Tecnologías de Información y Comunicación II

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2 Tecnologías de Información y Comunicación II

3 WEB MINING

4 WEB MINING Como Concepto Webmining es una metodología de recuperación de la información que usa herramientas de la minería de datos para extraer información tanto del contenido de las páginas, de su estructura de relaciones (enlaces) y de los registro de navegación de los usuarios.

5 WEB MINING Como Minería de la WEB Webmining es la aplicación de técnicas de minería de datos para descubrir los patrones de la Web. De acuerdo a los objetivos de análisis, la minería web se puede dividir en tres tipos diferentes, que son: la minería de uso de la Web, minería del contenido de la Web, y minería de la estructura de la Web.

6 Minería del contenido de la Web o Web Content Mining Minería del contenido de la Web es el proceso de descubrir información útil de:

7 Minería del contenido de la Web o Web Content Mining La minería de contenido web a veces se llama la minería de textos web, porque el contenido del texto es la zona más ampliamente investigado. Las tecnologías que se utilizan normalmente en la minería de contenido web son PNL (procesamiento de lenguaje natural) e IR (recuperación de información). Aunque la minería de datos es un término relativamente nuevo, la tecnología no lo es. Sin embargo, las continuas innovaciones en el poder, equipo de procesamiento, almacenamiento en disco y software de estadística están aumentando drásticamente la precisión de análisis, mientras reduciendo el costo de hacerlo.

8 Minería de la estructura de la Web o Web Structure Mining Minería de la estructura de la Web es el proceso de utilización de la teoría de grafos para analizar el nodo y la estructura de conexión de un sitio web. Según el tipo de web de los datos estructurales, estructura de minería de la Web se pueden dividir en dos tipos: El primer tipo es la extracción de patrones a partir de hipervínculos de la web. Un hipervínculo es un componente estructural que conecta a la página web en una ubicación diferente. El otro tipo es la minería de la estructura del documento. Se está utilizando la estructura de árbol para analizar y describir el HTML (Hyper Text Markup Language) o XML (extensible Markup Language) tags dentro de la página web.

9 Minería de los registro de navegación en la Web o Web Usage Mining La minería del uso de la Web es un proceso de extracción de información útil a partir de los registros del servidor, es decir, del historial de los usuarios. La minería del uso de la Web es el proceso de descubrir lo que los usuarios buscan en Internet. Algunos usuarios pueden estar mirando sólo los datos textuales, mientras que otros pueden estar interesados en los datos multimedia.

10 Pros Esta tecnología ha permitido que el comercio electrónico para hacer marketing personalizado, que finalmente resulta en mayores volúmenes de comercio. Las agencias gubernamentales están utilizando esta tecnología para clasificar las amenazas y la lucha contra el terrorismo. La capacidad de predicción de la aplicación de la minería puede beneficiar a la sociedad mediante la identificación de actividades delictivas. Las compañías pueden establecer una mejor atención al cliente, dándoles exactamente lo que necesitan. Pros y contras Web mining Las empresas pueden entender las necesidades del cliente mejor y pueden reaccionar a las necesidades del cliente más rápido. Las empresas pueden encontrar, atraer y retener a los clientes, ya que pueden ahorrar en los costos de producción mediante la utilización de la visión adquirida de los requisitos del cliente. Se puede aumentar la rentabilidad de fijación de precios objetivo sobre la base de los perfiles creados. Incluso se puede encontrar el cliente que podría cambiarse a un competidor, la compañía tratará de retener al cliente ofreciendo ofertas promocionales a los clientes específicos.

11 Contras La cuestión ética más criticada sobre el uso de Web Mining es la invasión de la privacidad. La privacidad se considera perdida cuando la información relativa a una persona se obtiene, se usa o difunde, especialmente si esto ocurre sin su conocimiento o consentimiento. Los datos obtenidos serán analizados, y agrupados para formar perfiles, los datos serán anónimos antes de la agrupación a fin de que ningún individuo pueda ser vinculado directamente a un perfil. Pero por lo general los perfiles de grupo se utilizan como si fueran perfiles personales. Así, estas aplicaciones individualizan a los usuarios por sus clics del mouse. Pros y contras Web mining La tendencia creciente de la venta de datos personales como una mercancía alienta a propietarios de sitios web para el comercio de datos personales obtenidos de su sitio. Algunos de los algoritmos de minería podrían utilizar los atributos polémicos como el sexo, raza, religión u orientación sexual para categorizar a los individuos. Estas prácticas pueden ser en contra de la legislación contra la discriminación. Este proceso podría resultar en una denegación de servicio o un privilegio a una persona basándose en su raza, religión u orientación sexual, ahora esta situación puede evitarse con los altos estándares éticos gestionados por la empresa de minería de datos.

12 Extracción de Conocimiento a partir de Documentos HTML y texto A esto se le llama Tratamiento previo de los datos. Se trata de filtrar y limpiar los datos recogidos. Una vez extraída una determinada información a partir de un documento, ya sea HTML, XML, texto, ps, PDF, LaTeX, FAQs,..., se realizan tareas de criba y normalización, eliminando los datos erróneos o incompletos, presentando los restantes de manera ordenada y con los mismos criterios formales hasta conseguir una homogeneidad formal, etc. y demás labores enfocadas a la obtención de unos datos originales listos para su transformación por medios automáticos.

13 Text mining Estudios recientes indican que el 80% de la información de una compañía está almacenada en forma de documentos. Sin duda, este campo de estudio es muy vasto, por lo que técnicas como la categorización de texto, el procesamiento de lenguaje natural, la extracción y recuperación de la información o el aprendizaje automático, entre otras, apoyan al text mining (minería de texto).

