Ziyaretçi Logları İle Oluşturulan Veri Kümesinden Semantik - Inet-tr

Ziyaretçi Logları İle Oluşturulan Veri Kümesinden Semantik
Web Çıkarımları
Ahmet Tabanlıoğlu1, İdris Türker1, Mustafa Öğretmen1, Muhammed Celal Tok1
1
Harran Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Şanlıurfa
[email protected], [email protected], [email protected], [email protected]
Özet: Web sunucusu konfigure edilerek kullanıcıların erişim günlükleri yani loglar analiz
edilerek modeller çıkartılmaktadır. Üst hedef ise kullanıcılara sunulan web hizmetleri
özelleştirilerek amaç odaklı hale getirilmek istenmektedir.
Anahtar Sözcükler: Semantik Web, Veri Madenciliği, Web Madenciliği
Abstract: Web server logs of user access logs are analyzed models that are mined. Web
services offered to users are required to make the privatization goal-oriented.
Keywords: Semantic Web, Data Mining, Web Mining
1. Giriş
Belirli büyüklükteki ya da durağan olmayan
büyüklükteki verilerin işlenerek çıkarımlar
yapmak için veri madenciliği tekniklerini
kullanmak gerekmektedir. Veri madenciliği 3
ana bileşenden oluşmaktadır. İçerik, yapı
madenciliği ve kullanım madenciliği. Bu
ayrım kesin olmamakla birlikte farklı
yaklaşımlar da bulunmaktadır.
Bu alanda yapılan çalışmalarda kullanılan
veriler düz metin(*.txt), yarı görselleştirilmiş
metin(*.html, *.xhtml, *.shtml), *.xml, medya
dosyaları vbdir. Sağlıklı çıkarımlar yapmak
için standart ortam hazırlanıp bu ortam
kullanılarak veri biriktirmek gerekmektedir.
Yapı madenciliği, nesneler arasındaki
topolojiyi bulmayı amaçlar. Yani web
sitelerindeki hiyerarşiyi çıkartmayı hedefler.
Kullanım madenciliği, kullancıların web
sayfaları ile olan ilişkileri incelenmektedir.
İçerik madenciği ise web sitelerinin içeriğine
yoğunlaşır.
1.1 Semantik Web (Anlamsal Ağ)
Web içeriklerinin sadece doğal dillerde değil,
aynı zamanda ilgili yazılımlar tarafından
anlaşılabilir, yorumlanabilir ve kullanılabilir
bir biçimde ifade edilebileceği, böylece bu
yazılımların veriyi kolayca bulmasını,
paylaşmasını ve bilgiyi birleştirmesini
sağlamayı amaçlayan, gelişen bir internet
eklentisidir[1].
Sekil 1, Anlamsal Web’ in çok iyi bilinen
mimarisini göstermektedir[2]. Bu mimari,
Anlamsal Web araştırmacıları tarafından bir
yol haritası olarak kabul edilmiştir. Anlamsal
uygulamalar, uygulama yazarları tarafından
bu
mimari
temel
alınarak
gerçekleştirilmektedir.
Şekil 1 – Anlsamsal Web Mimarisi
Anlamsal Web sadece yeni bir veri modeli
olarak tasarlanmamıştır; aynı zamanda dağıtık
olarak var olan pek çok üst-veri modelinin de
bağlantısını sağlamaktadır. Anlamsal Web’in
en önemli yanı, farklı veri depolarına bağlı
olarak pek çok verinin saklanabilmesi ve bu
veriler üzerinde karmaşık işlemlerin yapılıyor
olmasıdır.
2. Yöntem
Bu bildiride web sitesi ziyaretçi kayıtları baz
alınacaktır. Loglardan cinsiyet ve kullanıcı
ilgili tahmini öngürüsünde bulunulacaktır.
Tahminlerde
bulunmak
için
veri
kişiselleştirme
analizi
uygulaması
hazırlanmıştır. Veri deposu belirli zaman
aralıklarında erişim günlüklerine erişerek
veriyi lokal belleğe çeker. Lokal belleğe
çekilen veriler seçim, anlama, temizlik ve
dönüşüm işlemlerine tabii tutulur. Bu
aşamalar genel veri hazırlama işlemleridir. Bu
aşama doğruluk oranını etkilediğinden
kesinlikle uygulanmalıdır.
Log kayıtları dışında portalde kullanıcı kayıt
modülü bulunmaktadır. Ziyaretçi portale üye
olurken çeşitli bilgiler girmektedir. Bu
bilgiler; cinsiyet, şehir, il, medeni durum ve
doğum tarihidir. Bu veriler neticesinden
doğrudan
çıkarımlar
yapılabilmektedir.
Kayıtlı kullanıcılar giriş yaptığından çerezler
web tarayıcısının geçici alanında tutulur.
