Akademik Veri Yönetim Sistemi
YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ ALANINDA UYGULAMA, KURAM VE KAVRAMLAR, Mehmet Fatih KARACA, Editör, Duvar Yayınları, İzmir, ss.48-78, 2024
Bu çalışma, gelişmiş karar destek sistemlerinin geliştirilmesinde web madenciliği tekniklerinin uygulanmasını araştırmaktadır. Süreç, web verisi tanımlama, veri hazırlama, veri ambarı ve örüntü keşfi ve analizi olmak üzere dört aşamaya ayrılmıştır. Tanımlama aşaması çeşitli veri türlerini değerlendirirken, ön işleme aşaması veri temizleme ve kullanıcı tanımlama işlemlerini gerçekleştirmektedir. Veri ambarlama aşaması, veri ambarı mimarisini ve (Extract, Transform, Load) ETL süreçlerini kapsar. Örüntü tanımlama ve analizinde istatistiksel analiz, birliktelik kuralları, sıralı örüntüler, kümeleme, sınıflandırma ve bağımlılık modellemesi kullanılmaktadır. Bir e-haber portalında meta veri kalitesini artırmak için web madenciliğinin nasıl uygulanabileceğini göstermek için bir vaka çalışması sunulmuştur. Sistem, anahtar kelimelerin kullanım sıklığını, ilişkilerini ve etkinliğini analiz ederek içerik yönetimini optimize etmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada ayrıca web madenciliğinin çeşitli uygulama alanları, veri toplama ve analiz yöntemleri ve karşılaşılan zorluklar tartışılmaktadır.
This study explores the application of web mining techniques in developing advanced decision support systems. The process comprises four stages: web data identification, data preparation, data warehousing, and pattern discovery and analysis. The identification stage evaluates various data types, while the preprocessing stage handles data cleaning and user identification. The data warehousing stage covers data warehouse architecture and (Extract, Transform, Load) ETL processes. Statistical analysis, association rules, sequential patterns, clustering, classification, and dependency modeling are used in pattern identification and analysis. A case study is presented to demonstrate how web mining can be applied to improve metadata quality in an e-news portal. The system aims to optimize content management by analyzing usage frequency, relationships, and effectiveness of keywords. The study also discusses various application areas of web mining, data collection and analysis methods, and encountered challenges.