Web Mining
●
●
Aplicação de técnicas de Mineração de
Dados para descoberta de padrões na Web
Motivações:
–
Encontrar informação relevante
–
Gerar conhecimento a partir da informação
disponível na Web
–
Personalizar a informação
–
Aprender sobre consumidores ou usuários
individuais
1
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Abordagens de Web Mining
●
Mineração de conteúdo (Web content mining)
–
●
Mineração de estrutura (Web structure mining)
–
●
Extração de conhecimento do conteúdo de páginas
e suas descrições
Obtenção de conhecimento a partir da organização
da web e da referência cruzada de ligações.
Mineração de uso (Web usage mining)
–
Geração de padrões interessantes com o uso dos
registros de acesso da web
2
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Mineração de conteúdo
(Web content mining)
Extração de conhecimento do conteúdo de
páginas e suas descrições
● Inclui a Mineração de texto (text mining)
Aplicações
●
●
●
Classificação de textos
Detecção e acompanhamento de evento
Extração de regras
3
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Documentos não estruturados
●
Texto livre
●
Representação: bag of words
●
Palavras do texto são atributos
–
–
●
●
Booleano
Baseado em frequência
Ignora a sequência em que palavras
aparecem
Usa estatísticas sobre palavras isoladas
4
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
●
●
Outras formas de seleção:
–
Remover pontuação, palavras pouco frequentes,
palavras muito frequentes
–
Stemming – extrair o radical das palavras
Outras formas de representação:
–
Posição da palavra no documento
–
N-grams (sequências de palavras de tamanho
até n)
5
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Documentos semi-estruturados
●
●
Tem informação estrutural adicional (HTML e
hiperlinks) no documento de hipertexto
Aplicações:
–
Classificação de hipertextos
–
Agrupamento
–
Aprendizado de relações entre documentos web
–
Extração de Padrões ou regras
6
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Mineração de estrutura
(Web structure mining)
●
●
Tenta descobrir o modelo por trás da
estrutura de links na web.
Informação extraída:
–
Links apontando para um documento podem
indicar sua popularidade
–
Links saindo de um documento podem indicar a
riqueza ou variedade de tópicos tratados pelo
documento
7
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Estrutura típica
●
Páginas = nós, hyperlinks = arcos
conectando páginas
–
Hyperlinks tem duas finalidades:
●
●
Permitir navegação
Apontar para páginas com “autoridade” no mesmo
tópico da página contendo o link
8
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Estruturas interessantes
9
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Informações a serem extraídas:
●
●
Qualidade da página web
–
Autoridade de uma página
–
Ranking de páginas
Estruturas interessantes
–
–
co-citação,
escolha social, etc
10
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Mineração de uso
(Web usage mining)
–
Aplicação das técnicas de mineração de
dados para descobrir padrões de uso a partir
de registros de acesso à web
–
Tendências:
●
●
extração de padrão geral de acesso
personalização
11
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Tendências - Definidas pelo tipo de
aplicação:
●
Extração de padrão geral de acesso
