System rekomendacji internetowych oparty na grafach w celu zwi¿kszenia efektywno¿ci czasowej

W dzisiejszych czasach ludzie w coraz wi¿kszym stopniu polegaj¿ na Internecie jako ¿ródle wszelkiego rodzaju informacji. W celu wydobycia wzorców zachowä u¿ytkowników z danych dotycz¿cych klikni¿¿ w sieci stosuje si¿ techniki tzw. eksploracji danych dotycz¿cych korzystania z sieci (Web Usage Mining). Zapisy ró¿nych wzorców korzystania z sieci przez u¿ytkowników s¿ przechowywane w repozytorium logów internetowych, które stanowi¿ doskonäe ¿ród¿o wiedzy na temat nawigacji u¿ytkowników. Wraz ze wzrostem popularno¿ci Internetu gwätownie ro¿nie liczba stron i witryn internetowych, co sprawia, ¿e eksploracja danych dotycz¿cych korzystania z sieci staje si¿ problemem dla wielu zastosowä, takich jak projektowanie, personalizacja, analiza ruchu, badania u¿yteczno¿ci itp. Jednak analiza i odkrywanie interesuj¿cych wzorców zachowä u¿ytkowników jest niezb¿dna dla administratorów stron internetowych i systemów rekomendacji. W tym przypadku techniki eksploracji danych s¿ stosowane do danych internetowych w celu znalezienia interesuj¿cych wzorców u¿ytkowników. Oznacza to, w jakich wzorcach u¿ytkownicy chc¿ uzyskä dost¿p do stron i witryn internetowych. Niniejsza praca koncentruje si¿ na eksploracji danych dotycz¿cych korzystania z sieci opartej na grafach. Zazwyczaj technika ta zajmuje wi¿cej czasu, je¿li dane s¿ dost¿pne w ogromnych ilo¿ciach.