Estudo comparativo dos métodos Wum e Websift para mineração de uso da web aplicado na recomendação da informação

Abstract

Atualmente existe uma grande quantia de dados disponíveis na web. O extenso número de dados pode influenciar no fluxo das atividades de programadores e usuários, causando uma sobrecarga de informações. Assim, o presente trabalho apresenta a problemática de como trabalhar com grandes quantidades de dados e assim extrair apenas o necessário, isto é, obter a informação personalizada conforme o interesse de cada usuário. Neste contexto, a pesquisa a ser desenvolvida aborda a utilização de técnicas computacionais, a mineração e filtragem de dados web. A mineração de dados pode ser conceituada como a descoberta e análise inteligente de informações úteis da web. O trabalho proposto integrou a mineração de uso da web (usage miner) onde foram implementados os métodos Web Usage Mining (WUM) e Web Site Information Filter System (WEBSIFT) aplicados na extração e recomendação de informações na web, auxiliando no processo de busca em ambiente web. Como resultado conclui-se que o método Wum apresentou melhor eficácia na extração e filtragem de perfis similares, proporcionando assim melhor qualidade na recomendação.