Internet and World Wide Web Usage in an Institution of Higher Learning

2020 ◽  
pp. 91-105
Author(s):  
Lorraine Sherry
Keyword(s):  
World Wide Web ◽  
World Wide ◽  
Higher Learning ◽  
Web Usage ◽  
Institution Of Higher Learning

World Wide Web Usage Mining

2011 ◽  
pp. 1242-1248 ◽  
Author(s):  
Wen-Chen Hu ◽  
Hung-Jen Yang ◽  
Chung-wei Lee ◽  
Jyh-haw Yeh
Keyword(s):  
Data Mining ◽  
World Wide Web ◽  
World Wide ◽  
Data Gathering ◽  
Web Usage Mining ◽  
Web Data ◽  
Mining System ◽  
Data Mining Techniques ◽  
Web Usage ◽  
Content Mining

World Wide Web data mining includes content mining, hyperlink structure mining, and usage mining. All three approaches attempt to extract knowledge from the Web, produce some useful results from the knowledge extracted, and apply the results to certain real-world problems. The first two apply the data mining techniques to Web page contents and hyperlink structures, respectively. The third approach, Web usage mining (the theme of this article), is the application of data mining techniques to the usage logs of large Web data repositories in order to produce results that can be applied to many practical subjects, such as improving Web sites/pages, making additional topic or product recommendations, user/customer behavior studies, and so forth. This article provides a survey and analysis of current Web usage mining technologies and systems. A Web usage mining system must be able to perform five major functions: (i) data gathering, (ii) data preparation, (iii) navigation pattern discovery, (iv) pattern analysis and visualization, and (v) pattern applications. Many Web usage mining technologies have been proposed, and each technology employs a different approach. This article first describes a generalized Web usage mining system, which includes five individual functions. Each system function is then explained and analyzed in detail. Related surveys of Web usage mining techniques also can be found in Hu, et al. (2003) and Kosala and Blockeel (2000).

Classifying Web Usage Behavior in the Workplace

2011 ◽  
pp. 211-234
Author(s):  
Murugan Anandarajan
Keyword(s):  
United States ◽  
World Wide Web ◽  
World Wide ◽  
The United States ◽  
The Internet ◽  
Web Usage ◽  
The World ◽  
International Data ◽  
Data Group ◽  
The Web

The ubiquitous nature of the World Wide Web (commonly known as the Web) is dramatically revolutionizing the manner in which organizations and individuals alike acquire and distribute information. Recent reports from the International Data Group indicate that the number of people on the Internet will reach 320 million by the year 2002 (Needle, 1999). Studies also indicate that in the United States alone, Web commerce will account for approximately $325 billion by the year 2002.

scholarly journals Mapping an audience-centric World Wide Web: A departure from hyperlink analysis

2016 ◽  
Vol 19 (9) ◽  
pp. 1331-1348 ◽  
Author(s):  
Harsh Taneja
Keyword(s):  
World Wide Web ◽  
World Wide ◽  
Cultural Factors ◽  
The Other ◽  
Web Usage ◽  
Hyperlink Analysis

This article argues that maps of the Web’s structure based solely on technical infrastructure such as hyperlinks may bear little resemblance to maps based on Web usage, as cultural factors drive the latter to a larger extent. To test this thesis, the study constructs two network maps of 1000 globally most popular Web domains, one based on hyperlinks and the other using an “audience-centric” approach with ties based on shared audience traffic between these domains. Analyses of the two networks reveal that unlike the centralized structure of the hyperlink network with few dominant “core” Websites, the audience network is more decentralized and clustered to a larger extent along geo-linguistic lines.

Prediction of Internet and World Wide Web usage at work: a test of an extended Triandis model

2000 ◽  
Vol 30 (1) ◽  
pp. 83-100 ◽  
Author(s):  
Waiman Cheung ◽  
Man Kit Chang ◽  
Vincent S Lai
Keyword(s):  
World Wide Web ◽  
World Wide ◽  
Web Usage

scholarly journals Ekstraksi Click Stream Data Web E-Commerce Menggunakan Web Usage Mining

2021 ◽  
Vol 7 (2) ◽  
pp. 65-72
Author(s):  
Kartina Diah Kusuma Wardani
Keyword(s):  
World Wide Web ◽  
Association Rules ◽  
World Wide ◽  
Web Usage Mining ◽  
Frequent Itemset ◽  
Sequence Mining ◽  
Stream Data ◽  
Log Data ◽  
Web Usage

