Web Kullanım Madenciliği Uygulaması

Web erişim kütüklerinden ziyaretçi davranışları hakkında bilgi kazanmak için standart istatistiksel teknikler kullanılmaktadır. Web kütük analizi için araştırmacı gruplar tarafından geliştirilen ticari yazılımlar kullanılmaktadır [6]. Bu yazılımlar, araştırmacıların ilgi alanlarına göre değişim göstermektedir. Yani, çalışma grupları Web madenciliğinde ihtiyaç duyulan yaklaşımları dikkate alarak yazılım üretmektedirler. Şekil 6.2’de görüldüğü gibi Web madenciliği çalışma alanlarına göre kullanılan veri sınıfları da farklılık göstermektedir. Bundan nedenle Web madenciliği alanında geliştirilen yazılım uygulamaları hem veri kümesi hem de yapı itibariyle birbirlerinden farklı olduğundan kullanım ve uygulama alanları olarak da farklılık göstermektedir. Ancak, genelde bütün uygulamaların geliştirilmesinde ise kullanılan örüntü keşfi yöntemleri veri madenciliği teknikleridir. Örneğin, elektronik ticaret yapan Web sitelerinin değerlendirilmesi ve analizi için geliştirilen Web madenciliği yazılımlarının odaklandığı nokta, daha çok ticari firmaların satışını arttırmaya yöneliktir. Geliştirilecek Web madenciliği yazılımı tüm alanları kullanabilir ama daha çok site içeriğine yönelik çalışmalar yapılması gerekir. Ancak, akademik Web sitelerinin değerlendirilmesi için geliştirilen uygulamalarda ise site kullanıcılarının memnuniyeti, uzaktan eğitim yapan Web materyallerinin geçerliliği, uygunluğu ve değerlendirilmesi, öğrenci davranışlarının değerlendirilmesi gibi konuları araştırmaya yöneliktir. Yani, yapılan analiz çalışmasında Web sunucu üzerinde tutulan kullanıcı erişim kütüklerinin kullanılması gerekmektedir. İstatistik ve yapay zekâ gibi matematik temelli bilimlerle ilgilenen araştırmacılar ise konuya daha teorik açıdan yaklaşarak uygulamalarda kısmen kullanılabilecek yaklaşımlar geliştirmektedirler.

Web sitelerinin gerekliliği ve yaygın kullanılması, birçok araştırmacıyı Web madenciliği alanında çalışma yapmaya yönlendirmiştir. Son yıllarda bu alanda yapılmış birçok çalışma olduğu görülmektedir [10-26, 45-52]. Şekil 6.2’de görüldüğü gibi, Web içerik madenciliği alanında yapılan çalışmalarda Web sayfaları içerisinde yer alan metin, resim, görüntü ve yapısal kayıtlarla ilgilenmişlerdir. Web yapı madenciliği alanında yapılmış çalışmalarda ise, Web sitesinin yapısı söz konusu olduğu için Web site ve sayfalar içerindeki köprü bağlantıları, kullanılan doküman yapıları incelenmektedir. Web kullanım madenciliğinde ise, araştırmacıların kullandıkları veriler, sunucular tarafından kaydedilen herhangi bir anlam ifade etmeyen karmaşık yapıdaki metin tabanlı kütük veri yığınlarıdır. Bu uygulama çalışmasında kullanım verileri olarak Fırat Üniversitesi Web sunucusu tarafından saklanan Web kullanıcı erişim kütük verileri kullanıldı.

Web madenciliği uygulamaları için geliştirilen birçok farklı yazılım Tablo 6.2’de belirtilmiştir. Bu araştırma ve uygulama çalışmasında, Tablo 6.2’de belirtilen Web madenciliği yazılımlarının hepsi incelenerek, başarımları gözlemlendi. Çalışmada yüksek kapasitede kullanım kütükleri olduğu için Fırat Üniversitesi Web sitesine ait kullanıcı erişim kütüklerinin incelenmesi için başarım ve analiz açısından sadece Nihuo Web Log Analyzer (sürüm: 3.23) ve Web Log Explorer (sürüm:3.44) yazılımlarının sonuçları verildi.

Tablo 6.2. Uygulamada kullanılan yazılımlar

Yazılım Lisans Web Adresi Üretici Firma

e-Web Log Analyzer v2.02 Deneme sürümü esoftys.com Esoftys Inc. Funnel Web Analyzer Deneme sürümü quest.com Quest Software Megaputer Web Analytics Deneme sürümü megaputer.com Megaputer Intelligence NetIQ Web Trends Log Analyzer Deneme sürümü netiq.com NetIQ Software Nihuo Web Log Analyzer v3.23 Deneme sürümü nihuo.com Exacttrend Software Web Log Explorer v3.44 Deneme sürümü exacttrend.com Exacttrend Software WMS Log Analyzer Deneme sürümü exacttrend.com Exacttrend Software Absolute Log Analyzer Pro v2.38 Deneme sürümü bitstrike.com BitStrike Software Web Log Mixer Deneme sürümü bitstrike.com BitStrike Software WebTrends, Analytics&Statistics Deneme sürümü Webtrends.com WebTrends Inc. Web Log Storming v1.5.1 Deneme sürümü datalandsoftware.com Dataland Software 123Log Storming Deneme sürümü 123logstorming.com ZY Computing Inc. Web Log Expert v3.1 Deneme sürümü Weblogexpert.com Alentum Software AlterWind Log Analyzer v2.1 Deneme sürümü alterwind.com AlterWind Software Deep Log Analyzer Deneme sürümü deep-software.com Deep Software Awstat Deneme sürümü awstats.sourceforge.net Awstat Software

Analog Deneme sürümü analog.cx Analog Software

Webalizer Deneme sürümü mrunix.net/Webalizer Webalizer Software

Web kullanım kütüklerinden, anlamlı bilgilerin çıkarılması için kullanılan birçok yazılım araçları, veri tabanları (SQL, Oracle, v.b.) ile ilişkilidirler. Uygulamamızda kullanılan veriler, SAS yazılımının kendi içerisinde yer alan veri tabanı ilişkilendirildi. Uygulama çalışmasına ait akış şeması Şekil 6.3’de gösterilmektedir. Uygulama çalışmasında, sitedeki benzer sayfalar gruplandırılarak tespit edilen Web ziyaretçi bilgileri hedef ziyaret gruplarını analiz edildi. Ayrıca, sitedeki sayfa yapısı, sayfa içeriği, kırık köprüler v.b. birçok bulgular ile site gelişimine büyük oranda katkı sağlamaktadır. Web sitesinin bu şekilde organize edilmesi ile Web kullanıcıların siteyi etkin ve kolay kullanımı ortaya konuldu.

Şekil 6.3. İstatistiksel analiz ile bilgi çıkarımı için gerçekleştirilen uygulamanın prensip şeması Bu uygulama çalışmasının amacı, istatistiksel analiz ile Web kullanıcı erişim kütüklerinden çıkarılan anlamlı ve yararlı bilgilerden yola çıkarak, Web sunucu ve Web sitesinin başarımını sağlamaktır. Bunun sonucunda ortaya konulan çözüm önerileri ile Web sitesinin geliştirilmesi ve etkin bir biçimde yönetimini sağlamak için Web site yöneticisine ve Web site tasarımcılarına destek sağlamaktır. Bu durum beraberinde siteye olan istek sayısının artmasını sağlayacaktır. Bu şekildeki çalışmalar ticari kuruluşlara uygulandığı zaman da, şirketin müşteri potansiyelini büyük oranda arttıracaktır.