WCUM pour l'analyse d'un site Web

La caractérisation des internautes fréquentant un site Web est un problème incontournable pour assister l'internaute et prédire son comportement. Ces considérations ont motivé d'importants efforts dans l'analyse des traces des internautes sur les sites Web. D'autres efforts ont été concentrés sur l'analyse du contenu des pages Web. Sachant que le comportement des utilisateurs sur un site web dépend fortement du contenu des pages du site et inversement le contenu du site devrait répondre aux attentes des usagers du site, nous proposons de faire la liaison entre le contenu et l'usage d'un site web. Notre idée est d'exploiter les différentes informations relatives au contenu d'un site Web et de son usage en vue d'analyser le site. Pour ce faire, nous proposons une approche WCUM (Web Content and Usage based Approach) permettant de relier l'analyse du contenu d'un site Web à l'analyse de l'usage. Les résultats de cette analyse sont exploités d'une part pour confronter la structure sémantique du site à sa perception par ses utilisateurs et d'autre part pour comprendre les comportements de navigation sur le site. L'apport de ce travail réside d'une part dans la proposition d'une approche reliant l'analyse du contenu à l'analyse de l'usage et d'autre part à l'extension de l'application des méthodes de block clustering, appliquées généralement en bioinformatique, au contexte Web mining afin de profiter de leur pouvoir classificatoire dans la découverte de biclasses homogènes à partir d'une partition des instances et une partition des attributs recherchées simultanément

Analyse croisée des sites Web par des méthodes de bipartitionnement

Afin de mieux répondre aux besoins des navigateurs il est nécessaire d'analyser à la fois le contenu et l'usage des sites Web en vue de proposer un contenu personnalisé aux utilisateurs. Ce livre présente une nouvelle approche WCUM (Web Content and Usage Mining based approach) permettant de relier l'analyse du contenu à l'analyse de l'usage d'un site Web afin de mieux comprendre le comportement général des visiteurs du site. Cette approche repose sur l'utilisation des méthodes de bipartitionnement, en particulier l'algorithme CROKI2 de classification croisée implémenté selon deux stratégies d'optimisation que nous comparons à travers des expérimentations sur des données générées artificiellement. Ce livre traite aussi le problème de détermination du nombre de classes dans les méthodes de bipartitionnement. Il présente un nouvel indice basé sur la différentielle pour l'évaluation des bipartitions obtenues suite à une classification croisée. Cet indice est testé à travers des expérimentations sur des données artificielles. Une application sur des données réelles issues d'un site Web de tourisme a été réalisée pour évaluer l'efficacité de l'approche WCUM

A generic approach to combining web content and usage analysis using biclustering algorithms

Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche WCUM (Web Content and Usage Mining based approach) permettant de relier l'analyse du contenu à l'analyse de l'usage d'un site Web afin de mieux comprendre le comportement général des visiteurs du site. Ce travail repose sur l'utilisation de l'algorithme CROKI2 de classification croisée implémenté selon deux stratégies d'optimisation différentes que nous comparons à travers des expérimentations sur des données générées artificiellement. Afin de pallier le problème de détermination du nombre de classes sur les lignes et les colonnes, nous proposons de généraliser certains indices proposés initialement pour évaluer les partitions obtenues par des algorithmes de classification simple, aux algorithmes de classification simultanée. Pour évaluer la performance de ces indices nous proposons un algorithme de génération de biclasses artificielles pour effectuer des simulations et valider les résultats. Des expérimentations sur des données artificielles ainsi qu'une application sur des données réelles ont été réalisées pour évaluer l'efficacité de l'approche proposée.In this thesis, we propose a new approach WCUM (Web Content and Usage Mining based approach) for linking content analysis to usage analysis of a website to better understand the general behavior of the web site visitors. This work is based on the use of the block clustering algorithm CROKI2 implemented by two different strategies of optimization that we compared through experiments on artificially generated data. To mitigate the problem of determination of the number of clusters on rows and columns, we suggest to generalize the use of some indices originally proposed to evaluate the partitions obtained by clustering algorithms to evaluate bipartitions obtained by simultaneous clustering algorithms. To evaluate the performance of these indices on data with biclusters structure, we proposed an algorithm for generating artificial data to perform simulations and validate the results. Experiments on artificial data as well as on real data were realized to estimate the efficiency of the proposed approach

