e-business para PME WEB USAGE MINING Manuel José Ferreira Monteiro

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1 e-business para PME WEB USAGE MINING Manuel José Ferreira Monteiro Dezembro de 2006

2 WEB USAGE MINING Abstract: Algoritmos de Market Basket Analysis têm-se difundido amplamente nos últimos tempos na análise de padrões de compra dos consumidores, nomeadamente na detecção de produtos que são adquiridos em conjunto. Estas técnicas são igualmente utilizadas noutras situações, como em bibliotecas, sites de comércio electrónico e na análise do comportamento de navegação em sites. Neste documento são analisadas algumas dessas técnicas aplicadas à situação do Web Usage, onde se analisa o perfil de utilização num site de serviços na Internet. Palavras-Chave: Internet, Web Mining, Web Usage Mining, Regras de Classificação, SQL, Log Files, IIS, Market Basket Analysis, Apriori, Caren, Weka

3 ÍNDICE 1. Objectivos Introdução ao Web Mining Os dados Origem dos dados Tratamento dos dados Criação da base de dados Limpeza e Tratamento dos dados Análise preliminar aos dados Análise de um conjunto de dados usando regras de associação Conceitos base Descobrir Regras de Associação WEKA Magnum Opus Caren Outras ferramentas Análise e selecção das regras e dos conjuntos frequentes Conclusões Referências e conteúdos consultados...34

4 1. Objectivos Este trabalho, no âmbito da formação de agentes de suporte em e-business para PME, promovido pelo, tem como objectivo a familiarização com os conceitos de Web Usage Mining. Analisa-se um caso prático, onde se incluem todos os passos necessários para a obtenção de informação útil. Utilizaram-se as seguintes ferramentas: SQLServer 2005 Express* O SQLServer é um dos sistemas de Gestão de Bases de Dados mais sofisticados do mundo. Utilizou-se neste trabalho a versão 2005 na edição Express. Download em: 549B5-0B DCC397514B41&displaylang=pt-br SQL Server Management Studio Express* O SQLServer Management Studio Express permite de forma simples e visual gerir bases de dados Microsoft SQL Server Download em: en&familyid=c243a5ae-4bd1-4e3d-94b8-5a0f62bf7796 WEKA Ferramenta em JAVA que contêm algoritmos para tarefas de data mining. Download em: * Ambas as aplicações disponíveis para download igualmente em 1

5 2. Introdução ao Web Mining O web mining e o web usage mining resultam da aplicação de técnicas de data mining para descobrir de forma automática padrões de utilização recolhidos na Web, com o objectivo de compreender melhor os padrões de navegação nos sites, caracterizar e servir melhor os utilizadores/clientes e optimizar as soluções web-based. A presença das organizações na Web gera normalmente grandes quantidades de dados, geradas normalmente pelos servidores Web e guardadas em ficheiros designados por logs. A análise desses logs pode ajudar as organizações a determinar o perfil dos seus utilizadores e com essa informação adaptar os conteúdos às necessidades destes, apresentar estratégias de marketing mais focalizadas e individualizadas, potenciando melhores retornos financeiros (ou outros). As primeiras ferramentas de análise da Web simplesmente reportavam a actividade gerada no site, nomeadamente o número de visitantes, páginas mais vistas, origem dos visitantes, sites de referência, entre outros. Figura 1 Exemplo de Sistema de estatísticas online (SmarterStats) 2

6 Normalmente existe associado a qualquer alojamento na Web um sistema de estatísticas que permite obter uma infinidade de informações estatísticas sobre determinado site. São exemplo desses sistemas o WhosOn (http://www.whoson.co.uk), SmarterStats (http://www.smartertools.com/products/smarterstats) ou o LiveStats (http://www.deepmetrix.com). Figura 2 Alerta de erros e detecção de Hackers (WhosOn) No caso do SmarterStats existe já um pequeno espaço dedicado ao Web Mining. No WhosOn existe um módulo que detecta erros e Hackers (Figura 2). Estes melhoramentos demonstram que o mercado está a optimizar as soluções de forma a oferecer cada vez mais informação útil, não apenas informação estatística. Têm aparecido novas técnicas, mais sofisticadas, para descoberta e análise de padrões. Essas técnicas estão orientadas para duas categorias principais: Ferramentas de Descoberta de padrões e Ferramentas de Análise de Padrões. Em resumo estas técnicas visam: Obter sistemas capazes de gerar acções que adaptam a informação e/ou serviços disponibilizados por um site às necessidades e perfis dos utilizadores, tirando vantagem do conhecimento obtido do comportamento destes [1] 3