–
–
Analisa dados do web log file e outras fontes
para descobrir padrões e tendências de acesso
Pode ser usado para:
●
Reestruturação dos sites em grupos mais eficientes
●
Localizar pontos para propaganda mais efetiva
●
Direcionar campanhas específicas para usuários
específicos
12
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
●
Uso personalizado
–
Analisa tendências de usuários individuais
–
Pode ser utilizado para:
●
Personalizar dinamicamente a cada usuário, com
base no padrão de acesso ao longo do tempo
–
a informação apresentada,
–
a profundidade do site e
–
o formato dos recursos
13
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Fontes de dados
●
Dados do servidor Web
–
Web server log
–
Cookies
–
Dados de consultas
14
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
●
Dados do cliente
–
Agente remoto (Javascripts ou Java applets)
–
Modificação do código fonte de um browser
●
Requer a cooperação do usuário
15
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
●
Dados do proxy
–
Web proxy atua como um nível intermediário
entre browsers de clientes e servidores web
–
Pode ser usado para reduzir o tempo de
carregar uma página web
–
Desempenho depende da habilidade de prever
acessos futuros
–
Dados podem revelar requisição de múltiplos
usuários a múltiplos servidores web
16
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Web server log
●
Tipos de logs
–
–
–
–
–
●
Error
Segurança
Referência
Browser (Agente)
Accesso
Formatos
–
–
Common Log
Extended log formats
17
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Exemplo: Web log
#Software: Microsoft Internet Information Server 4.0
#Version: 1.0 #Date: 1999-12-25 00:00:21
#Fields: date time c-ip cs-username cs-method cs-uri-stem cs-uri-query sc-status sc-bytes cs(User-Agent)
cs(Cookie) cs(Referer)
1999-12-25 00:00:21 194.237.174.119 - GET /issue1/jobs/Default.asp - 200 20407 AltaVistaIntranet/V2.3A+([email protected]) - 1999-12-25 00:03:39 194.237.174.119 - GET /statistics/ExpIntHits1.asp - 200 10519 AltaVistaIntranet/V2.3A+([email protected]) - 1999-12-25 00:26:54 209.67.247.158 - GET /robots.txt - 200 303 FASTWebCrawler/2.0.9+([email protected];+http://www.fast.no/…) - 1999-12-25 00:32:47 194.237.174.119 - GET /issue2/default.asp - 200 5332 AltaVistaIntranet/V2.3A+([email protected]) - 1999-12-25 01:49:54 206.186.25.7 - GET /resources/images/main/bg.gif - 200 300
Mozilla/2.0+(compatible;+MSIE+3.02;+AK;+Windows+NT)
ASPSESSIONIDGQQGQGAD=IIHCBIFDIECKPAPGICDEOJII;+SITESERVER=ID=22e0a17296b8c2ed1f774
60cde75c27f http://www.exploit-lib.org/issue1/webtechs/
1999-12-25 01:49:54 206.186.25.7 - GET /issue1/webtechs/Default.asp - 200 24659
Mozilla/2.0+(compatible;+MSIE+3.02;+AK;+Windows+NT) http://www.statslab.cam.ac.uk/%7Esret1/analog/webtechs.html
1999-12-25 01:49:54 206.186.25.7 - GET /resources/images/main/global_home_h.gif - 200 487
Mozilla/2.0+(compatible;+MSIE+3.02;+AK;+Windows+NT)
ASPSESSIONIDGQQGQGAD=IIHCBIFDIECKPAPGICDEOJII;+SITESERVER=ID=22e0a17296b8c2ed1f774
60cde75c27f http://www.exploit-lib.org/issue1/webtechs/
1999-12-25 01:49:54 206.186.25.7 - GET /resources/images/main/global_search.gif - 200 534
Mozilla/2.0+(compatible;+MSIE+3.02;+AK;+Windows+NT)
ASPSESSIONIDGQQGQGAD=IIHCBIFDIECKPAPGICDEOJII;+SITESERVER=ID=22e0a17296b8c2ed1f774
