An implementation of web usage mining for an e-commerce web site

ÖZETBİR ELEKTRONİK TİCARET WEB SİTESİ İÇİN WEB KULLANIM MADENCİLİĞİ UYGULAMASI Elektronik ticaret siteleri güvenlikle ilgili sorunlar aşıldıktan sonra hızla belirmeye başladı ve insanlar da sık bir şekilde kullanmaya başladı. Web sitesi sahipleri veya web sitelerine reklam verenler için sitelerine kimlerin girdiği, içeride ne yaptıkları ve ilgi alanlarının ne olduğu çok önemliydi. Bir terim olarak web kullanım madenciliği bu soruların cevaplarını içermektedir. Bu sorulara verilen cevaplardan biri kullanıcılara anket doldurtmak suretiyle bilgi almaktı. Ama ne yazık ki işe yaramadı. Bu soruların çözümü kullanıcıdan bağımsız olmalıydı. E-ticaret sitelerine hizmet veren web sunucuları web kullanım madenciliği için iyi bir veri kaynağıdır. Kullanıcının ziyaret ettiği sayfalar da dahil olmak üzere pek çok bilgiyi bize sağlar. Ancak bu veri kaynağının uzun bir işlemden geçmesi gerekmektedir. Veri analizi verinin ön işleme tabi tutulması safhasından sonra veri madenciliği tekniklerinin uygulanması ile gerçekleştirilir. Birçok veri madenciliği algoritması vardır. Veri dikkatlice incelenmeli ve doğru algoritmalar seçilmelidir. Tezin uygulanması sırasında halihazırda birçok insan tarafından kullanılan bir e-ticaret sitesi veri kaynağı olarak seçilmiştir. Veri kaynağı gereksiz verilerden temizlenmiş ve gerekli bilgiler eklenmiştir. Daha sonra veri madenciliği algoritmaları seçilerek veri modelleri yaratılmıştır. Veri modeli işleme tabi tutulduktan sonra veri madenciliği aracında bazı sonuçlar ortaya çıkmaktadır. Sonuçlar kullanıcının web sayfasında gezme davranışı ile gezdiği ürünün özellikleri, kategorisi ve markası arasında güçlü bir ilişki olduğunu göstermektedir. ABSTRACT E-commerce web sites have emerged after the security problems were overcome and people began to use them frequently. For web site owners or for the people who gave advertisements to web sites it was important to know who their users were, what they did inside the web site and what their interests were. As a term web usage mining covers answers to these questions. One of the severals ideas to answer these questions was forcing users to fill questionaires. But this method didn’t work out. The solution to these questions should be found independent from user. Web servers which hosted e-commerce web sites are a good data source for web usage mining. The data they provide contains information about user navigation. However this data source has to pass through a long process. Data analysis is carried out by applying data mining techniques to the data source after the preprocessing phase. There are several data mining algorithms. Data must be examined carefully and correct algorithms must be selected. In the thesis implementation an e-commerce web site which is currently being used by many people is chosen as data source. The data source has been cleared from irrelevant content and updated with derived information. Afterwards data models have been created by choosing data mining algorithms. After the data models have been processed, some results are viewed graphically using the data mining tool. Results show that the product attributes, categories and brands have strong relationship with user navigation behaviour