Для решения задач, связанных с Web Usage Mining в рамках технологии Data Mining, применяются различные подходы и методы, которые помогают анализировать и извлекать полезную информацию из веб-данных. Рассмотрим предложенные варианты и определим, какие из них относятся к основным направлениям Web Usage Mining:
- Фильтрация информации / классификация: Это направление связано с обработкой и классификацией веб-данных, что позволяет выделять релевантную информацию и группировать данные по определенным категориям. Это важная часть Web Usage Mining.
- Многоуровневые базы данных: Хотя многоуровневые базы данных могут использоваться для хранения и обработки данных, это скорее относится к инфраструктуре хранения данных, чем к специфическому направлению Web Usage Mining.
- Персонифицированные агенты сети: Эти агенты адаптируют контент и услуги под индивидуальные предпочтения пользователей, что является частью Web Usage Mining, ориентированной на улучшение пользовательского опыта.
- Интеллектуальные поисковые агенты (Intelligent Search Agents): Они используют методы Data Mining для улучшения поиска информации в сети, что также является важной частью Web Usage Mining.
- Системы web-запросов (Web Query Systems): Эти системы позволяют пользователям формулировать запросы и получать результаты, что также связано с обработкой и анализом веб-данных.
Таким образом, к основным направлениям Web Usage Mining можно отнести:
- Фильтрация информации / классификация
- Персонифицированные агенты сети
- Интеллектуальные поисковые агенты (Intelligent Search Agents)
- Системы web-запросов (Web Query Systems)