14 Text mining En ocasiones se confunde el text mining con la recuperación de la información (Information Retrieval o IR) (Hearst, 1999). Ésta última consiste en la recuperación automática de documentos relevantes mediante indexaciones de textos, clasificación, categorización, etc. Generalmente se utilizan palabras clave para encontrar una página relevante. En cambio, el text mining se refiere a examinar una colección de documentos y descubrir información no contenida en ningún documento individual de la colección; en otras palabras, trata de obtener información sin haber partido de algo (Nasukawa y otros, 2001).

15 Una aplicación muy popular del text mining es relatada en Hearst (1999). Don Swanson intenta extraer información derivada de colecciones de texto. Teniendo en cuenta que los expertos sólo pueden leer una pequeña parte de lo que se publica en su campo, por lo general no se dan cuenta de los nuevos desarrollos que se suceden en otros campos. Así, Swanson ha demostrado cómo cadenas de implicaciones causales dentro de la literatura médica pueden conducir a hipótesis para enfermedades poco frecuentes, algunas de las cuales han recibido pruebas de soporte experimental. Investigando las causas de la migraña, dicho investigador extrajo varias piezas de evidencia a partir de títulos de artículos presentes en la literatura biomédica. Algunas de esas claves fueron: El estrés está asociado con la migraña. El estrés puede conducir a la pérdida de magnesio. Los bloqueadores de canales de calcio previenen algunas migrañas. El magnesio es un bloqueador natural del canal de calcio. La depresión cortical diseminada (DCD) está implicada en algunas migrañas. Los niveles altos de magnesio inhiben la DCD. Los pacientes con migraña tienen una alta agregación plaquetaria. El magnesio puede suprimir la agregación plaquetaria. Estas claves sugieren que la deficiencia de magnesio podría representar un papel en algunos tipos de migraña, una hipótesis que no existía en la literatura y que Swanson encontró mediante esas ligas. De acuerdo con Swanson (Swanson y otros, 1994), estudios posteriores han probado experimentalmente esta hipótesis obtenida por text mining con buenos resultados.

16 Problemas con la información no estructurada La información no-estructurada la encontramos en fuentes tales como documentos, la web o las suscripciones a servicios de información y en formatos muy diversos como texto, videos, audio o imágenes. Desafortunadamente lo más sencillo y tradicional para los administradores de información, es su tratamiento para estructurarla en una base de datos, con lo cual se pierde el contexto de los datos en un documento, por ejemplo. El reto para proporcionar mejor calidad de información a los tomadores de decisiones es la administración de la información no-estructurada y mejorar los sistemas de búsqueda y recuperación de información, para que éstos localicen información en diferentes fuentes como bases de datos, la web o los documentos de la organización.

17 Extracción de Información semi-estructurada (XML). Como sabemos para almacenar información en la Web en el cual los datos son almacenados en XML y mostrados a los usuarios en HTML (utilizando transformaciones escritas en XSLT). Se argumentó que éste era un buen enfoque porque permitía tener lo mejor de dos mundos: por una parte para un computador es más fácil interpretar información escrita en XML, y por lo tanto es más fácil extraer información desde este formato; y por otra parte HTML provee de buenas herramientas para desplegar información en la Web.

18 Extracción de Información semi-estructurada (XML). Para que el enfoque anterior pueda llevarse a cabo es necesario tener buenos lenguajes de consulta para XML. Estos lenguajes deben ser suficientemente expresivos como para permitir al usuario expresar consultas generales, y también deben estar acompañados de procedimientos eficientes para evaluar consultas.

19 Extracción de Información semi-estructurada (XML). La primera versión estandarizada de XPath es de XPath puede ser considerado como el lenguaje de consulta más popular para XML, ya que forma parte de la mayor parte de los lenguajes de consulta para XML y, en particular, es parte de XQuery. XPath provee una serie de herramientas que permiten navegar un documento XML, seleccionar elementos desde él y extraerlos para ser desplegados o usados por otras consultas. Una de las razones de la popularidad de XPath es que estas herramientas son simples de usar, y son lo suficientemente expresivas para poder manejar muchas de las consultas que los usuarios tienen en la práctica. Además, la estructura simple de este lenguaje ha permitido el desarrollo de procedimientos eficientes para evaluar consultas.

20 HERRAMIENTAS DE MINERIA DE DATOS EXPOSICIONES

21 ENTREGA TRABAJO POR MAIL EN CONDICIONES DE EXPONER EL EXPOSITOR: ARAYA CORVETTO CÁRDENAS DÍAS GONZALEZ GÁLVEZ JORQUERA LABRA MARÍN MOLINA MUÑOZ, R. MUÑOZ, G. PINO ROMÁN SANZ TEMA: dvelox KXEN KNIME Orange Powerhouse Quiterian RapidMiner R SPSS Clementine SAS Enterprise Miner STATISTICA Data Miner Weka ELKI KEEL TANAGRA

22 EN EL EVENTO QUE LA APLICACIÓN DESIGNADA NO SE ENCONTRARA SUFICIENTE INFORMACION, COMO PARA EXPONERLA Y EXPLICAR SU USO, SUS FORTALEZAS Y DEBILIDADES Y ÁMBITO DE APLICACIÓN, SE PODRÁ CAMBIAR POR ALGUNA DEL LISTADO QUE SE ENCUENTRA EN LA PÁGINA QUE MÁS ABAJO SE ACOMPAÑA EL VÍNCULO. EN LA PRÓXIMA CLASE DEBERÁ HACERLO PRESENTE, SI NADA MENCIONA SE ENTIENDE QUE EXPONE EL SISTEMA ASIGNADO.

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