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[Cha11] Analyse croisée des sites Web par des méthodes de bipartitionnement

Livre : January 2011, Editions Universitaires Européennes, pp. 192, (isbn: 978-613-1-55900-6)

Auteurs: M. Charrad

Mots clés: Web Mining, Web Usage Mining, Web Content Mining, Block Clustering, Biclustering, Number of Clusters, Validity Indices, Machine Learning, Data mining

Résumé: Afin de mieux répondre aux besoins des navigateurs il est nécessaire d'analyser à la fois le contenu et l'usage des sites Web en vue de proposer un contenu personnalisé aux utilisateurs. Ce livre présente une nouvelle approche WCUM (Web Content and Usage Mining based approach) permettant de relier l'analyse du contenu à l'analyse de l'usage d'un site Web afin de mieux comprendre le comportement général des visiteurs du site. Cette approche repose sur l'utilisation des méthodes de bipartitionnement, en particulier l'algorithme CROKI2 de classification croisée implémenté selon deux stratégies d'optimisation que nous comparons à travers des expérimentations sur des données générées artificiellement. Ce livre traite aussi le problème de détermination du nombre de classes dans les méthodes de bipartitionnement. Il présente un nouvel indice basé sur la différentielle pour l'évaluation des bipartitions obtenues suite à une classification croisée. Cet indice est testé à travers des expérimentations sur des données artificielles. Une application sur des données réelles issues d'un site Web de tourisme a été réalisée pour évaluer l'efficacité de l'approche WCUM.

Equipe: msdma

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