7 Um exemplo conhecido de utilização destas técnicas é a AMAZON [5]. Ao visualizar um item a amazon.com sugere outros itens, que potencialmente o utilizador terá interesse. Estas sugestões estão ligadas a Regras de Associação baseadas na análise do histórico de vendas. O Web Usage Mining é utilizado como Sistema de Apoio à Decisão e Personalização dos Web Sites. Podemos dividir o Web Mining em três áreas [1]: Figura 3 Áreas de aplicação do Web Mining Este trabalho dedica-se com maior ênfase à componente Utilização do Web Mining, designada vulgarmente por Web Usage Mining, baseada na análise dos ficheiros log gerados pelos pedidos ao servidor. A análise dos logs pode ser realizada através de diferentes técnicas [1], nomeadamente, Estatística, Filtragem de conteúdos, Data Mining, Probabilidades e Análise de Links. 4

8 3. Os dados 3.1 Origem dos dados Os dados utilizados neste estudo foram retirados dos logs de acesso ao site forevernet.net dos dias 17 de Março de 2006 a 3 de Abril de 2006 (18 dias). Figura 4 Lista de ficheiros com logs do servidor O servidor gera um ficheiro por cada dia de actividade do site (figura 4). O Internet Information Server (IIS) fornece diferentes formatos de ficheiros de log que armazenam todos os pedidos ( requests ) no servidor Web. Estes são os formatos de ficheiros de log fornecidos pelo IIS [7]: W3C Extended Log File Format NCSA Log File Format Microsoft Log File Format O formato utilizado por defeito no IIS é o W3C Extended Log File Format [1], é este o formato utilizado como fonte de dados neste trabalho. 5

9 Os ficheiros log são do tipo texto delimitado, neste caso por espaço, segunda a especificação RFC 2616, "Hypertext Transfer Protocol -- HTTP/1.1" 1 [8]. Os ficheiros log é constituído por registos, cada registo é referente a um pedido de um ficheiro do site em determinada sessão. Estes incluem todos os ficheiros, inclusive imagens e outros documentos que não constituem páginas propriamente ditas mas que estão incluídos em páginas. O que interessa monitorizar são todos os ficheiros que constituem a estrutura de uma página, nomeadamente os.htm,.asp,.php, aspx,.pdf, entre outros. Os ficheiros de imagem não interessam monitorizar uma vez que constituem ficheiros complementares e não ficheiros principais. Os registos referentes às imagens terão que ser filtrados do dataset original, nomeadamente os.gif,.jpg,.png e afins. No caso particular do site em estudo a maioria dos ficheiros relevantes para o estudo estão desenvolvidos em Active Server Pages, com extensão.asp. No formato W3C Extended Log File Format cada registo é constituído pelos seguintes campos: Nome do Campo Date Time c-ip cs-username s-sitename s-computername s-ip Descrição Data da sessão Hora da sessão IP do utilizador. Este campo pode indiciar em erro pois poderá ser um IP comum a muitas ligações e não representar apenas uma ligação (ou utilizador) mas sim muitas ligações distintas. Utilizador (em branco). Terá valores se for um utilizador autenticado. Referência do Servidor Nome do Servidor IP do Servidor 1 6

