Resumen:
Cuando los visitantes interactúan con su sitio, proveen información acerca de ellos y de como responden a su contenido: que enlaces visitaron, donde gastaron más su tiempo, y cuando navegaron. Algunos visitantes pueden incluso dar información de su estilo de vida o proveer nombres y direcciones, productos de competitividad o complementarios. Toda esta información es usualmente almacenada en una base de datos. Como resultado, se tiene mucha información de la Web, visitantes y contenido; pero probablemente no se esta haciendo el mejor uso de esta información. En este artículo describimos el uso de actividades de minería en la Web, que apuntan a la extracción de modelos del comportamiento navegacional de los usuarios de un sitio Web. Los modelos son inferidos del Log de un servidor Web por medio de datos y técnicas de Web Mining. La extracción de conocimiento es realizada con el propósito de ofrecer una vista personalizada y proactiva de los servicios Web para el usuario. Primero describimos el preprocesamiento, pasos en el Log necesarios para limpiar, seleccionar y preparar datos para la extracción de conocimiento. Luego, mostramos y explicamos las tres principales técnicas de Web Mining que usaremos: Reglas de Asociación , Clustering y Patrones Secuenciales.