E-Commerce berkembang pesat dalam world wide web hingga menghasilkan berbagai jenis data yang dapat dianalisa lebih lanjut untuk berbagai keperluan seperti personifikasi web, profiling customer, dan sebagainya. Salah satu jenis data yang dihasilkan e-Commerce adalah click stream data web yang merekam aktivitas visitor web dalam bentuk log data selama berinteraksi pada laman web. Penelitian ini mengekstraksi click stream data web e-commerce untuk mendapatkan pola interaksi konsumen terhadap halaman web selama mengunjungi web e-commerce. Berdasarkan jenis data yang diekstrak maka web usage mining digunakan untuk ekstraksi pola dari click stream data yang berbentuk log data. Teknik mining yang dianalisa terhadap log data e-commerce pada penelitian ini terdiri dari frequent itemset, asociation rules, dan frequence sequence mining. Frequent itemset menghasilkan halaman web yang paling sering diakses oleh visitor. Association rules menghasilkan pola kemungkinan halaman web yang akan diakses visitor jika visitor mengakses halaman-halamn tertentu. Frequence sequence mining mendapatkan pola urutan halaman web yang paling sering diakses oleh visitor web e-commerce saat berinteraksi pada laman web. Pola urutan halaman yang diakses visitor menunjukkan urutan kebiasaan visitor mengunjungi e-commerce. Sedangkan teknik mining yang diimplementasikan untuk menghasilkan pola akses visitor pada penelitian ini adalah Frequence sequence mining. Hasil ekstraksi dari penelitian ini menunjukkan ada enam halaman web yang paling sering diakses oleh konsumen dengan berbagai pola urutan aksesnya.

Internet Addiction: Ein Literaturüberblick

2002 ◽  
Vol 48 (1) ◽  
pp. 29-46 ◽  
Author(s):  
Ralf Demmel
Keyword(s):  
World Wide Web ◽  
Internet Addiction ◽  
World Wide ◽  
Psychische Störungen ◽  
Online Gambling ◽  
Online Relationships ◽  
E Mail

Zahlreiche Falldarstellungen sowie die Ergebnisse einer Reihe empirischer Untersuchungen lassen vermuten, dass die exzessive Nutzung von Onlinediensten mit erheblichen Beeinträchtigungen der Lebensführung einhergehen kann. In der Literatur wird oftmals auf Ähnlichkeiten zwischen der sog. <I>Internet Addiction</I> einerseits und Abhängigkeitserkrankungen oder Störungen der Impulskontrolle andererseits hingewiesen. Die Validität des Konstrukts ist jedoch umstritten. In Abhängigkeit von der jeweiligen Symptomatik können verschiedene Subtypen der Internet»sucht« beschrieben werden:<I><OL><LI>addiction to online sex, <LI>addiction to online gambling, <LI>addiction to online relationships, <LI>addiction to web cruising and e-mail checking</I> und <I><LI>addiction to multi-user dungeons.</OL></I> Zur Prävalenz der Internet»sucht« in der Allgemeinbevölkerung liegen bislang keine zuverlässigen Schätzungen vor. Verschiedene Personenmerkmale (Alter, Geschlecht, psychische Störungen etc.) sowie spezifische Merkmale der verschiedenen Onlinedienste (Anonymität, Ereignishäufigkeit etc.) scheinen das Risiko einer exzessiven und somit möglicherweise schädlichen Nutzung zu erhöhen. Die vorliegenden Daten sind widersprüchlich und erlauben lediglich vorläufige Schlussfolgerungen, da sich die Soziodemographie der Nutzer innerhalb weniger Jahre deutlich verändert hat und darüber hinaus hinsichtlich der Nutzung des World Wide Web nach wie vor erhebliche geographische Ungleichheiten vorausgesetzt werden müssen. Vor dem Hintergrund erheblicher Forschungsdefizite einerseits und zahlreicher »Schnittstellen« andererseits erscheint es naheliegend und dringend notwendig, dass die Forschung auf diesem Gebiet künftig in weitaus stärkerem Maße als bislang von den Fortschritten anderer Disziplinen profitiert. Aufgabe empirischer Forschung sollte neben der Entwicklung reliabler und valider Erhebungsinstrumente und der Durchführung aufwändiger Längsschnittstudien an repräsentativen Zufallsstichproben die Formulierung evidenz-basierter Behandlungsempfehlungen sein.

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