto importante del Data mining. Questa relazione di progetto fornisce una panoramica sull'estrazione dei registri web utilizzando l'albero decisionale, fornendo problemi di privacy e uno sguardo alle varie applicazioni dell'estrazione dei registri web.

Nesta década, regista-se um crescimento não linear dos dados disponíveis na World Wide Web e, com este crescimento, surge a necessidade de encontrar e analisar dados úteis disponíveis na Web. O comportamento da página Web e a forma como os utilizadores utilizam a Web podem ser encontrados no registo Web. O processo de extração de conhecimentos do registo da Web é designado por Web Log mining. Este conhecimento extraído pode ser utilizado para melhorar a qualidade da informação partilhada na Web. Os registos da Web são geralmente ruidosos e ambíguos, pelo que o pré-processamento dos dados é uma etapa muito importante na extração de dados. Este relatório de projeto apresenta uma panorâmica geral da extração de registos da Web utilizando a árvore de decisão, fornece questões de privacidade e dá uma ideia das várias aplicações da extração de registos da Web.

Presently, most of the available recommendation system uses collaborative filtering approach. These type of recommender systems assumes that if two users have shown similar interest on the same set of contents, they may show a similar interest pattern in choosing future contents. However, it may happen that the users who have certain tastes on one specific category of contents may behave differently in choosing contents from other categories. Also, the collaborative filtering approaches do not work efficiently with sparse data sets, where there are a small number of contents or a limited number of users in the content categories. To overcome all these problems, a novel approach of recommending contents across different categories by considering both the semantic information of contents and user interests is used. This approach uses Linked Data as the source to find the appropriate semantics of the contents extracted from users viewing history. The semantic concepts retrieved for the contents are then grouped together into semantic clusters based on their similarity and relevance.