| Abstract |
Tīmekļa izmantošanas datizrace (angl. Web Usage Mining, WUM) ir zinātnes nozare, kas nodarbojās ar tīmekļa vietnes lietotāju uzvedības analīze, izmantojot datizraces metodes. Viens no WUM etapiem ir datu priekšapstrādes etaps, kura uzdevums ir sagatavot savāktus datus par lietotāju darbībām tādā formā, lai pirmkārt, to būtu ērti apstrādāt ar datizraces algoritmiem, bet otrkārt palielināt galīgo rezultātu kvalitāti. Priekšapstrādes etaps ir sarežģīts un sastāv no vairākiem soļiem. Šo iemeslu dēļ, daži zinātnieki atzīmē, ka uz priekšapstrādes etapu tiek tērēts apmērām 80% pūles. Tāpēc dotais darbs ir veltīts tieši priekšapstrādes etapam.
Datus var savākt divos veidos – ar tīmekļa servera piekļuves žurnāla palīdzību un izmantojot klienta tīmekļa tehnoloģijas. Atkarībā no tā kāds datu vākšanas princips tiek izmantots, autors piedāvā sadalīt datu priekšapstrāde divos tipos – reaktīvā un proaktīvā. Pirmais tips pašlaik ir pats populārākais pētnieku vidū. Tomēr, pēc autora viedokļa, proaktīvajai priekšapstrādei ir vairākas būtiskas priekšrocības salīdzinājumā ar reaktīvu pirmsapstrādi. Tāpēc darba būtība ir pamatot šo viedokli un noteikt tā patiesīguma pakāpi. Priekš tam sākumā ir noteikti priekšapstrādes uzdevumi. Lai padarītu proaktīvās priekšapstrādes analīzi pilnvērtīgāk, tālāk tiek izanalizēti reaktīvās priekšapstrādes iespējas šo uzdevumu risināšanā. Pēc tam, tiek veikta proaktīvās priekšapstrādes iespēju analīze, kurā tās ir salīdzinātas ar reaktīvā paņēmiena iespējām. Proaktīvās priekšapstrādes analīzes gaitā, autors piedāvā proaktīvās priekšapstrādes realizācijas paņēmienu, izmantojot JavaScript iespējas klienta pusē. Lai praktiski pārbaudīt piedāvāto paņēmiena veiksmīgumu, tika izstrādāts rīka prototips.
Pētījuma rezultāti parādīja, ka atšķirībā no reaktīvās priekšapstrādes, proaktīvā priekšapstrāde nav sarežģīts process, kura rezultātā dati sanāk tīri, strukturēti, plašāki un precīzāki – tādejādi tie uzreiz var būt padoti uz datizraces metožu ieeju.
Darbs satur 50 lappuses, 9 attēlus, 8 tabulas, 3 pielikumus un 53 informācijas avotus. |
