Una de las
extensiones del data mining consiste en aplicar sus técnicas a documentos y
servicios del Web, lo que se llama web mining (minería de web) . Todos los que
visitan un sitio en Internet dejan huellas digitales (direcciones de IP,
navegador, galletas, etc.) que los servidores automáticamente almacenan en una
bitácora de accesos (log). Las herramientas de web mining analizan y procesan
estos logs para producir información significativa, por ejemplo, cómo es la
navegación de un cliente antes de hacer una compra en línea. Debido a que los
contenidos de Internet consisten en varios tipos de datos, como texto, imagen,
vídeo, metadatos o hiperligas, investigaciones recientes usan el término
multimedia data mining (minería de datos multimedia) como una instancia del web
mining para tratar ese tipo de datos. Los accesos totales por dominio,
horarios de accesos más frecuentes y visitas por día, entre otros datos, son
registrados por herramientas estadísticas que complementan todo el proceso de
análisis del web mining.
Normalmente,
el web mining puede clasificarse en tres dominios de extracción de conocimiento
de acuerdo con la naturaleza de los datos:
1. Web
content mining (minería de contenido web). Es el proceso que consiste en la
extracción de conocimiento del contenido de documentos o sus descripciones. La
localización de patrones en el texto de los documentos, el descubrimiento del
recurso basado en conceptos de indexación o la tecnología basada en agentes
también pueden formar parte de esta categoría.
2.
Web structure mining (minería de estructura web). Es el proceso de inferir
conocimiento de la organización del WWW y la estructura de sus ligas.
3.
Web usage mining (minería de uso web). Es el proceso de extracción de modelos
interesantes usando los logs de los accesos al web.
Algunos de
los resultados que pueden obtenerse tras la aplicación de los diferentes
métodos de web mining son:
El ochenta
y cinco por ciento de los clientes que acceden a /productos/home.html y a
/productos/noticias.html acceden también a /productos/historias_suceso.html.
Esto podría indicar que existe alguna noticia interesante de la empresa que
hace que los clientes se dirijan a historias de suceso. Igualmente, este
resultado permitiría detectar la noticia sobresaliente y colocarla quizá en la
página principal de la empresa.
Los
clientes que hacen una compra en línea cada semana en /compra/producto1.html
tienden a ser de sectores del gobierno. Esto podría resultar en proponer
diversas ofertas a este sector para potenciar más sus compras.
El sesenta
por ciento de los clientes que hicieron una compra en línea en
/compra/producto1.html también compraron en /compra/producto4.html después de
un mes. Esto indica que se podría recomendar en la página del producto 1
comprar el producto 4 y ahorrarse el costo de envío de este producto.
Los
anteriores ejemplos nos ayudan a formarnos una pequeña idea de lo que podemos
obtener. Sin embargo, en la realidad existen herramientas de mercado muy
poderosas con métodos variados y visualizaciones gráficas excelentes.
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