10 s-port cs-method cs-uri-stem cs-uri-query sc-status sc-win32-status sc-bytes cs-bytes time-taken cs-version cs-host cs(user-agent) cs(cookie) cs(referer) Porta do Servidor Instrução http requisitada Ficheiro requisitado Query associada ao ficheiro requisitado Status da operação retornado pelo servidor Status da operação retornado pelo cliente Número de bytes enviados para o utilizador Número de bytes enviados para o servidor Tempo em milissegundos que demorou a processar o pedido Versão do protocolo HTTP Domínio do registo. Este pode variar dentro de um site. O caso em estudo tem situações onde isso acontece. A utilização de Domain Alias, domínios alternativos que apontam para o mesmo site, origina a existência de diferentes domínios num só site. Informação adicional Cookie associado ao pedido, caso exista URL previamente visitado pelo cliente. Este campo é importantíssimo quando se pretende elaborar estudos sobre sequencias tipo (padrões) de visitas. Os campos [c-ip] e [cs-uri-stem], referentes ao IP do visitante do site e ao nome do ficheiro visitado, constituem os elementos mais relevantes para se realizar este estudo. Os restantes campos são de elevado interesse para outros estudos. Figura 5 - Exemplo de um registo 7

11 3.2 Tratamento dos dados Criação da base de dados Estando os dados origem repartidos por diferentes ficheiros é essencial criar um sistema que permita recolher numa estrutura única todos os dados e que permita trabalhar com estes de forma célere e eficaz. Optou-se por converter os ficheiros de log para uma base de dados SQL. No caso específico deste trabalho utilizou-se o SQL Server Utilizou-se o Microsoft SQL Server Management Studio Express para gerir e aceder aos dados. A estrutura da base de dados pode ser criada com o seguinte comando SQL (inclui todos os campos existentes nos logs) [7][8]: CREATE TABLE logs ( [date] [datetime] NULL, [time] [datetime] NULL, [c-ip] [varchar] (50) NULL, [cs-username] [varchar] (50) NULL, [s-sitename] [varchar] (50) NULL, [s-computername] [varchar] (50) NULL, [s-ip] [varchar] (50) NULL, [s-port] [varchar] (50) NULL, [cs-method] [varchar] (50) NULL, [cs-uri-stem] [varchar] (255) NULL, [cs-uri-query] [varchar] (2048) NULL, [sc-status] [int] NULL, [sc-win32-status] [varchar] (50) NULL, [sc-bytes] [int] NULL, [cs-bytes] [int] NULL, [time-taken] [int] NULL, [cs-version] [varchar] (50) NULL, [cs-host] [varchar] (255) NULL, [cs(user-agent)] [varchar] (255) NULL, [cs(cookie)] [varchar] (2048) NULL, [cs(referer)] [varchar] (2048) NULL ) Estando a tabela criada poderemos importar os dados de cada um dos ficheiros log. Se se tiverem privilégios alargados no servidor SQLServer poderá utilizar a seguinte instrução para alimentar a tabela criada: BULK INSERT logs FROM 'c:\logs\ex log' 8

12 WITH ( FIELDTERMINATOR = ' ', ROWTERMINATOR = '\n' ) Esta instrução terá que ser executada para cada ficheiro de log existente. Não é necessário retirar os cabeçalhos dos ficheiros de log, pois o próprio BULK INSERT dá erro ao interpretar mas passa para a linha seguinte. Estando a tabela dos logs alimentada poderão ser realizadas uma série de interrogações que poderão ser base de um sistema de análise permanente ao desempenho do site. 9

13 3.2.2 Limpeza e Tratamento dos dados Procedeu-se à eliminação dos registos supérfluos ao estudo a realizar e tratamento dos dados relevantes, nomeadamente: Eliminação dos pedidos ao servidor de ficheiros secundários. Englobam-se nestes as imagens (.gif,.jpg e outros). Utilizou-se a seguinte instrução SQL para eliminar esses registos: DELETE FROM [webmining].[dbo].[logs] WHERE [cs-uri-stem] like '%.gif' Apenas este comando eliminou registos. Procedeu-se de igual forma para outras extensões de ficheiros, nomeadamente.jpg,.css,.js Eliminação de áreas de acesso privadas Eliminaram-se igualmente áreas do domínio privadas que não interessavam para o estudo, pois referiam-se a zonas de administração do site reservadas aos funcionários da empresa e sem acesso ao público em geral. DELETE FROM [webmining].[dbo].[logs] WHERE [cs-uri-stem] like '%/backoffice/%' Eliminação de registos duplicados Outro elemento a considerar são a existência de registos duplicados. Através do seguinte comando SQL eliminaram-se os registos duplicados. Para o executar é necessário criar previamente um campo de identificação único de cada linha ([id]). Esta necessidade pode ser contornada com outras instruções SQL mais elaboradas. 10

