Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Sběr sémanticky obohacených clickstreamů
Bača, Roman ; Kliegr, Tomáš (vedoucí práce) ; Kuchař, Jaroslav (oponent)
Cílem této diplomové práce je poukázat na možnosti sběru sémanticky obohacených clickstreamů spolu s jejich aplikací na nově vyvíjeném pluginu analytického nástroje Piwik. Práce čtenáře provede základy webminingu a přeposíláním dat mezi klientem a serverem a způsoby zachycení těchto dat. Porovnají se zde i některé rozšířené analytické nástroje, hlavně Google Analyitcs, AWStats a Piwik. Směr práce se pak zaměří na software Piwik. Seznámí nás s variantami předávání parametrů v tomto nástroji s důrazem na tracking kód, databázovou strukturou, uživatelským rozhraním a rozšíření. Nepostradatelnou součástí této práce je program upraveného pluginu Site Search pro Piwik, na kterém jsou aplikovány nasbírané vědomosti popsané v teoretické části práce. Vývoji a struktuře tohoto pluginu jsou věnovány poslední kapitoly. V závěru práce jsou popsány možnosti využití nového pluginu.
Clickstream Analysis
Kliegr, Tomáš ; Rauch, Jan (vedoucí práce) ; Berka, Petr (oponent)
Thesis introduces current research trends in clickstream analysis and proposes a new heuristic that could be used for dimensionality reduction of semantically enriched data in Web Usage Mining (WUM). Click-fraud and conversion fraud are identified as key prospective application areas for WUM. Thesis documents a conversion fraud vulnerability of Google Analytics and proposes defense - a new clickstream acquisition software, which collects data in sufficient granularity and structure to allow for data mining approaches to fraud detection. Three variants of K-means clustering algorithms and three association rule data mining systems are evaluated and compared on real-world web usage data.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.