웹 마이닝은 웹 기반 기록 및 서비스, 서버 로그, 및 하이퍼링크. 웹 마이닝은 중요한 통찰력을 얻기 위해 데이터를 그룹화하고 분석하여 웹 정보에서 디자인을 발견하는 것을 목표로 합니다.
웹 마이닝은 적응된 데이터 마이닝 방법을 웹에 적용하는 것으로 널리 볼 수 있는 반면, 데이터 마이닝은 지식 발견 프로세스에 고정된 대부분의 구조화된 데이터에서 패턴을 찾기 위한 알고리즘의 적용으로 표현됩니다.
웹 마이닝의 다양한 응용 프로그램은 다음과 같습니다 -
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웹 마이닝은 사용자가 웹사이트를 탐색하는 방법을 발견하는 데 사용되며 그 결과는 사이트 디자인을 개선하고 웹에서 더 잘 보이도록 하는 데 도움이 됩니다.
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CRM(고객 관계 관리)에서 웹 마이닝은 기존 데이터 마이닝 접근 방식 및 기술로 수집한 데이터를 World Wide Web을 통해 수집된 데이터와 통합하는 것입니다. 웹 마이닝은 사용자 행동을 학습하고 특정 웹 사이트의 효율성을 계산하며 마케팅 캠페인의 성공을 정량화할 수 있습니다.
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디지털 이미지 기술의 향상과 웹에서 지원하는 편리한 가용성으로 인해 디지털 이미지의 인기가 빠르게 증가하고 있습니다. 그러나 웹에서 고객이 의도한 이미지를 찾는 방법은 간단하지 않습니다. 주된 이유는 웹 이미지가 일반적으로 시맨틱 디스크립터를 사용하여 주석 처리되지 않기 때문입니다. 인터넷에서 웹 이미지를 가져오는 데 사용되며 웹 마이닝이 활용됩니다.
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웹 마이닝은 키워드 추출에 사용됩니다. 키프레이즈는 요약, 인덱싱, 레이블 지정, 범주화, 클러스터링, 특징 지정, 스캔 및 검색과 같은 여러 목적에 유용합니다. 자동 키 프레이즈 추출 작업은 주어진 문서의 텍스트 내에서 키 프레이즈를 선택하는 것입니다. 자동 키프레이즈 추출을 통해 키프레이즈를 수동으로 할당하지 않은 많은 수의 파일에 대해 키프레이즈를 만들 수 있습니다.
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웹 마이닝은 소셜 네트워크 분석에 사용됩니다. 소셜 네트워크는 사회적 엔터티(행위자라고 하는 조직의 사람)와 이들의 연결 및 관계에 대한 연구입니다.
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소셜 네트워크 분석은 웹에 도움이 됩니다. 웹은 상당한 가상 사회이고 따라서 모든 페이지가 사회적 행위자로 간주될 수 있고 모든 하이퍼링크가 관계로 간주될 수 있는 가상 소셜 웹이기 때문입니다. 소셜 네트워크의 많은 결과는 웹 컨텍스트에서 사용하기 위해 조정되고 확장될 수 있습니다. 소셜 네트워크 분석의 아이디어는 실제로 웹 검색 엔진의 성공에 중요한 역할을 합니다.