ওয়েব ব্যবহার মাইনিং (Web Usage Mining)
ওয়েব ব্যবহার মাইনিং হলো ওয়েব লগ ডেটা থেকে উপকারী ডেটা, তথ্য ও জ্ঞান উৎপাদনের প্রক্রিয়া, যা ওয়েব পেজের ব্যবহারকারীর অ্যাক্সেস প্যাটার্ন চিহ্নিত করতে সাহায্য করে।
পটভূমি
মাইনিং-এ ওয়েব সংস্থান ব্যবস্থাপনায়, একজন ব্যবহারকারীর অনুরোধের ডেটা (যা ওয়েব সার্ভার লগ হিসেবে সংগৃহিত হয়) বিশ্লেষণ করা হয়। ওয়েব পেজের বিষয়বস্তু ও কাঠামো পেজ লেখকদের উদ্দেশ্য অনুসরণ করে, কিন্তু একক অনুরোধগুলো দেখায় ব্যবহারকারীরা কীভাবে সেই পেজগুলো দেখে। ওয়েব ব্যবহার মাইনিং এমন সম্পর্ক প্রকাশ করতে পারে যা পেজ ডিজাইনারকে sugger করা হয়নি।
ওয়েব সার্ভার লগ এন্ট্রি
একটি ওয়েব সার্ভার সাধারণত প্রতিটি ওয়েব পেজ অ্যাক্সেসের জন্য একটি লগ এন্ট্রি নিবন্ধন করে। এতে অন্তর্ভুক্ত থাকে: অনুরোধ করা URL, অনুরোধ দিয়ে আসা IP ঠিকানা, এবং টাইমস্ট্যাম্প।
ই-কমার্স সার্ভারের লগ ডেটা
ওয়েব-ভিত্তিক ই-কমার্স সার্ভারের ক্ষেত্রে প্রচুর পরিমাণ ওয়েব অ্যাক্সেস লগ ডেটা সংগৃহিত হয়। বিখ্যাত ওয়েবসাইটগুলো প্রতিদিন হাজার মেগাবাইটের পরিমাণে ওয়েব লগ রেকর্ড নিবন্ধন করতে পারে। ওয়েব লগ ডেটাবেস ওয়েব গতিশীলতা সম্পর্কে সমৃদ্ধ তথ্য ধারণ করে, তাই 정교한 ওয়েব লগ মাইনিং পদ্ধতি উন্নত করা অপরিহার্য।
ওয়েব ব্যবহার মাইনিং পদ্ধতি উন্নত করার সময় বিবেচ্য বিষয়সমূহ
- প্রয়োগ ও সাফল্য: ওয়েব লগ ফাইল বিশ্লেষণের বিভিন্ন প্রয়োগ কল্পনা করা উত্সাহজনক হলেও, সাফল্য নির্ভর করে কতটুকু সঠিক ও নির্ভরযোগ্য জ্ঞান বিশাল خام লগ রেকর্ড থেকে পাওয়া যায়।
- বহুমাত্রিক দৃষ্টিভঙ্গি (OLAP): উপলব্ধ URL, সময়, IP ঠিকানা ও ওয়েব পেজ বিষয়বস্তু ডেটা ব্যবহার করে ওয়েব লগ ডেটাবেসের ওপর একটি বহুমাত্রিক দৃষ্টিভঙ্গি নির্মাণ করা যায় এবং OLAP বিশ্লেষণ চালু করা যায় শীর্ষ N ব্যবহারকারী, শীর্ষ N অ্যাক্সেসকৃত ওয়েব পেজ, সবচেয়ে সাধারণ অ্যাক্সেস সময়সীমা ইত্যাদি আবিষ্কার করতে। এটি সম্ভাব্য গ্রাহক, ব্যবহারকারী ও বাজার চিহ্নিত করতে সাহায্য করে।
- ডেটা মাইনিং প্রয়োগ: ওয়েব লগ রেকর্ডের ওপর asoshiয়েশন প্যাটার্ন, সিকোয়েন্সিয়াল প্যাটার্ন এবং ওয়েব অ্যাক্সেসের প্রবণতা আবিষ্কার করতে ডেটা মাইনিং প্রয়োগ করা যায়। সঠিক ওয়েব লগ বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহারকারীর ট্রাভার্সাল ডেটা (ইন্টারনেট সার্ভার বাফারে ওয়েব পেজ ব্রাউজিং সিকোয়েন্স) সংগ্রহ অতিরিক্ত পদক্ষেপ হিসেবে গ্রহণযোগ্য।
অতিরিক্ত ডেটা ও গবেষণা
সিস্টেম কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ, ওয়েব ক্যাশিং, ওয়েব পেজ প্রিফেচিং, ওয়েব পেজ সোয়াপিং দ্বারা সিস্টেম ডিজাইন উন্নতি, ওয়েব ট্রাফিকের বৈশিষ্ট্য বোঝা, এবং গ্রাহকের প্রতিক্রিয়া ও প্রেরণা বোঝা—এই বিষয়গুলোতে গবেষণা হয়েছে।
উদাহরণস্বরূপ, কিছু গবেষণা 적응যোগ্য সাইট (adaptive sites) প্রস্তাব করেছে—যে ওয়েবসাইটগুলো ব্যবহারকারীর অ্যাক্সেস প্যাটার্ন শিখে নিজেদের উন্নত করে। ওয়েব লগ বিশ্লেষণ ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীদের জন্য কাস্টমাইজড ওয়েব সেবা তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে।
