Die Präsentation wird geladen. Bitte warten

Die Präsentation wird geladen. Bitte warten

1 Bettina Berendt www.berendt.de Web Mining 1. Ein Überblick 2. Analyse von Nutzer- und Kundenverhalten: Zur Rolle von Distributionsstrategien und demographischen.

Ähnliche Präsentationen


Präsentation zum Thema: "1 Bettina Berendt www.berendt.de Web Mining 1. Ein Überblick 2. Analyse von Nutzer- und Kundenverhalten: Zur Rolle von Distributionsstrategien und demographischen."—  Präsentation transkript:

1 1 Bettina Berendt Web Mining 1. Ein Überblick 2. Analyse von Nutzer- und Kundenverhalten: Zur Rolle von Distributionsstrategien und demographischen Variablen

2 2 Agenda 1. Person 2. Motivation 3. Web Mining 4. Web Usage Mining 5. 2 Fallstudien + Methodenbeispiele

3 3 Zur Person Derzeit Juniorprofessorin für Wirtschaftsinformatik, Humboldt-Universität zu Berlin Ausbildung: n Habilitation 2003 – Wirtschaftsinformatik, Pädagogik und Informatik (HU Berlin), Computervisualistik (Magdeburg) n Promotion 1998 – Informatik / Kognitionswissenschaft (Hamburg) n M.Sc – Informatik / Künstliche Intelligenz (Edinburgh) n Diplom 1991 – Betriebswirtschaftslehre (FU Berlin) n M.Phil – Volkswirtschaftslehre (Cambridge)

4 4 Wirtschaftsinformatik – Information Systems Science n Gegenstand: Informations- und Kommunikationssysteme in Institutionen (IS) n IS = Systeme interdependenter Agenten – menschliche und maschinelle –, die l gemeinsame Ziele und Aufgaben haben, l unter den Einschränkungen knapper Resourcen entscheiden u. handeln n Ziele und Aufgaben: abhängig von der Art der Institution n „Business Intelligence“: die analytischen Konzepte, Prozesse und Werkzeuge, um unternehmensinterne und -externe Daten in entscheidungsrelevantes Wissen zu transformieren. ~ Wissensentdeckung / Knowledge Discovery / Data Mining (Anm.: Das beinhaltet Data Warehousing, Reporting usw. – da die Begrifflichkeiten in den beteiligten Communities nicht eindeutig und häufig auch wenig formal sind, bitte ggf. nachfragen!)

5 5 Ziele und Fragen: Bsp. 0 / Verstehen der Domäne Woher kommt die Cholera? J. Snow: “cholera map“, 1854

6 6 Warum Web? Das WWW als Datenquelle und Ort wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Handelns Millionen Menschen online! Daten:

7 7 Ziele und Fragen: Bsp. 1 / Marktforschung (und ?) Wo wohnen Menschen, die demnächst den Koran kaufen werden? [Owad (2006).

8 8 Ziele und Fragen: Bsp. 2 / Marktforschung, polit. Willensbildung,... Was werden Menschen demnächst kaufen (was sie vielleicht noch gar nicht wissen)? The Lance Armstrong Performance Program: Seven Weeks to the Perfect Ride by Lance Armstrong, Chris Carmichael, & Peter Jore Nye [Gruhl, Guha, Kumar, Novak, & Tomkins, Proc. SIGKDD 2005]

9 9 Ziele und Fragen: Bsp. 3 / Customer Relationship Management Warum in ein Geschäft gehen wenn es doch alles im Internet gibt?

10 10 Ziele und Fragen: Bsp. 4 / Usability Wie kann ein Informationssystem weltweit, d.h. für verschiedenste Nutzergruppen, nutzbar gemacht werden?