14 DELETE FROM logs WHERE id NOT IN (SELECT max(id) FROM logs GROUP BY visitante,[cs-uri-stem] HAVING count(*)>=1) Capitalização Verificou-se que para a mesma página apareciam versões com maiúsculas e outras com minúsculas. Qualquer um dos métodos a aplicar poderiam interpretar esses registos como diferentes erradamente. Assim procedemos à capitalização de todos os registos para evitar esse problema. Realizou-se a seguinte instrução SQL: UPDATE [webmining].[dbo].[logs] SET [cs-uri-stem] = upper([cs-uri-stem]) Visitantes únicos Para o trabalho em causa existe uma particularidade relevante para o estudo. Sendo os dados recolhidos relativos a visitas a um site onde não há validação do utilizador existe o problema de diferentes utilizadores serem identificados pelo mesmo IP. Isso acontece devido aos ISPs afectarem conjuntos de IPs a determinadas áreas que são partilhados por todos os utilizadores dessa área. Assim nada nos garante que determinado IP é única e exclusivamente utilizado por um dado visitante. Por este motivo teremos que tentar minimizar essa possibilidade. A forma mais obvia que ocorre será unificar o campo [c-ip], relativo ao IP do cliente, ao campo [cs(user-agent)], relativo a características do sistema utilizado pelo cliente. É teoricamente possível que um grupo de pessoas que utilizam o mesmo IP possam de alguma forma ter as características do sistema utilizado exactamente iguais, mas essa probabilidade é diminuta. 11

15 Adicionou-se à tabela SQL mais um campo com a designação [visitante]. Com a seguinte instrução SQL alimentou-se este novo campo com a junção dos dois campos já referidos. UPDATE [webmining].[dbo].[logs] SET [visitante] = [c-ip] + ' - ' + [cs(user-agent)] Na recolha de dados para obtenção das regras de associação irá ter-se em conta este novo campo. Nesta fase verificamos a existência de 107 endereços únicos (itens), obtidos com a instrução SQL: select distinct [cs-uri-stem] from logs order by [cs-uri-stem] Figura 6 Interrogação SQL no MS SQL Server Management Studio Express 12

16 3.2.3 Análise preliminar aos dados Apresentam-se a seguir algumas das instruções SQL que se podem fazer à base de dados criada para se obter alguma informação útil [6]: Interrogação SQL 1: Top 10 dos itens requisitados SELECT TOP 10 [cs-uri-stem] as Url, COUNT([cs-uri-stem]) AS Hits FROM logs GROUP BY [cs-uri-stem] ORDER BY Hits DESC Top Pedidos /Default.asp /forum/viewtopic.php /eu/default.asp /forum/viewforum.php /comparativo.asp /encomenda.asp Páginas /whois.asp /whois_resultado.asp /eu/dominios_eu.asp /conta1.asp Figura 6 Resultado da Interrogação 1 tratada no Excel Interrogação SQL 2: Top 10 dos itens mais lentos SELECT TOP 10 cs-uri-stem AS Url, MIN(time-taken) as [Min], AVG(time-taken) AS [Avg], max(time-taken) AS [Max], count(time-taken) AS Hits FROM logs WHERE time-taken < GROUP BY Url ORDER BY [Avg] DESC 13