60cde75c27f http://www.exploit-lib.org/issue1/webtechs/
1999-12-25 01:49:56 206.186.25.7 - GET /resources/images/main/local_home01.gif - 200 663
Mozilla/2.0+(compatible;+MSIE+3.02;+AK;+Windows+NT)
MD - junho/2008
ASPSESSIONIDGQQGQGAD=IIHCBIFDIECKPAPGICDEOJII;+SITESERVER=ID=22e0a17296b8c2ed1f774
Heloisa60cde75c27f
Camargo http://www.exploit-lib.org/issue1/webtechs/
18
Este arquivo de log mostra visitas ao web site Exploit Interactive
de 00:00:00 em 25 de Dezembro de 1999:
●
–
–
–
A visit from an AltaVista robot in UK, downloading several text
files
A visit from a FAST-Crawler robot in Norway
A visit from a PC (WinNT) user of an IE browser who followed a
link at
<http://www.statslab.cam.ac.uk/%7Esret1/analog/web
techs.html> and downloaded a HTML page and several
images
19
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Web Server Log – Exemplo
KDnuggets.com
Server
Conteúdo da Página
http://www.kdnuggets.com/jobs/
Web server log
152.152.98.11 - - [16/Nov/2005:16:32:50 -0500] "GET … HTTP/1.1" 200
152.152.98.11 - - [16/Nov/2005:16:32:50 -0500] "GET /gps.html HTTP/1.1" 200
152.152.98.11 - - [16/Nov/2005:16:32:50 -0500] "GET /jobs/ HTTP/1.1" 200
…
20
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Web (Server) Log
Uma linha (exemplo) do log
152.152.98.11 - - [16/Nov/2005:16:32:50 -0500] "GET /jobs/ HTTP/1.1" 200 15140 "http://www.google.com/search?q=salary+for+data+mining&hl=en&lr=&start=10&sa=N" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; .NET CLR 1.1.4322)“
152.152.98.11
-[16/Nov/2005:16:32:50 -0500]
"GET /jobs/ HTTP/1.1"
200
15140
"http://www.google.com/search?q=salary+for+data+mining&hl
=en&lr=&start=10&sa=N"
"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1;
SV1; .NET CLR 1.1.4322)"
21
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Web log: IP
152.152.98.11
IP address – pode ser convertido para o
nome do host, por exemplo:
xyz.example.com
22
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Top-Level Domains (TLD)
●
A última parte do domínio é o TLD
●
TLD Generico
– .com (comercial) – geralmente mas não
necessariamente USA
–
.net (ISP, network providers)
–
.edu – US educacional, e.g. conncoll.edu
–
Outros: .gov (governo),
.org (organizações sem fins lucrativos), …
23
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Top-Level Domains – código do país
(ccTLD)
Alguns dos mais comuns
24
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Web log: Name, Login
- Name:
nome do usuário remoto (normalmente
omitido e trocado por um traço “-”)
- Login:
Login do usuário remoto (também é
normalmente omitido e trocado por um
traço “-”)
25
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Web log: Date/Time/TZ
[16/Nov/2005:16:32:50 -0500]
Date:
DD/MM/AAAA
Time:
HH:MM:SS
Time Zone:
(+|-)HH00
relativo ao GMT
26
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Web log: Request
"GET
/jobs/
Method:
GET
HEAD
POST
OPTIONS
…
URL:
Relativo ao
domínio
HTTP/1.1"
Protocolo HTTP:
e.g.
HTTP/1.0 or
HTTP/1.1
Nota: a requisição é armazenada como é enviada, assim, pode
conter erros, falhas, e qualquer tipo de coisa estranha.
27
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Web log: Status code
200
Status (Response) code. Os mais importantes são:
●
200 – OK (é o mais frequente, ainda bem!)