11 11 Web Mining

12 12 Web Mining Knowledge discovery (aka Data mining): “the non-trivial process of identifying valid, novel, potentially useful, and ultimately understandable patterns in data.” 1 Web Mining: die Anwendung von Data-Mining- Techniken auf Inhalt, (Hyperlink-) Struktur und Nutzung von Webressourcen. Webmining-Gebiete: Web content mining Web structure mining Web usage mining 1 Fayyad, U.M., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P., & Uthurusamy, R. (Eds.) (1996). Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. Boston, MA: AAAI/MIT Press

13 13 Muster, Data-Mining-Aufgaben, Methodenbeispiele n Globale Muster l Deskription –Clustering »K-means, EM, hierarchisches Clustern,... –Hidden Markov Modelle –Zitationsmuster l Prädiktion –Klassifikation »Bayes-Verfahren, Entschei-dungsbäume, Support Vector Machines,... –Regression n Lokale Muster l Häufige Itemsets, Sequenzen, Subgraphen »A priori und abgeleitete Verfahren l Assoziationsregeln l Cliquen (“Web Communities“)

14 14 Anwendungsbereiche, die (u.a.) Web Mining einsetzen Suchmaschinen: Ranking Digitale Bibliotheken e-Learning Wissensmanagement Informationssuche, ubiquitäre Information Semantic Web Suchmaschinen: Query Mining Kennzahlen für den e-Commerce Evaluation von Informationssystemen E-Privacy Trend-Entdeckung, Evolution Entdeckung von Missbrauch (fraud detection) Empfehlungssysteme (z.B. cross-/up-selling), Personalisierung Suchmaschinen: Dokumenten-Erschließung Web Communities Blog Mining Spam-Erkennung Plagiarismus- Entdeckung Marktforschung, z.B. Kundensegmentierung

15 15 Wer wird demnächst welches Buch kaufen (und wo wohnt er/sie)? 1. ing=UTF8&type=wishlist&field-name=edgar&page=1 contains “edgar“ wishlist URLs: l ding=UTF8&type=wishlist&id=theFirstEdgar line shell script + wget : Viele Wunschlisten 3. ls -1 | xargs grep -HiFof bookSpec.txt > matches.txt (bookSpec: ISBN or term): l book  {person name + city} 4. l book  {name + address} 5. geocoder: l book  {geo-coordinates} 6. Google Maps API: Geo-Koordinaten in Karte einfügen [Owad (2006).

16 16 Welche Bücher werden demnächst gekauft (ohne dass dieses explizit gesagt wurde)? [Gruhl, Guha, Kumar, Novak, & Tomkins, Proc. SIGKDD 2005] Blog Tagging / Recommendation: [Berendt & Navigli, Proc. AAAI Spring Sympos. Weblogging 2006] 1. Sales rank: 2. Blogs (+) data: 3. Einfache Keyword (Namen, Buchtitel)-Suchmaschine 4. Definition von „spike“ l alle ranks > 1 Woche weg vom min. rank m sind > max(m+50,1.5*m) 5. Zeitreihen-Kreuzkorrelation für den besten lag k = arg max c BS (k) Cross-correlation r BS (k) = c BS (k) / sqrt( c BB (0) * c SS (0) ) 6. Vorhersage-Modelle l Moving average, weighted least-squares prediction; Markov predictor l Spike predictor on blog mention rank data –Predict spike if current rank > max. rank (history) and > mean of history + 4 * standard deviation of history

17 17 Web Usage Mining... p3ee24304.dip.t-dialin.net - - [19/Mar/2002:12:03: ]"GET /search.html?t=jane%20austen&SID= &ord=asc HTTP/1.0" p3ee24304.dip.t-dialin.net - - [19/Mar/2002:12:05: ] "GET /search.html?t=jane%20austen&m=vide o&SID=023785&ord=desc HTTP/1.0" p3ee24304.dip.t-dialin.net - - [19/Mar/2002:12:06: ] "GET /view.asp?id=3456&SID= HTTP/1.0" Ver- stehen

18 18 n Mining-Verfahren: l Assoziationsregel-Mining l Sequenzmining l Graphmining l Semantic Web Mining n Anwendungsfragen: l Distributionskanäle l Informationssuche l Demographische Variablen 2 Fallstudien zum Web Usage Mining

19 19 Anwendung: Distributionskanal-Mix bei Multi-Channel- Händlern  Fragen: Wie verhalten sich Kunden? Sind Kundensegmente erkennbar? Kann Mining zur Erfolgsmessung in Multi-Channel-Sites beitragen?  Fragen: Wie verhalten sich Kunden? Sind Kundensegmente erkennbar? Kann Mining zur Erfolgsmessung in Multi-Channel-Sites beitragen? [BCG 2002]