17 Interrogação SQL 3: Endereços requisitados apenas uma vez SELECT DISTINCT TO_LOWERCASE(cs-uri-stem) AS Url, Count(*) AS Hits FROM logs WHERE sc-status=200 GROUP BY Url ORDER BY Url Interrogação SQL 4: Erros HTTP por hora: SELECT date, QUANTIZE(time, 3600) AS Hour, sc-status AS Status, COUNT(*) AS Errors FROM logs WHERE (sc-status >= 400) GROUP BY date, hour, sc-status HAVING (Errors > 25) ORDER BY Errors DESC Interrogação SQL 5: Erros HTTP ordenados por Url e Status: SELECT cs-uri-stem AS Url, sc-status AS Status, COUNT(*) AS Errors FROM logs WHERE (sc-status >= 400) GROUP BY Url, Status ORDER BY Errors DESC Interrogação SQL 6: Códifos dos erros Win32 por total e pagina: SELECT cs-uri-stem AS Url, WIN32_ERROR_DESCRIPTION(sc-win32-status) AS Error, Count(*) AS Total FROM logs WHERE (sc-win32-status > 0) GROUP BY Url, Error ORDER BY Total DESC Interrogação SQL 7: Métodos HTTP (GET, POST) usados por URL: SELECT cs-uri-stem AS Url, cs-method AS Method, Count(*) AS Total FROM logs WHERE (sc-status < 400 or sc-status >= 500) GROUP BY Url, Method ORDER BY Url, Method Interrogação SQL 8: Bytes enviados do servidor: SELECT cs-uri-stem AS Url, Count(*) AS Hits, AVG(sc-bytes) AS Avg, Max(sc-bytes) AS Max, Min(sc-bytes) AS Min, Sum(sc-bytes) AS TotalBytes FROM logs GROUP BY cs-uri-stem 14

18 HAVING (Hits > 100) ORDER BY [Avg] DESC Interrogação SQL 9: Bytes enviados pelo cliente: SELECT cs-uri-stem AS Url, Count(*) AS Hits, AVG(cs-bytes) AS Avg, Max(cs-bytes) AS Max, Min(cs-bytes) AS Min, Sum(cs-bytes) AS TotalBytes FROM logs GROUP BY Url HAVING (Hits > 100) ORDER BY [Avg] DESC Interrogação SQL 10: Páginas que demoraram mais de 20 segundos a processar entre determinado período de tempo: SELECT [cs-uri-stem], [time-taken] FROM logs WHERE [time-taken] >= and time between ' :30:00.000' and ' :30:00.000' Interrogação SQL 11: Verifica quais as páginas que demoram mais tempo a abrir tendo como referencia o valor médio de tempo de abertura. Select distinct [cs-uri-stem], [time-taken] From tablename Where [time-taken] > (select avg([time-taken]) From tablename) order by [timetaken] desc) 15

19 4. Análise de um conjunto de dados usando regras de associação. 4.1 Conceitos base As regras de associação são relações entre itens presentes num conjunto de grupos. Uma regra de associação típica disponibiliza a seguinte informação: - Se o item x e y estão presentes num grupo, o item z está igualmente presente em m% dos casos; - A combinação x & y & z ocorre em n% de todos os grupos considerados. Exemplo: A seguinte regra de associação é encontrada numa transação de supermercado: [Tomates & Cenouras] => [Sumo de Laranja] Com: Suporte = 0.5 Confiança = 0.8 Lift = 12.4 Onde: SUPORTE: O valor do Suporte indica que o conjunto Tomates, Cenouras e Sumo de Laranja está presente em 50% dos transações consideradas no estudo. CONFIANÇA: O valor da Confiança indica que nas transações onde são encontrados em conjunto os itens Tomates e Cenouras, o item Sumo de laranja está igualmente presente em 80% dos casos. 16

20 LIFT: Mede a informatividade de A relativamente a B. O valor do Lift indica que a combinação Tomates, Cenouras e Sumo de Laranja é encontrada cerca de 12 vezes a mais do que esperado. O número esperado de ocorrências é determinado na presunção que a existencia de Tomates e Cenouras num grupo não influência a probabilidade de encontrar Sumo de Laranja no mesmo grupo e vice-versa. Quando se corre um algorítmo, pode potencialmente gerar muitas ou poucas regras. Por exemplo, não é habitual calcular todas as regras para grandes datasets, seriam muitos. O inverso pode igualmente acontecer. 17