●
206 – acesso parcial
●
301 – redirecionamento permanente
●
302 – redirecionamento temporário
●
304 – não modificado
●
404 – não encontrado
●
…
28
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Web log: Object size
15140
O tamanho do objeto retornado ao cliente
(em bytes)
Pode ser “-” se o código de status for 304
29
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Web log: Referrer
http://www.google.com/search?q=salary+f
or+data+mining&hl=en&lr=&start=10&sa
=N
URL que da qual o visitante veio (neste exemplo é uma query do Google:
“salary for data mining”, 2a. Página de resutados– começando de 10)
Também pode ser uma página estática, interna, externa ou “-” no caso
de uma requisição direta (bookmark, por exemplo)
Esta é uma informação valiosa
30
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Web log: User agent
"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0;
Windows NT 5.1; SV1; .NET CLR
1.1.4322)"
User agent (browser) http://en.wikipedia.org/wiki/User_agent
Por razões históricas, quase todos os browsers começam com Mozilla
Em muitos casos pode-se ter informações adicionais:
Browser type, version : MSIE 6.0 - Internet Explorer 6.0
OS: Windows NT 5.1 (XP SP2) with .NET Framework 1.1 installed
31
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Programas para análise de Web Log
●
Free
–
Analog, awstats, webalizer
–
Google analytics
●
●
(ver http://www.analog.cx/)
Comerciais
–
WebTrends, WebSideStory, …
www.kdnuggets.com/software/web-mining.html
32
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Programas para análise de Web Log
●
Podem fazer análises e emitir relatórios
como por exemplo:
–
lista de IPs conectados a um website
–
“pie chart” detalhando quais arquivos foram
acessados com mais frequência, e muitos outros
33
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Itens identificados a partir dos dados
coletados
●
●
●
Usuário
Click-streams – seqüência de requisições de
acessos a páginas. Os dados disponíveis
pelo servidor nem sempre fornece
informação para reconstruir um click-stream
completo para um site
Visões de páginas – uma única ação do
usuário e pode consistir de vários arquivos:
frames, gráficos, scripts. O usuário requer
uma “web-page” e não cada um dos
componentes.
34
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
●
Sessões – click-stream de páginas para um
único usuário por toda a web. Tipicamente,
apenas a parte de cada sessão de usuário
acessando um site específico pode ser
usada para análise, pois informações de
acesso não são públicas.
35
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
●
●
●
Visita ou sessão do servidor – conjunto de
acessos a páginas em uma sessão de
usuário para um web site em particular.
Um conjunto de visitas é a entrada
necessária para qualquer ferramenta de
análise de uso ou de mineração de dados.
Episódios – subconjunto de uma sessão de
usuário ou de servidor que tem significado
semântico.
36
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Processo de Web usage mining
●
Pré-processamento
●
Descoberta de Padrões
●
Análise de Padrões
37
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
38
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Processo de Web Usage Mining
●
●
●
Pré-processamento
Consiste em converter os dados disponíveis
nas várias fontes de dados identificando
itens necessários para a descoberta de
padrões.
Considerada a etapa mais difícil em Web
usage mining devido aos dados disponíveis
não serem completos
39
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Pré-processamento
●
●
Identificar:
–
Usuários
–
Sessões do servidor
Usando:
–
Endereço de IP
–
Agente
–
Cadeia de requisições (click-streams)
40
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Identificação de usuários
Problemas:
● IP único / Múltiplas sessões de servidor
–
●
Um proxy pode ter vários usuários acessando
um Web site, no mesmo período de tempo –
registros do usuário não serão sequenciais nem
no tempo correto.
Múltiplos IPs / Sessão de servidor única
–
por motivo de segurança, o provedor pode
atribuir aleatoriamente um entre vários
endereços de IP a cada requisição de um
usuário.
41
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
●
Múltiplos IP / Usuário único
–
●
um usuário que acessa a Web de máquinas
diferentes terá IPs diferentes a cada sessão,
dificultando registro de visitas repetidas do
mesmo usuário.
Múltiplos agentes / Usuário único
–
o usuário pode usar diferentes browsers, de
uma mesma máquina, pode parecer mais de um
usuário.
42
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Exemplo- web server log
43
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Identificação de usuários
Soluções: usar
●
Cookies
●
logins
●
IP/agentes/caminhos
44
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Identificação de sessões
●
●
●
●
(depois de identificados cada usuário)
Dividir o click-stream de cada usuário em
sessões
Dificuldades:
saber quando um usuário saiu de um
website
–
Requisições de outros websites não estão
disponíveis
–
Usar intervalo de tempo
45
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
●
Inferir referências a páginas em cache
–
Exige monitoramento de uso do lado do cliente
–
O campo de referência pode ser usado para
detectar quando paginas em cache foram vistas
46
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Referência a páginas com cópias locais
47
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Exemplo
●
–
IP 123.456.78.9 é responsável por 3 sessões
–
IPs 209.456.78.2 e 209.45.78.3 são
responsáveis por uma sessão.