Une approche générique pour l'analyse croisant contenu et usage des sites Web par des méthodes de bipartitionnement

In this thesis, we propose a new approach WCUM (Web Content and Usage Mining based approach) for linking content analysis to usage analysis of a website to better understand the general behavior of the web site visitors. This work is based on the use of the block clustering algorithm CROKI2 implemented by two different strategies of optimization that we compared through experiments on artificially generated data. To mitigate the problem of determination of the number of clusters on rows and columns, we suggest to generalize the use of some indices originally proposed to evaluate the partitions obtained by clustering algorithms to evaluate bipartitions obtained by simultaneous clustering algorithms. To evaluate the performance of these indices on data with biclusters structure, we proposed an algorithm for generating artificial data to perform simulations and validate the results. Experiments on artificial data as well as on real data were realized to estimate the efficiency of the proposed approach.Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche WCUM (Web Content and Usage Mining based approach) permettant de relier l'analyse du contenu à l'analyse de l'usage d'un site Web afin de mieux comprendre le comportement général des visiteurs du site. Ce travail repose sur l'utilisation de l'algorithme CROKI2 de classification croisée implémenté selon deux stratégies d'optimisation différentes que nous comparons à travers des expérimentations sur des données générées artificiellement. Afin de pallier le problème de détermination du nombre de classes sur les lignes et les colonnes, nous proposons de généraliser certains indices proposés initialement pour évaluer les partitions obtenues par des algorithmes de classification simple, aux algorithmes de classification simultanée. Pour évaluer la performance de ces indices nous proposons un algorithme de génération de biclasses artificielles pour effectuer des simulations et valider les résultats. Des expérimentations sur des données artificielles ainsi qu'une application sur des données réelles ont été réalisées pour évaluer l'efficacité de l'approche proposée

Une approche générique pour l'analyse croisant contenu et usage des sites Web par des méthodes de bipartitionnement

In this thesis, we propose a new approach WCUM (Web Content and Usage Mining based approach) for linking content analysis to usage analysis of a website to better understand the general behavior of the web site visitors. This work is based on the use of the block clustering algorithm CROKI2 implemented by two different strategies of optimization that we compared through experiments on artificially generated data. To mitigate the problem of determination of the number of clusters on rows and columns, we suggest to generalize the use of some indices originally proposed to evaluate the partitions obtained by clustering algorithms to evaluate bipartitions obtained by simultaneous clustering algorithms. To evaluate the performance of these indices on data with biclusters structure, we proposed an algorithm for generating artificial data to perform simulations and validate the results. Experiments on artificial data as well as on real data were realized to estimate the efficiency of the proposed approach.Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche WCUM (Web Content and Usage Mining based approach) permettant de relier l'analyse du contenu à l'analyse de l'usage d'un site Web afin de mieux comprendre le comportement général des visiteurs du site. Ce travail repose sur l'utilisation de l'algorithme CROKI2 de classification croisée implémenté selon deux stratégies d'optimisation différentes que nous comparons à travers des expérimentations sur des données générées artificiellement. Afin de pallier le problème de détermination du nombre de classes sur les lignes et les colonnes, nous proposons de généraliser certains indices proposés initialement pour évaluer les partitions obtenues par des algorithmes de classification simple, aux algorithmes de classification simultanée. Pour évaluer la performance de ces indices nous proposons un algorithme de génération de biclasses artificielles pour effectuer des simulations et valider les résultats. Des expérimentations sur des données artificielles ainsi qu'une application sur des données réelles ont été réalisées pour évaluer l'efficacité de l'approche proposée