Prototipo para la detección automática de perfiles de navegación de usuarios de una empresa aplicando técnicas de minería de datos y algoritmos de aprendizaje

En este trabajo se describe el desarrollo de un prototipo para la detección automática de perfiles de usuarios, el cual realiza recomendaciones a el administrador web teniendo en cuenta la navegación de los usuarios, aplicando técnicas de minería de datos. El prototipo se compone de 5 etapas: carga de datos, preprocesamiento, sesionalizacion, identificación de perfiles y recomendaciones. En la carga de datos, los registros de acceso son leídos desde el archivo Log generado por el servidor Web. Este archivo puede encontrarse en diferentes formatos pero el prototipo trabaja con archivos en formato NCSA generado por servidores Web Apache. La etapa de preprocesamiento de datos, se divide en 3 tareas: -Selección. –Limpieza. – Transformación. En la primera tarea se analizan los atributos que conforman el archivo de log y se identifican cuáles son relevantes en la identificación de perfiles de usuario. La tarea de limpieza está orientada a eliminar todos los datos innecesarios para las siguientes etapas, como son los registros de robots, solicitudes no exitosas, objetos de páginas y registro de páginas índice. Como último paso en la transformación de los datos se realiza la identificación de perfiles de usuario. La penúltima etapa, la sesionalización se encarga de identificar las sesiones de navegación de los usuarios, para esta tarea se maneja un umbral de tiempo para identificar las visitas correspondientes a una misma sesión. La última etapa llamada etapa de recomendación, el sistema realiza una serie de informes usados por el administrador web para realizar mejorar al sitio web.