Usando informações de referência e agente,
linhas 1 a 11 podem ser divididas em:
A-B-F-O-G
●
L-R
A-B-C-J
Complementando os caminhos seriam
adicionadas páginas:
A-B-F-O-F-B-G
L-R
A-B-A-C-J
48
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Registros de tempos de acesso errados no
servidor
Tempo de
acesso real
49
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Visitas a páginas não registradas no sevidor
50
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Detecção de robots e filtragem
●
●
Web robots são programas que percorrem
automaticamente a estrutura de hyperlinks
para localizar e recuperar informações.
Porque distinguir:
–
Recuperam informação não autorizada
–
Sobrecarga de tráfego
–
Dificultam o acompanhamento de clik-streams
51
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Identificação de transações
●
●
●
Depois de identificadas as sessões,
transações devem ser inferidas
Possível critério: transação é um caminho
dentro de uma sessão, terminando em uma
página de conteúdo
Páginas devem estar classificadas em :
navegação e conteúdo
52
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Descoberta de padrões
●
●
Algoritmos e métodos de mineração de dados são
aplicados aos dados obtidos da web
Análises estatísticas
–
Método mais comum
–
Análises estatísticas descritivas: média, frequência,
mediana..)
–
Variáveis: visões de páginas, tempo de permanência,
comprimento do caminho de navegação.
–
Utilidade: melhorar desempenho do sistema, melhorar a
segurança, facilitar tarefas de modificação do site, apoiar
decisões de mercado
53
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Regras de Associação
●
Características:
–
Pode relacionar páginas que são acessadas
com mais frequência em uma mesma sessão.
–
Podem não estar relacionadas por um link
–
Exemplo: relação entre usuários que visitaram
uma página de produtos eletrônicos e aqueles
que visitaram uma página de equipamentos
esportivos
54
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Regras de Associação
●
Utilidade:
–
Aplicações de negócios e comércio
–
Reestruturação de web sites
–
Pré-recuperação de documentos para reduzir a
latência percebida pelo usuário para carregar
página de um site remoto
55
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Exemplos
●
●
60% dos clientes que acessaram /products
também acessaram
/products/software/webminer.htm
30% dos clientes que acessaram /specialoffer.htm submeteram um pedido on-line
para /products/software
56
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Agrupamento
●
●
Características
–
Grupos de usuários: identifica grupos de usuários com
padrões de navegação semelhantes
–
Grupos de páginas: identifica grupos de páginas tendo
conteúdo semelhante
Utilidade:
–
Inferir dados demográficos para segmentação de
mercado em e-commerce
–
Personalização
–
Sites de busca
–
Provedores de assistência na web
57
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Agrupamento
●
Páginas podem ser criadas para sugerir
hyperlinks para o usuário de acordo com as
consultas do usuário ou históricos de
necessidades de informação
●
58
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Classificação
●
●
Características:
–
Identifica atributos que melhor descrevem as
características de uma dada classe
–
Exemplo: 30% dos usuários que compraram
alguma coisa no setor Produto/Musica estão na
faixa de 18-25 anos e moram na região sudeste.
Utilidade:
–
Permite define perfis de usuários que pertencem
a uma classe ou categoria
59
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Exemplos – agrupamento e
classificação
●
●
●
Clientes que frequentemente acessam
/products/software.webminer.htm tendem a
ser de instituições de ensino
Clientes que fizeram pedido on-line para
software tendem a ser estudantes na faixa
etária de 20-25 e moram nos EUA
75% dos clientes que fizeram download de
softwares de products/software/demos
visitam entre 7 e 11 pm nos finais de semana
60
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
Análise de Padrões
●
Filtra as regras ou padrões que não tem
utilidade
61
Heloisa Camargo
MD - junho/2008
62
Heloisa Camargo
MD - junho/2008