Η εκρηκτική αύξηση του μεγέθους των δεδομένων που είναι διαθέσιμα στο Δίκτυο καθώς και η ποικιλία των εργασιών οι οποίες μπορούν να πραγματοποιηθούν μέσω του Δικτύου έχουν αυξήσει σημαντικά την νομισματική αξία της κίνησης στο Δίκτυο. Για να κερδίσουν από αυτή την αναπτυσσόμενη αγορά, οι διαχειριστές ιστοσελίδων προσπαθούν να αυξήσουν την κίνηση χρηστών στην ιστοσελίδα τους, διαμορφώνοντάς τη κατάλληλα έτσι ώστε να ικανοποιεί τις ανάγκες συγκεκριμένων χρηστών. Η διαμόρφωση και η παραμετροποίηση των ιστοσελίδων παρουσιάζει δύο μεγάλες προκλήσεις: την αποτελεσματική αναγνώριση των ενδιαφερόντων κάθε χρήστη και την ενσωμάτωση των ενδιαφερόντων του στην παρουσίαση και στο περιεχόμενο της ιστοσελίδας. Σε αυτή την εργασία μελετάται ο τρόπος με τον οποίο μπορούμε να αναγνωρίσουμε με ακρίβεια τα ενδιαφέροντα ενός χρήστη χρησιμοποιώντας τα μοτίβα πλοήγησης και παρουσιάζεται ένας καινοτόμος μηχανισμός προτάσεων ο οποίος εφαρμόζει τεχνικές εξόρυξης στο Δίκτυο για να πραγματοποιήσει τη συσχέτιση μεταξύ των ενδιαφερόντων του χρήστη και του περιεχομένου και της δομής της ιστοσελίδας. Στόχος της τεχνικής που παρουσιάζεται είναι να παραμετροποιηθεί η σελίδα για κάθε συγκεκριμένο χρήστη με βάση τα ενδιαφέροντά του. Η πειραματική αξιολόγηση αποδεικνύει ότι είναι δυνατόν να συμπεράνουμε με ακρίβεια τα ενδιαφέροντα ενός χρήστη από την συμπεριφορά του κατά την πλοήγηση και ότι ο μηχανισμός προτάσεων, ο οποίος χρησιμοποιεί τα συμπεράσματα για τα ενδιαφέροντα του χρήστη, έχει σαν αποτέλεσμα σημαντικές βελτιώσεις στη λειτουργικότητα μιας ιστοσελίδας. / The explosive growth of online data and the diversity of goals that may be pursued over the web have significantly increased the monetary value of the web traffic. To tap into this accelerating market, web site operators try to increase their traffic by customizing their sites to the needs of specific users. Web site customization involves two great challenges: the effective identification of the user interests and the encapsulation of those interests into the sites’ presentation and content. In this paper, we study how we can effectively detect the user interests that are hidden behind navigational patterns and we introduce a novel recommendation mechanism that employs web mining techniques for correlating the identified interests to the sites’ semantic content, in order to customize them to specific users. Our experimental evaluation shows that the user interests can be accurately detected from their navigational behavior and that our recommendation mechanism, which uses the identified interests, yields significant improvements in the sites’ usability.
Identifer | oai:union.ndltd.org:upatras.gr/oai:nemertes:10889/636 |
Date | 14 November 2007 |
Creators | Τζέκου, Παρασκευή |
Contributors | Χριστοδουλάκης, Δημήτριος, Tzekou, Paraskevi, Μπούρας, Χρήστος, Παυλίδης, Γεώργιος, Χριστοδουλάκης, Δημήτριος |
Source Sets | University of Patras |
Language | gr |
Detected Language | Greek |
Type | Thesis |
Relation | Η ΒΥΠ διαθέτει αντίτυπο της διατριβής σε έντυπη μορφή στο βιβλιοστάσιο διδακτορικών διατριβών που βρίσκεται στο ισόγειο του κτιρίου της. |
Page generated in 0.0022 seconds