21 4.2 Descobrir Regras de Associação Utilizam-se diversos métodos/ferramentas para obter as Regras de Associação. Destes destacam-se o algoritmo APRIORI e diversas ferramentas de DataMining como o WEKA, Magnum Opus, Caren, SPSS (Clementine) ou Analisys Services (Microsoft/SQL Server). Para a preparação dos dados para os formatos de cada aplicação testada utilizou-se fundamentalmente o SQL e o Excel. Com a base de dados tratada poderemos preparar o cesto (basket) utilizando o campo [visitante], referente às sessões, e o [cs-uri-stem], referente às páginas visitadas, ou seja, os artigos do cesto. Os dados, não duplicados, contêm, no caso em estudo, 5289 registos. Figura 7 Interrogação SQL para obtenção dos dados a tratar 18

22 4.1.1 WEKA O Weka é uma colecção de algoritmos para Machine Learning para resolver diversos tipos de problemas de Data Mining. Está escrito em JAVA e corre em praticamente todas as plataformas. Os algoritmos podem ser aplicados directamente aos datasets ou ser chamados de outras aplicações JAVA feitas à medida. Inclui diversos métodos para classificação, regras de associação, descoberta de regras de associação, clustering, previsão, etc. Informação adicional sobre o Weka pode ser obtida no URL Neste endereço encontram-se alguns datasets, do repositório da UCI, convertidos no formato ARFF (usado pelo Weka). O formato do ficheiro de dados ARFF compatível com o Weka tem a seguinte visitante A1 A2 A3 {0,1} A43 A44 1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0 2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0 ( ) 1280,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 1281,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 1282,0,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0 Os resultados obtidos no WEKA com o ficheiro ARFF criado, com 100 instâncias e 9 itens, mantendo os parâmetros por defeito da aplicação, foram os seguintes: 19

23 === Run information === Scheme: weka.associations.apriori -N 10 -T 0 -C 0.9 -D U 1.0 -M 0.1 -S -1.0 Relation: artigos-weka.filters.unsupervised.attribute.remove-r1-9,11,18,20-43,45 Instances: 100 Attributes: 9 A9 A11 A12 A13 A14 A15 A16 A18 A43 === Associator model (full training set) === Apriori ======= Minimum support: 0.95 Minimum metric <confidence>: 0.9 Number of cycles performed: 1 Generated sets of large itemsets: Size of set of large itemsets L(1): 6 Size of set of large itemsets L(2): 11 Size of set of large itemsets L(3): 9 Size of set of large itemsets L(4): 3 Best rules found: 1. A16=0 97 ==> A14=0 97 conf:(1) 2. A15=0 97 ==> A14=0 97 conf:(1) 3. A13=0 97 ==> A14=0 97 conf:(1) 4. A12=0 97 ==> A14=0 97 conf:(1) 5. A15=0 A16=0 96 ==> A14=0 96 conf:(1) 6. A13=0 A15=0 96 ==> A14=0 96 conf:(1) 7. A12=0 A16=0 96 ==> A14=0 96 conf:(1) 8. A12=0 A15=0 96 ==> A14=0 96 conf:(1) 9. A13=0 A16=0 95 ==> A14=0 A15=0 95 conf:(1) 10. A13=0 A14=0 A16=0 95 ==> A15=0 95 conf:(1) 20

