Web minig กับการจัดการสารสนเทศ

Posted: กันยายน 9, 2011 in การจัดการสารสนเทศ (Information Management), ปริญญาโท ปี 1

การทำเหมืองเว็บ (web mining) เป็นส่วนหนึ่งของการทำเหมืองข้อมูล มักจะนำมาใช้ในพื้นที่ต่อไปนี้ ทำการคัดกรองสารสนเทศ, surveillance, mining of web- access logs สำหรับทำการวิเคราห์ผู้ใช้, assisted browsing, และ การบริการต่าง ๆ ที่ต่อสู้กับอาชญากรรมบนอินเทอร์เน็ต Web mining สามารถรองรับฟังก์ชันต่อไปนี้

  1. Resource discovery ระบุเอกสารหรือการบริการบน Web ที่ไม่คุ้นเคย
  2. Information extraction แยกสารสนเทศตามที่กำหนดจาก Web โดยอัตโนมัติ
  3. Generalization เปิดเผยรูปแบบทั่ว ๆ ไปในแต่ละ Web site ส่วนตัว หรือ ข้าม Web site

[http://th.wikipedia.org]

Web Mining สามารถแบ่งออกเป็น 3 ประเภท

  1. Web Content Mining (WCM): การหารูปแบบความสัมพันธ์ของเนื้อที่อยู่ใน Website ประเภทของข้อมูลที่ใช้อาจจะเป็น Text, Sound or Media ฯลฯ
  2. Web Usage Mining (WUM): การหารูปแบบความสัมพันธ์ของการใช้งานของผู้ใช้ เช่น insert, update หรีอ delete รายการใน Website ข้อมูลที่ถูกนำมาใช้คือ acess log data
  3. Web Structure Mining (WSM): การหารูปแบบความสัมพันธ์ของ Hyperlink ที่เชื่อมต่อกับ Webpage อื่นๆ

การประยุกต์ Web Mining เพื่อการบริการ web
ได้มีงานวิจัยจำนวนมากที่นำ Web Mining มาช่วยในการวิเคราะห์งานบริการ web เพื่อนำไปพัฒนาการให้บริการที่ดี และน่าสนใจขึ้นส่วนใหญ่จะเน้นไปที่การนำข้อมูลในรูปของตัวอักษร(Text ) มาวิเคราะห์รวมกับข้อมูลชนิดอื่น โดยที่ข้อมูลเหล่านี้มักจะได้จากการบันทึกรายละเอียดในทุก ๆ ครั้งที่มีผู้เข้าใช้บริการใน web แต่ละแห่ง ตัวอย่างของการประยุกต์ใช้ Web Mining ในลักษณะนี้ได้แก่

  • การรวมข้อมูลตัวอักษรเข้ากับข้อมูล Links บน web เพื่อสรุปหา web page ที่จำเป็นจะต้องได้รับอนุญาต จึงจะเข้าใช้ได้ภายใต้หัวข้อที่กำหนด โดยจะมีคุณภาพดีกว่าการใช้ Search Engines ที่มีอยู่แพร่หลายในปัจจุบัน
  • การผสมข้อมูลเกี่ยวกับลักษณะการใช้ ช่วงระยะเวลาและ Link ที่มีผู้เข้าใช้บริการ web เพื่อนำมาพิจารณาปรับปรุงการให้บริการโดยอาจจะเพิ่มหรือลดบริการบางชนิดให้เหมาะสมกับกลุ่มผู้ใช้ในแต่ละสภาพแวดล้อม ซึ่งอาจจะมีความสนใจที่ต่างกันไป
  • การนำข้อมูลชนิดตัวอักษร และข้อมูลของรูปภาพ ( Image ) มาผสมผสานกัน เพื่อประโยชน์ในการค้นหาของ Search Engines ในกรณีที่ต้องการค้นหาข้อมูลที่เป็นรูปภาพ

Web Mining กับการทำธุรกิจ e-Commerce
ในการทำธุรกิจต่าง ๆ ไม่ว่าจะในรูปของห้างร้าน บริการสั่งของทางไปรษณีย์ หรือการทำธุรกิจแบบอิเล็กทรอนิกส์นั้น ปัจจัยหนึ่งที่มีความสำคัญอย่างมากต่อความสำเร็จของธุรกิจก็คือ ความเข้าใจในตัวลูกค้า หรือกลุ่มลูกค้า ยิ่งรู้ข้อมูลมากทำให้เข้าใจลูกค้าอย่างแท้จริงมากขึ้น โอกาสที่จะทำธุรกิจให้ตรงกับความต้องการของตลาดก็จะมีมากขึ้นไปด้วย

ข้อมูลของลูกค้าดังกล่าวมานี้ ความจริงแล้วมีให้นำมาใช้ได้มากมายอยู่แล้ว แต่อาจจะอยู่ในรูปที่เป็นได้ไม่ชัดเจน อันได้แก่ ข้อมูลที่รวบรวมไว้จากการบันทึกใน log file ของการใช้บริการ web หรือข้อมูลจากการสมัครสมาชิกในรูปแบบต่าง ๆ เป็นต้น ข้อมูลเหล่านี้สามารถอำนวยประโยชน์ในการติดตามดูผู้ใช้ (user tracking ) ยิ่งผู้ใช้เข้าใช้ web บ่อยและนานขึ้น เราก็จะยิ่งมีโอกาสทราบและรู้จักกับผู้ใช้มากขึ้นเท่านั้น สำหรับข้อมูลดังกล่าวเกี่ยวกับผู้ใช้จะมีการวิเคราะห์ออกมาใน 3 ลักษณะดังต่อไปนี้

