Öz

Veri madenciliği çok büyük hacimli veriden anlamlı, ilginç, ve önemli bilginin otomatik veya yarı-otomatik yöntemlerle çıkarılması ile bir disiplin olup pazarlama, bankacılık, sigortacılık ve tıp sektörü başta olmak üzere bir çok sektörde etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Veri madenciliği uygulamalarından biri olan web kullanım madenciliği sayesinde web üzerindeki faydalı bilginin keşfi ve analizi yapılmaktadır. Kullanıcı erişim örüntülerinin bulunması web içerik madenciliği konusuna girmekte olup veri madenciliği tekniklerinden özellikle bağlantı analizi ile yerine getirilmektedir. Bu çalışmada kütüphane sitesi web günlüklerine dayalı olarak kütüphane kullanıcılarının erişim örüntüleri bulunmaya çalışılmıştır. Bu çalışma yapılırken istatistiksel yöntemler kullanılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Web madenciliği, Web kullanım madenciliği, Web günlük analizi, Örüntü keşfi ve analizi

Referanslar

  1. Cooley, R., Mobasher, B. ve Srivastava, J. (1999) Data preparation for mining world wide web browsing patterns. Knowledge and Information Systems, 1(1):5-32
  2. Cooley, R.; Mobasher, B. ve Srivastava, J. (1997) Web mining: Information and pattern discovery on the World Wide Web. Proceedings of the Ninth IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI'97) içinde (s. 558-567). Minnesota. IEEE Computer Society Press.
  3. Etzioni, O. (1996). The World-Wide Web: Quagmire or gold mine?. Communications of the ACM, 39(11):65-68.
  4. Garofalakis, M. N., Rastogi, R., Seshadri, S. ve Shim, K. (1999). Data Mining and the Web: Past, Present and Future [Çevrim içi], Elektronik adres: http://citeseer.nj.nec.com/231213.html [10.07.2002].
  5. Grossman, R.L. (1998). Data mining challenges for digital libraries. ACM Computing Surveys (CSUR), 28(4): 1-2.
  6. Joshi, K. P., Anupam, J., Yesha, Y., ve Krishnapuram, R. (1999). Warehousing and mining Web logs. Proceedings of the second international workshop on Web information and data management içinde (s. 63-68). ACM Press. New York, NY.
  7. Zaiane, O.R., Xin, M. ve Han, J. (1998). Discovering Web access patterns and trends by applying OLAP and data mining technology on Web logs. Proceeding of the Advances in Digital Libraries Conference (ADL'98) içinde (s.19:29). Santa Barbara, CA.
  8. Connolly, T.M. ve Begg, C. E. (1999). Database Systems: a Practical Approach to Design Implementation, and Management. Harlow, England: Addison-Wesley.
  9. Cooley, R. (2000). Web Usage Mining: Discovery and Application of Interesting Patterns from Web Data. Yayınlanmış doktora tezi. Minnesota Üniversitesi, Minnesota.
  10. Cooley, R., Mobasher, B. ve Srivastava, J. (1999) Data preparation for mining world wide web browsing patterns. Knowledge and Information Systems, 1(1):5-32

Lisans

Telif Hakkı (c) 2002 Yazar(lar). Açık erişimli bu makale, orijinal çalışmaya uygun şekilde atıfta bulunulması koşuluyla, herhangi bir ortamda veya formatta sınırsız kullanım, dağıtım ve çoğaltmaya izin veren Creative Commons Attribution License (CC BY) altında dağıtılmıştır.

Nasıl Atıf Yapılır

Takçı, H., & Soğukpınar, İbrahim. (2002). Kütüphane Kullanıcılarının Erişim Örüntülerinin Keşfi. Bilgi Dünyası, 3(1), 12-26. https://doi.org/10.15612/BD.2002.522