웹 마이닝은 학습 또는 지식 도출을 목적으로 웹 기반 데이터에 기계 학습(데이터 마이닝) 접근 방식을 적용한 것입니다. 웹 마이닝 방법론은 다음과 같은 세 가지 요소 중 하나로 정의할 수 있습니다. -
웹 사용 마이닝 − 웹 사용 마이닝은 웹 페이지에 대한 웹 액세스 데이터 집합을 가능하게 하는 일종의 웹 마이닝입니다. 이 사용 데이터는 웹 페이지에 액세스하는 방향을 지원합니다.
이 데이터는 웹 서버를 통해 연결 로그에 자동으로 수집됩니다. CGI 스크립트는 리퍼러 로그, 사용자 가입 데이터 및 설문 조사 로그를 포함한 유용한 데이터를 제공합니다. 이 범주는 조직과 조직의 인터넷/인트라넷 기반 응용 프로그램 및 데이터 액세스를 위한 데이터 마이닝의 완전한 사용에 필수적입니다.
사용량 마이닝을 통해 기업은 비즈니스 서비스 가능성의 미래에 대한 생산적인 데이터를 만들 수 있습니다. 평생 사용자 가치, 제품 교차 마케팅 접근 방식 및 프로모션 캠페인 효과의 집합적 데이터에서 다양한 데이터를 얻을 수 있습니다.
수집된 사용 데이터는 조직이 비즈니스의 결과를 보다 효율적으로 만들고 판매를 향상할 수 있는 기능을 제공합니다. 사용 기록은 경쟁사보다 더 많이 팔리고 더 큰 수준에서 회사의 서비스나 제품을 향상시키는 마케팅 기술을 만드는 데에도 유용할 수 있습니다.
웹 구조 마이닝 − 웹 구조 마이닝은 데이터 또는 직접 링크 연결로 연결된 웹 페이지 간의 관계를 인식할 수 있는 도구입니다. 이 구조 정보는 웹 페이지에 대한 데이터베이스 접근을 통한 웹 구조 스키마의 배열에 의해 발견될 수 있습니다.
이 연결을 통해 검색 엔진은 콘텐츠가 기반으로 하는 웹 사이트에서 연결 웹 페이지로 직접 검색 쿼리와 관련된 레코드를 가져올 수 있습니다. 이 완료는 웹 사이트를 탐색하고 홈 페이지를 가져온 다음 참조 링크를 통해 정보를 연결하여 원하는 데이터가 포함된 명확한 페이지를 가져오는 스파이더의 필요성을 통해 이루어집니다.
구조 마이닝의 목표는 웹 페이지 간에 이전에 알려지지 않은 관계를 도출하는 것입니다. 이 데이터 마이닝 구조는 탐색을 허용하고 데이터를 사이트 맵에 클러스터링할 수 있도록 웹 사이트의 데이터를 연결하는 비즈니스 사용을 지원합니다. 이를 통해 사용자는 키워드 관계 및 콘텐츠 마이닝을 통해 원하는 데이터에 액세스할 수 있습니다.
웹 콘텐츠 마이닝 − 웹 콘텐츠 마이닝은 웹 페이지의 텍스트, 이미지 및 그래프를 탐색하고 마이닝하여 검색 쿼리에 대한 콘텐츠의 관련성을 결정합니다.
이 탐색은 구조 마이닝을 통해 웹 페이지를 클러스터링한 후 수행되며 제출된 쿼리에 대한 관련성 수준에 따라 결과를 지원합니다. World Wide Web에서 액세스할 수 있는 많은 양의 데이터를 사용하여 콘텐츠 마이닝은 쿼리의 키워드와 가장 관련성이 높은 일련의 검색 엔진에 대한 결과 목록을 지원합니다.