1.Demograpics เป็นข้อมูลเกี่ยวกับที่อยู่ หรือสถานที่ของผู้ใช้ในขณะที่เข้าใช้บริการ web ซึ่งจะสามารถประมวลเป็นสถิติบริเวณที่อยู่อาศัยของกลุ่มผู้ใช้ส่วนมากได้
2.Phychographics เป็นข้อมูลด้านจิตวิทยา ซึ่งแสดงถึงพฤติกรรม หรือค่านิยมในด้านต่าง ๆ ของผู้ใช้ โดยสามารถจะแบ่งแยกกลุ่มผู้ใช้ตามข้อมูลการเข้าใช้บริการ web ทั้งในแง่ของเวลาและเนื้อหา
3.Technolographics เป็นข้อมูลที่แสดงถึงระดับความรู้และความสนใจในเทคโนโลยีด้าน ต่าง ๆ ของผู้ใช้ รวมถึงเครื่องคอมพิวเตอร์ที่ติดต่อเข้ามาด้วย ซึ่งจะช่วยในการพัฒนาสินค้า และบริการให้น่าสนใจและเหมาะสมในแง่ของเทคโนโลยีได้ดีขึ้น

เมื่อนำข้อมูลที่วิเคราะห์แล้วทั้ง 3 ลักษณะนี้มาพิจารณาโดยละเอียด จะเกิดประโยชน์อย่างมากในการศึกษาเกี่ยวกับสภาพ และพฤติกรรมโดยรวมของประชากร ซึ่งจำนวนข้อมูลที่นำมาใช้วิเคราะห์มักจะมีจำนวนมากและให้ผลการวิเคราะห์ที่มีความแม่นยะสูง

การประยุกต์ Web Mining ทางด้านการตลาดบนอินเตอร์เน็ต
Data Mining เป็นกระบวนการสืบค้นข้อมูลสำคัญอันจะเป็นประโยชน์ต่อการดำเนินธุรกิจออกจากกองข้อมูลขนาดมหาศาลที่จัดเก็บอยู่ภายในแหล่งฐานข้อมูลของแต่ละองค์กร การขุดค้นข้อมูลด้วยเทคโนโลยี Data Mining ประกอบไปด้วยขั้นตอนเทคโนโลยีอันสลับซับซ้อนมากมาย ไม่ว่าจะเป็นการเรียนรู้จดจำแบบแผนมาตรฐานของข้อมูลเฉพาะกลุ่ม (pattern recognition technology) การใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึม ซึ่งออกแบบมาเพื่อให้เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และพัฒนาตัวมันเองได้ (machinelearning & genetic algorithms) หรือการเชื่อมโยงแลกเปลี่ยนข้อมูลภายในเครือข่ายเน็ตเวิร์คแบบโพลีโนเมี่ยลซึ่งเลียนแบบการทำงานระบบประสาทของมนุษย์ (Netural & Polynomial networks) ฯลฯ
อย่างไรก็ตาม ไม่ว่าจะมีการใช้เทคโนโลยีทางคอมพิวเตอร์ที่สลับซับซ้อนเพียงไร เป้าหมายของ Data Mining ก็เป็นเรื่องง่ายๆ คือ
ทำอย่างไรถึงจะเอาชนะคู่แข่งทางธุรกิจให้ได้ ทำอย่างไรถึงจะรู้ได้ว่าประชากรกลุ่มไหนคือ ลูกค้า เป้าหมาย(Who) และประชากรกลุ่มนี้ต้องการซื้ออะไร (What) ซื้อที่ไหน (Where) ซื้อเมื่อไหร่ (When) และที่สำคัญที่สุดก็คือ อะไรคือแรงขับเคลื่อนให้ลูกค้าเป้าหมายต้องการสินค้าที่ว่านั้น (Why)
ซึ่งคำถามหลักๆ เหล่านี้เมื่อมาผนวกเข้ากับรูปแบบการดำเนินธุรกิจยุคดิจิตอลที่มีเครือข่ายอินเตอร์เน็ตเป็นสมรภูมิการตลาดอันไร้พรมแดน ก็ส่งผลให้เทคโนโลยี Data Mining กลายสภาพมาเป็นเครื่องมือการตลาดที่สำคัญมาก สำคัญขนาดที่ว่า นักธุรกิจรายใดไม่ให้ความสำคัญกับมัน ก็อาจจะถูกคู่แข่งทางการค้าของตนทิ้งห่างไปเลย

[แหล่งข้อมูล http://thailand-kdd.blogspot.com/2007/07/web-mining.html ]

ใส่ความเห็น

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / เปลี่ยนแปลง )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / เปลี่ยนแปลง )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / เปลี่ยนแปลง )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / เปลี่ยนแปลง )

Connecting to %s