24 4.1.2 Magnum Opus O Magnum Opus é uma ferramenta para encontrar regras de associação. Usa o eficiente e rápido algoritmo de procura OPUS [9]. Mais informação sobre esta ferramenta e download de versão de testes poderá ser obtida no endereço A versão de testes está limitada a 1000 casos (transacções). O ficheiro tem o formato basket como se exemplifica a seguir: 1,/DEFAULT.ASP 2,/DEFAULT.ASP 2,/PT/ENCOMENDA_DOM_PT.ASP 2,/EU/DOMINIOS_EU_FORMULARIO.ASP 2,/ENVIAR_CONTACTO.ASP 2,/EU/POLÝTICA_REGISTO.PDF 3,/DEFAULT.ASP 4,/DEFAULT.ASP 4,/WHOIS_RESULTADO.ASP 4,/CONTACTOS.ASP 4,/BANNER4.ASP 4,/BANNER3.ASP 4,/FAQS.ASP 5,/BANNER3.ASP 5,/DEFAULT.ASP 5,/WHOIS_RESULTADO.ASP 5,/CONTACTOS.ASP 5,/FAQS.ASP 6,/FAQS.ASP 6,/BANNER2.ASP 6,/BANNER6.ASP 6,/SUPORTE.ASP 6,/WHOIS_RESULTADO.ASP 6,/BANNER4.ASP 6,/BANNER3.ASP 6,/CONTACTOS.ASP 6,/EU/DEFAULT.ASP 6,/CONTA2.ASP 6,/DEFAULT.ASP 6,/MOODLE/DEFAULT.ASP 6,/WHOIS.ASP 6,/CONTA1.ASP 6,/CONTA3.ASP 6,/CONTA5.ASP 6,/BANNER5.ASP 6,/BLOGS/DEFAULT.ASP 6,/POLITICA.ASP 21

25 O campo do dataset referente ao visitante foi convertido para uma sequência numérica por questões de simplificação e leitura. O ficheiro de texto criado foi gravado com extensão.idi. A primeira coluna representa o visitante e a segunda (depois da virgula) representa a página visitada. Para abrir o ficheiro utilizou-se o botão. Depois de selecconar o ficheiro deverá seleccionar a opção Identifier item file e premir em Import Now Figura 8 Abertura do ficheiro Utilizaram-se os seguintes parâmetros: Suporte Mínimo: 0.02 Confiança Mínima: 0.01 Lift Mínimo: 1 22

26 Figura 9 Ecrã do Magnum Opus (Definição de valores) Os resultados obtidos foram: Magnum Opus - The leader in discovery technology. Version 3.0 Copyright (c) G. I. Webb & Associates Pty Ltd. Demonstration Version case or basket limit. Data file: cesto.idi 536 cases / 0 holdout cases / 67 items Thu Apr 27 13:03: Search for rules Search by support Filter out rules that are insignificant, critical value=0.01 Maximum number of attributes on LHS = 4 Maximum number of rules = 100 Minimum leverage = -1.0 Minimum leverage count =

27 Minimum coverage = 0.01 Minimum coverage count = 1 Minimum support = 0.02 Minimum support count = 0 Minimum lift = 1 Minimum strength = 0.0 All values allowed on LHS All values allowed on RHS Only 16 rules satisfy the specified constraints. /DEFAULT.ASP is associated with /COMPARATIVO.ASP with strength = coverage = 0.655: 351 cases satisfy the LHS support = 0.052: 28 cases satisfy both the LHS and the RHS lift 1.43: the strength is 1.43 times greater than the strength if there were no association leverage = : the support is (8.4 cases) greater than if there were no association /COMPARATIVO.ASP is associated with /DEFAULT.ASP with strength = coverage = 0.056: 30 cases satisfy the LHS support = 0.052: 28 cases satisfy both the LHS and the RHS lift 1.43: the strength is 1.43 times greater than the strength if there were no association leverage = : the support is (8.4 cases) greater than if there were no association /DEFAULT.ASP is associated with /WHOIS.ASP with strength = coverage = 0.655: 351 cases satisfy the LHS support = 0.045: 24 cases satisfy both the LHS and the RHS lift 1.36: the strength is 1.36 times greater than the strength if there were no association leverage = : the support is (6.3 cases) greater than if there were no association /WHOIS.ASP is associated with /DEFAULT.ASP with strength = coverage = 0.050: 27 cases satisfy the LHS support = 0.045: 24 cases satisfy both the LHS and the RHS lift 1.36: the strength is 1.36 times greater than the strength if there were no association leverage = : the support is (6.3 cases) greater than if there were no association /DEFAULT.ASP is associated with /WHOIS_RESULTADO.ASP with strength = coverage = 0.655: 351 cases satisfy the LHS support = 0.035: 19 cases satisfy both the LHS and the RHS lift 1.45: the strength is 1.45 times greater than the strength if there were no association leverage = : the support is (5.9 cases) greater than if there were no association /WHOIS_RESULTADO.ASP 24

