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Previous issue date: 2006 / The Web Usage Mining (WUM) applies data mining techniques to discover web usage patterns from Web server logs. The WUM process is composed by three major phases: pre-processing (where data is collected, cleaned and transformed), pattern discovery (in which mining algorithms are applied), and pattern analysis (where resulting patterns are analyzed). The categorization of visitor’s behavior based on their interaction in the web site is a key issue in WUM. In the E-learning area this topic becomes more relevant due to the lack of face-to-face contact between students and professors, given the physical distance, as well as the semantical gap between URLs and corresponding application events. Clustering, which subject of this research, is a mining technique that aims at grouping objects on basis of high inter-group similarity and low inter-group similarity. Several works leverage clustering techniques with the purpose of characterizing web user behavior during navigation. However, most of the works do not consider the meaning of visited URLs in the application domain, when measuring similarity between web sessions. Page semantics is frequently considered in the pre-processing phase, in data enrichment tasks, in which URLs are mapped into domain concepts. This approach is static in the sense that a new perspective of a URL (e. g. more generalized concept), to obtain better clustering results, often implies re-processing data. In addition to that, the correct clustering technique execution is a complex task which includes data preparation and transformation according to the mining objectives in such way interesting patterns can be found. Considering these problems, this research proposes a clustering mechanism and an interpretation mechanism as a way to characterize student’s behavior in a Web course. These mechanisms aim make the clustering technique execution and group analysis easy to a non data mining expert person. The proposed mechanisms are based in a domain taxonomy representing the domain events for addressing the semantic gap between URLs and application events. The clustering mechanism considers the similarity between visited pages as a way to improve the quality of clustering results. The proposed interpretation mechanism allows visualize the characteristics for each group, according to the clustering objective, as well as inspects groups dynamically considering the different levels of abstraction for application events in the domain taxonomy. These mechanisms establish the basis for categorization of web user behavior, for which a prototype was developed. / Um dos principais problemas evidenciados no domínio da Educação a Distância (EAD) é a falta de percepção que os instrutores de cursos Web têm quanto à interação dos alunos durante o processo de aprendizado. Este problema é mais fortemente evidenciado no ambiente da EAD devido ao pouco contato entre os instrutores e os alunos, dadas as limitações dos ca°nais de comunicação, e à falta de semântica no registro das páginas acessadas, em relação ao seu significado no domínio da aplicação. A Mineração do Uso da Web (MUW) oferece técnicas de mineração de dados que permitem descobrir padrões de utilização da Web para melhor entender e servir as necessidades das aplicações. O processo de MUW é composto de etapas, a saber: préprocessamento, descoberta de padrões e análise de padrões. Várias técnicas podem ser aplicadas na etapa de descoberta de padrões. A técnica de agrupamento, foco deste trabalho, destaca-se por agregar valor nesta questão, pois tende a estabelecer grupos de usuários que mostram padrões de comportamento semelhantes. O agrupamento de sessões Web tem impulsionado uma grande área de pesquisa que visa caracterizar os usuários com base na navegação na Web. Porém, nenhum trabalho foi encontrado que aborde a similaridade entre as páginas considerando a semântica dos eventos da aplicação quando computando a similaridade entre as sessões Web. Além disso, a correta aplicação da técnica de agrupamento é uma tarefa complexa que envolve desde a preparação dos dados até a escolha do algoritmo de agrupamento, além de estar fortemente associada à complexidade do processo de descoberta de conhecimento. Dados os problemas identificados, este trabalho propõe mecanismos de agrupamento e de interpretação de padrões que facilitem, respectivamente, a aplicação da técnica de agrupamento e a análise dos grupos por pessoas leigas, visando auxiliar na caracterização das sessões de aprendizado em um ambiente de EAD. Estes mecanismos fazem uso de uma taxonomia como forma de agregar semântica aos eventos do domínio, reduzindo assim a necessidade de retorno à etapa de pré-processamento. O mecanismo de agrupamento proposto visa facilitar a aplicação da técnica de agrupamento e aumentar a qualidade dos grupos, considerando para isso a similaridade entre as páginas com base na semântica dos eventos do domínio. O mecanismo de interpretação proposto permite representar os grupos visualmente, de modo condizente com o objetivo do agrupamento, bem como inspecionar dinamicamente os grupos formados considerando os diferentes níveis de abstração das páginas no domínio da aplicação. Foi desenvolvido um ambiente de apoio para auxiliar o intrutor durante a execução das etapas da MUW visando a facilitar a aplicação do agrupamento e a análise das sessões de aprendizado.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:RI_PUC_RS:oai:meriva.pucrs.br:10923/1459 |
| Date | January 2006 |
| Creators | Nichele, Caren Moraes |
| Contributors | Becker, Karin |
| Publisher | Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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