Web Site Community Analysis Based on Suffix Tree and Clustering Algorithm
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F47813059%3A19520%2F11%3A%230001645" target="_blank" >RIV/47813059:19520/11:#0001645 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27240/11:86084896
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Web Site Community Analysis Based on Suffix Tree and Clustering Algorithm
Popis výsledku v původním jazyce
Web site community analysis is one of the most valuable tools which can be used for user segmentation in webmarketing sphere. Various software is available for user behavior analysis or for analysis of user interaction with the web site. However, most ofthem have the user segmentation based only on statistical measurement of such information like click-through rates, identification of popular paths and others. In this paper there is presented the web site community analysis oriented to the user segmentation. The analysis is based on the users' similar behavior on the website. For the identification of similar behavioral patterns was proposed the algorithm based on sequential pattern mining method combined with clustering using generalized suffix treedata structure.
Název v anglickém jazyce
Web Site Community Analysis Based on Suffix Tree and Clustering Algorithm
Popis výsledku anglicky
Web site community analysis is one of the most valuable tools which can be used for user segmentation in webmarketing sphere. Various software is available for user behavior analysis or for analysis of user interaction with the web site. However, most ofthem have the user segmentation based only on statistical measurement of such information like click-through rates, identification of popular paths and others. In this paper there is presented the web site community analysis oriented to the user segmentation. The analysis is based on the users' similar behavior on the website. For the identification of similar behavioral patterns was proposed the algorithm based on sequential pattern mining method combined with clustering using generalized suffix treedata structure.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2011
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings - 2011 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology - Workshops, WI-IAT 2011
ISBN
978-0-7695-4513-4
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
110-113
Název nakladatele
IEEE Computer Society
Místo vydání
Lyon, France
Místo konání akce
Lyon, France
Datum konání akce
22. 8. 2011
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—