20 20 Einschub: Das Web als optimaler Vertriebskanal für Suchgüter?! Erfahrungsgut Winterjacke Suchgut Kamera [Berendt, Günther, & Spiekermann, Comm. of the ACM,2005; Berendt, Data Mining and Knowlege Disc. 2002]

21 21 Schritt 1: Modellierung  Ontologien

22 22 Webseiten/Anfragen: Inhalt und Dienst  Site-Modell = (Inhalts-Ontologie, Dienst-Ontologie) Inhalt: Produkt  Produktkategorie ...  Inhalts-Taxonomie/-Ontologie Inhalt: Produkt  Produktkategorie ...  Inhalts-Taxonomie/-Ontologie Dienst: Suche nach Marke  Suche  Dienst Suche nach Preis  Suche  Dienst Sofortbestellung  Bestellung  Dienst Produktbeschreibung  Dienst...  Dienst-Taxonomie/-Ontologie Dienst: Suche nach Marke  Suche  Dienst Suche nach Preis  Suche  Dienst Sofortbestellung  Bestellung  Dienst Produktbeschreibung  Dienst...  Dienst-Taxonomie/-Ontologie

23 23 Was ist eine Ontologie? Definition Kernontologie mit Axiomen: Eine Struktur O := ( C, ≤ C, R, σ, ≤ R, A ) aus n zwei disjunkten Mengen C (Konzept-Identifizierer) und R (Relationen-Identifizierer) n einer partiellen Ordnung ≤ C auf C (Konzept-Hierarchie o. Taxonomie) n einer Funktion σ : R → C + (Signatur), wobei C + die Menge aller finiten Tupel von Elementen in C ist. n einer partiellen Ordnung ≤ R auf R (Relationen-Hierarchie), wobei l r 1 ≤ R r 2 impliziert |σ(r 1 )| = |σ(r 2 )| l  i (σ(r 1 )) ≤ C  i (σ(r 2 )) für alle 1 ≤ i ≤ |σ(r 1 )|, mit  i der Projektion auf die i-te Komponente n einer Menge A von Axiomen in einer logischen Sprache L [s. Stumme, Hotho, & Berendt, Journal of Web Semantics, in press, sowie Quellen dort]

24 24 Schritt 2: Was bedeutet ein Klick?

25 25 Atomare Anwendungsereignisse Def.: Ein Tupel AAE := (s,c) mit s: ein Konzept oder eine Relation aus der Dienste-Ontologie S des Site-Modells (S,C), c: ein Konzept oder eine Relation aus der Inhalts-Ontologie C des Site-Modells Eine Anfrage und somit eine URL / Webseite kann einem oder mehreren AAEs zugeordnet werden. [vereinfacht und modifiziert nach Berendt, Stumme, & Hotho. In Data Mining: Next Generation Challenges and Future Directions. AAAI/MIT Press 2004]

26 26 Webseite/Anfrage  Anwendungsereignis: Extraktion von Konzepten und Relationen aus URLs 1. URL in einer Semantic-Web-Site mit Konzepten und Relationen : FORALL N, ITEMS > "M57"] and ITEMS: Product [name->>N]. [nach ka2portal.aifb.uni-karlsruhe.de – Ontologie, Wissensbasis, Anfragen in F-Logic] 2. URL einer typischen datenbankgenerierten Webseite: options=zubehoer&search=name [Oberle, Berendt, Hotho, & Gonzalez, Proc. AWIC 2003; Berendt & Spiliopoulou, VLDB Journal 2000; Berendt, Data Mining and Knowledge Discovery 2002]

27 27 Schritt 3: Was bedeutet eine Sequenz von Anfragen?

