Reconocimiento de patrones de comportamiento de usuarios en el portal web usando web Mining

Abstract

La siguiente investigación tiene la finalidad de encontrar los patrones de comportamiento de los usuarios de un Portal Web, para esto se utiliza la metodología de Web Mining, la técnica del Clustering y el algoritmo de K-Means: esta metodología permite formar grupos con características iguales o similares (preferencias y cantidad de visitas a uno o más servicios). Una vez que se tenga el conocimiento de los grupos se personaliza el Portal Web para cada uno estos grupos sobre la base de sus preferencias. Con esto se logra un menor tiempo de acceso al servicio deseado y un mayor grado de satisfacción de los usuarios. Los datos a analizar se extraen de los registros de acceso de usuarios hacia el Porta1 Web (archivos Logs) en los cuales se registran los datos de navegación de los usuarios, y éstos se almacenan en el servidor web.

The following research aims to find the patterns behavior of users of a Web Portal for this use the methodology of Web Mining, Clustering technique and K-means algorithm, this methodology will allow us to form groups with same or similar characteristics (preferences and number of visits to one or more services). Once we have knowledge of the groups, customize the Web Portal for each group based on their preferences. This will achieve a shorter access to the service desired and greater user satisfaction. The data analyzed is drawn from the access logs (log files) in the which records the navigation data users, and these stored in the web server.