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Sistema de desarrollo de estrategias de marketing e inteligencia de negocios usando web mining

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dc.contributor.author Alcivar, Patricia
dc.contributor.author Idrovo, Fanny
dc.contributor.author Macas, Victor
dc.contributor.author Echeverria Briones, Pedro Fabricio
dc.date.accessioned 2009-02-19
dc.date.available 2009-02-19
dc.date.issued 2009-02-19
dc.identifier.uri http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/477
dc.description.abstract 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. en
dc.language.iso spa en
dc.rights openAccess
dc.subject WEB MINING en
dc.subject LOG DEL SERVIDOR en
dc.subject EXTRACCION DE CONOCIMIENTO en
dc.subject REGLAS DE ASOCIACION en
dc.subject CLUSTERING en
dc.subject PATRONES SECUENCIALES en
dc.title Sistema de desarrollo de estrategias de marketing e inteligencia de negocios usando web mining en
dc.type Article en


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