28 28 Komplexe Anwendungsereignisse Def.: Ein CAE ist eine nichtleere n Sequenz n Regulärer Ausdruck n Graphenstruktur deren Elemente AAEs sind. [vereinfacht und modifiziert nach Berendt, Stumme, & Hotho. In Data Mining: Next Generation Challenges and Future Directions. AAAI/MIT Press 2004]

29 29 Semantik: Der Kaufprozess als Dienst-Ontologie

30 30 Mining 1: Der Kaufprozess als regulärer Ausdruck Alternativ: n = online, f = offline, a = acquisition etc.; Kaufprozess = ( na | (fa,fi?) ), ni, no, ( (np,nd,ns) | (np,nd,fs) | (np,fd,fs) | (fp,fd,fs) )

31 31 Mining 2: Assoziationsregeln zur Untersuchung der Präferenzen für Handlungskonzepte im Kaufprozess Studie basierend auf ~100K Sessions, ~13K Transaktionen aus 2002 bei einem führenden europäischen Konsumelektronik-Anbieter zeigte u.a.: Online payment  Direct delivery (s=0.27, c=0.97) < 1/3 tradit. Online-User! Online payment  In-store pickup (s=0.02, c=0.03) Cash on delivery  Direct delivery (s=0.02, c=0.03) In-store payment  In-store pickup (s=0.69, c=0.94)  Site wird v.a. zur Informationssuche genutzt.  Kennzahlen („Web metrics “), z.B.: Konversionseffizienz Offline-Konversion Effektivität und Effizienz von Suchoptionen  Kennzahlen („Web metrics “), z.B.: Konversionseffizienz Offline-Konversion Effektivität und Effizienz von Suchoptionen [Berendt & Spiliopoulou, VLDB Journal, 2000, Berendt, Data Mining and Knowl. Discovery, 2002; Teltzrow & Berendt, Proc. WebKDD 2003]

32 32 Resultate: Einfluss von demographischen Variablen, Einfluss des Offline-Distributionskanals ?! Signifikante Pearson- Korrelationen:  Anzahl der Kunden in PLZ- Gebiet, normalisiert durch Anzahl der Einwohner des PLZ-Gebiets   Distanz zum nächsten Geschäft (r = -0.3, p < 0.001).  Anzahl der Einwohner in PLZ-Gebiet   Distanz zum nächsten Geschäft (r =-0.01, p<0.001) Shops Customers

33 33 Schritt 4: Was bedeuten weitere Strukturen auf Anfragen?

34 34 Anwendung: Suche in Informationsportalen; e-Health  Fragen: Wie suchen Nutzer? Gibt es unterschiedliche Suchtypen? Führen unterschiedliche Suchoptionen zu unterschiedlichen Arten der Exploration? Zusammenh ä nge zwischen Verhalten u. Sprache, Kultur, Dom ä nenwissen?  Fragen: Wie suchen Nutzer? Gibt es unterschiedliche Suchtypen? Führen unterschiedliche Suchoptionen zu unterschiedlichen Arten der Exploration? Zusammenh ä nge zwischen Verhalten u. Sprache, Kultur, Dom ä nenwissen?

35 35 Semantik: Dienst-Ontologie Alphabetic al search Diagnosis Diagnosis info TOP Search

36 36 [Berendt, Proc. WebKDD 2005] Mining: Häufige Subgraphen, Visualisierung mit Detail & Kontext

37 37 Grundidee des Mining-Algorithmus: Suche im Muster-Raum (“Apriori”) a – b – c | d a – b – ca – b – d c – b – d a – b b – cb – d Ø Duplikatenerkennung und Einbettung in die Daten erfordern Isomorphietests  prinzipiell NP(-vollständig)  Was sind geeignete Vereinfachungen? Duplikatenerkennung und Einbettung in die Daten erfordern Isomorphietests  prinzipiell NP(-vollständig)  Was sind geeignete Vereinfachungen?