28 is associated with /DEFAULT.ASP with strength = coverage = 0.037: 20 cases satisfy the LHS support = 0.035: 19 cases satisfy both the LHS and the RHS lift 1.45: the strength is 1.45 times greater than the strength if there were no association leverage = : the support is (5.9 cases) greater than if there were no association /FORUM/VIEWTOPIC.PHP is associated with /FORUM/VIEWFORUM.PHP with strength = coverage = 0.177: 95 cases satisfy the LHS support = 0.034: 18 cases satisfy both the LHS and the RHS lift 2.54: the strength is 2.54 times greater than the strength if there were no association leverage = : the support is (10.9 cases) greater than if there were no association /FORUM/VIEWFORUM.PHP is associated with /FORUM/VIEWTOPIC.PHP with strength = coverage = 0.075: 40 cases satisfy the LHS support = 0.034: 18 cases satisfy both the LHS and the RHS lift 2.54: the strength is 2.54 times greater than the strength if there were no association leverage = : the support is (10.9 cases) greater than if there were no association /DEFAULT.ASP is associated with /CONTA1.ASP with strength = coverage = 0.655: 351 cases satisfy the LHS support = 0.030: 16 cases satisfy both the LHS and the RHS lift 1.44: the strength is 1.44 times greater than the strength if there were no association leverage = : the support is (4.9 cases) greater than if there were no association /CONTA1.ASP is associated with /DEFAULT.ASP with strength = coverage = 0.032: 17 cases satisfy the LHS support = 0.030: 16 cases satisfy both the LHS and the RHS lift 1.44: the strength is 1.44 times greater than the strength if there were no association leverage = : the support is (4.9 cases) greater than if there were no association /EU/DEFAULT.ASP is associated with /WHOIS.ASP with strength = coverage = 0.142: 76 cases satisfy the LHS support = 0.024: 13 cases satisfy both the LHS and the RHS lift 3.40: the strength is 3.40 times greater than the strength if there were no association leverage = : the support is (9.2 cases) greater than if there were no association /WHOIS.ASP is associated with /EU/DEFAULT.ASP with strength = coverage = 0.050: 27 cases satisfy the LHS support = 0.024: 13 cases satisfy both the LHS and the RHS 25

29 lift 3.40: the strength is 3.40 times greater than the strength if there were no association leverage = : the support is (9.2 cases) greater than if there were no association /DEFAULT.ASP & /EU/DEFAULT.ASP are associated with /WHOIS.ASP with strength = coverage = 0.067: 36 cases satisfy the LHS support = 0.022: 12 cases satisfy both the LHS and the RHS lift 6.62: the strength is 6.62 times greater than the strength if there were no association leverage = : the support is (10.2 cases) greater than if there were no association /COMPARATIVO.ASP is associated with /WHOIS.ASP with strength = coverage = 0.056: 30 cases satisfy the LHS support = 0.021: 11 cases satisfy both the LHS and the RHS lift 7.28: the strength is 7.28 times greater than the strength if there were no association leverage = : the support is (9.5 cases) greater than if there were no association /WHOIS.ASP is associated with /COMPARATIVO.ASP with strength = coverage = 0.050: 27 cases satisfy the LHS support = 0.021: 11 cases satisfy both the LHS and the RHS lift 7.28: the strength is 7.28 times greater than the strength if there were no association leverage = : the support is (9.5 cases) greater than if there were no association /DEFAULT.ASP & /FORUM/VIEWTOPIC.PHP are associated with /FORUM/VIEWFORUM.PHP with strength = coverage = 0.050: 27 cases satisfy the LHS support = 0.021: 11 cases satisfy both the LHS and the RHS lift 5.46: the strength is 5.46 times greater than the strength if there were no association leverage = : the support is (9.0 cases) greater than if there were no association Analizando a última regra gerada: /DEFAULT.ASP & /FORUM/VIEWTOPIC.PHP /FORUM/VIEWFORUM.PHP verificamos que tem uma Confiança (Strength) de 40,7% e um Suporte de 2.1 % o que representa 11 casos nos 536 avaliados. 26

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