Com avanço da World Wide Web (WWW) ocorreu um aumento significativo em desenvolvimento de hiperdocumentos Web (websites). Esse desenvolvimento, no entanto, tem se mostrado sujeito a muitos \"erros\", que em geral são atribuídos à manipulação de um grande número de nós e links. Tentando diminuir esses erros em potencial, muitos trabalhos têm proposto diferentes soluções para auxiliar a avaliação de hiperdocumentos e a aplicação de métricas se apresenta como uma possível abordagem, seguindo os preceitos de Engenharia de Software. Por sua vez, as métricas, em geral, são de difícil interpretação por parte dos webmasters. Assim, neste trabalho investigamos a abordagem de aplicação de métricas a websites contando com auxílio de técnicas de Aprendizado de Máquina (AM). Estas técnicas têm sido utilizadas em uma variedade de tarefas no contexto Web, tais como auxiliar os usuários em suas pesquisas, aprendizado relacionado aos interesses do usuário, extração de informações, entre outras. Este trabalho visa, através do suporte de técnicas de AM, auxiliar a abordagem de análise de métricas de websítes. / With the widespread of the World-Wide-Web there was a significant increase in development of Web hyperdocuments (websites). This development, however, has been shown to be an error-prone activity due (o the manipulation of large amount of nodes and links. In order to reduce the errors, several essays have proposed different solutions to help evaluating hyperdocuments and according to Software Engineering theories, metrics usage can be an useful one. But the metrics generally are difficult to be understood by the webmasters. Thus, we propose an approach that considers metrics usage in websites regarding to the support of Machine Learning techniques. The techniques have been used in a variety of Web context tasks, including learning to assist users in searches, learning information extractors, learning user interests, and others. This work focuses on helping the analysis of website metrics using the support of Machine Learning techniques.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-22012018-143244 |
| Date | 27 September 2001 |
| Creators | Silva, Elisandra Aparecida Alves da |
| Contributors | Fortes, Renata Pontin de Mattos |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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