38 38 Apriori-Algorithmus zum Finden häufiger Patterns – Grundprinzip FP  all frequent patterns of size 1; k  2 while k ≤ K Max do extend frequent patterns of size (k-1) to patterns of size k (processing each candidate further only once) for each candidate pattern cp do if cp is frequent in the data add cp to the set of k-frequent patterns FP k++ Candidate generation Support pruning Duplicate detection Subgraph embedding Lösungsansatz : Isomorphie-Tests durch: Bekannte Automorphismen Kanonische Formen IP: sortierte Kantenlisten AP: spezielle kan. Formen für Pfade, Bäume, zyklische Graphen Verringerung der Duplikatengenerierung durch kanonische Formen Reduktion von Zugriffen auf die Daten / Subgraphen-Isomorphietests [Weiterentw. v. Nijssen & Kok‘s Gaston, SIGKDD 2004] Lösungsansatz : Isomorphie-Tests durch: Bekannte Automorphismen Kanonische Formen IP: sortierte Kantenlisten AP: spezielle kan. Formen für Pfade, Bäume, zyklische Graphen Verringerung der Duplikatengenerierung durch kanonische Formen Reduktion von Zugriffen auf die Daten / Subgraphen-Isomorphietests [Weiterentw. v. Nijssen & Kok‘s Gaston, SIGKDD 2004]

39 39 Laufzeit-Verhalten: lineare Abhängigkeit von Datenmenge und Zahl der Muster

40 40 Suchverhalten: häufige abstrakte Muster Diagnosen sind “Hubs" für die Navigation (5.3%, 4%) Alphabetische Suche: hub-and-spoke → nur linguistische Relationen (6.4%) Lokalisationssuche: linear / Tiefensuche → Suchverfeinerung & medizinisches Wissen (5%) 2 Studien (Webserverlog: 277K Sessions aus 188 Ländern; Webserverlog + Fragebogen: 165 Personen aus 34 Ländern): l Suchmaschine, alphabetische Suche: v.a. Muttersprachler, Ärzte l Lokalisationssuche: nicht-muttersprachliche Patienten  Domänenwissen kompensiert geringe Sprachkenntnisse. [Berendt, Proc. WebKDD 2005] [Kralisch & Berendt, New Review of Hypermedia and Multimedia 2005]

41 41 Kontext: Projekte und weitere Aktivitäten n Leiterin des Bildungsportals ( )www.schulweb.de n Projekte mit l dem Bildungsportal l dem Digitalen-Bibliotheks-Portal edoc.hu-berlin.deedoc.hu-berlin.de l E-Business-, E-Health-, Informations-Sites l Deutsche Welle Neue Medien n EU 5FP Network of Excellence KDNet ( ) n EU 6FP Coord. Action KDUbiq (2005-), Leiterin von “HCI / Cognitive Modelling“ n Interdisziplinäres Zentrum „Ubiquitäre Information“, HU Berlin (2006-) n Virtuelles Institut für Bildwissenschaft (2004-) n Semantics, Web, und Mining: Workshops, Tutorials (seit 2001) l ECML/PKDD, AAAI, KDD, IJCAI,... n Mitaufbau / Mitgestaltung des Masters Wirtschaftsinformatik sowie weitere Bachelor- und Masterstudiengänge (seit 2004) n Erasmus/Socrates-Kooperation mit der Informatischen Fakultät der Universidad Politécnica de Madrid (seit 2005)

42 42 Zusammenfassung und Ausblick n Web Mining ist Wissensentdeckung / Business Intelligence+ auf globalen Daten. n Datenquellen-Kombination: zentrale Chance und Risiko n Web Mining: Verständnis, Gestaltung/Verbesserung, Evaluation von Informationssystemen n Web Usage Mining: wertvoll, da Verhaltensbeobachtung Aktuelle Projekte: n Ubiquitäre Wissensentdeckung n Semantic Web Mining für Partizipative Medien (Blogs,...) n Digitale Bibliotheken: wissensbasiertes eLearning für das wissenschaftliche Schreiben

43 43 … für Ihre Aufmerksamkeit! Danke …

44 44 Bildnachweise - mit herzlichem Dank an die Internet-Gemeinde! - S.5: S.9: S. 10: und Weitere Abbildungen wurden den zitierten Quellen entnommen bzw. sind Screenshots der untersuchten Websites.


Herunterladen ppt "1 Bettina Berendt www.berendt.de Web Mining 1. Ein Überblick 2. Analyse von Nutzer- und Kundenverhalten: Zur Rolle von Distributionsstrategien und demographischen."

Ähnliche Präsentationen


Google-Anzeigen