Ayrıca web sunucu tarafında da log
dosyalarına gönderilen her istek işlenir. Bu
portal için 24000 adet çerez incelenmektedir.
Şekil 2 – Web Madenciliğinde Gnel Mimari
Web link yapısı özelleştirilmiş web arayüzü
paylaşmak için ek parametreler almalıdır.
Şöyle ki çıkarımların doğrudan kullanıcılara
yansıtılması için link yapısına ek olarak
parametreler olmalıdır. Bu parametreler ile
sistem özelleştirilmektedir.
Kullanıcılardan parametreler (POST, GET
vb...)
aracılığıyla
HTTP
protokolünü
kullanarak isteklerini web sunucularına
iletirler. İstekler iletilirken IP, Tarayıcı
Bilgisi, İşletim Sistemi Bilgisi gibi salt
bilgiler de loglara satır olarak kaydedilir. Eğer
çerezler aktif edildiyse oturum ID’si ve
gecikme zamanı gibi bilgiler tutulmaktadır.
Toplamda URL yapısı kullanıcılar için bir
içerik paylaşım için yapı değil semantik
olarak
seyir
yapısı
olarak
yapılandırılmaktadır.
Deney ortamları için sınıflandırmalar
yapılmaktadır. ClickWorld Projesi için bilgiyi
çıkarma ve anlama deneyleri yapılmaktadır.
Günlükler
aracılığıyla
kişiselleştirilmiş
çıktılar üretmek hedeflenmektedir. 2 Ayrı
deney ortamı hazırlanmaktadır. Bunlardan
ilki erişim kayıtlarından cinsiyet öntahmini
diğeri ise yine erişim kayıtlarından kullanıcı
ilgi ön tahminidir. Anlamsal öneri modeli
olarak da kullanıcının bir sonraki ziyaret
edebileceği sayfaların belirlenmesidir.
Cinsiyet çıkarımı için hazırlanan alt küme
%15’i oluşturmaktadır. Bu deney ortamında
amaç cinsiyet tahmini için bir model ortaya
koymaktır. Web sitesinde bulunan bütün
sayfalar için çıkarım yapmak mümkün
değildir. Orta büyüklükte bir sitede dahi çok
sayıda alt sayfa vardır.
3. Bulgular
Semantik olarak web sitesinde bulunan
sayfaların ontolojisi çıkarılarak hazırlanır.
Statik web anlayışında çıkarım söz konusu
olmaksızın
rastgele
seçim
üzerine
kurgulanmıştır. Bu hususu iyileştirme
anlamında
süreç
işletilmiştir.
İçerik
madenciliği yaklaşımı olabilirliğinin yapılıp
yapılamayacağı
araştırması
devam
etmektedir.
3.1 Ontoloji
Ontoloji, varlıkları ilişkileri ile birlikte
tanımlayan felsefecilerin kullandığı bir
sözcüktür ve Anlamsal Web en temel
bileşenidir. Web Ontolojisi, web üzerindeki
bir alanda (domain, özel bir konuya ait bilgi
alanı), paylaşılabilinir bilgiye ulaşmak isteyen
ihtiyaç sahiplerine nesnelerin1 kurallı tanımı
yaparak ortak kelimeler ve anlamlar
sunmaktadır[3].
Ontoloji geliştirmeye konu olabilecek alan
örnekleri; şarap ontolojisi, araba kiralama
ontolojisi, turizm, kara taşımacılığı, doğal gaz
boru hattı bakım ontolojisi gibi çeşitli
uygulama alanlarından verilebilir. Bu alanlar
genelde sosyal, özelde de işletme bilimlerinin
alanına girmektedir.
3.1.1. Ontoloji tanımlamak ve geliştirmek
Ontoloji tanımlamak ve geliştirmek, alan
üzerindeki bilgilerin ve birbirleri ile olan
ilişkilerin bilgisayarın anlayabileceği temel
kavramlar ile tanımlanması ve gösterilmesi
dolayısı ile de anlamının standart hale
getirilmesidir[5]. Böylelikle alana ait ortak ve
paylaşılan kavramlar sözcükler haline
getirilerek, model oluşturulması mümkün
olmaktadır.
Bu süreçte; kavramların, nesneler ve
ilişkilerle gösterilmesi gerekmektedir. Bir
ontoloji pratik olarak:
 kavram veya varlık sınıflarının
tanımlanması,
 sınıfların
hiyerarşilerinin
düzenlenmesi,
 varlıklara ait örnekler ve özellikler
arasındaki ilişkilerin tanımlanması
ile geliştirilmektedir.
Bu da teknik olarak ontoloji geliştirme
sürecinin, günümüz yazılım endüstrisinde
kabul görmüş Nesneye Yönelik Programlama
(Object Oriented Programming) ve Birleşik
Modelleme Dili (UML, Unified Modelling
Language) kurallarına göre yapılması gereken
bir süreç olduğunu ortaya çıkarmaktadır.
Sınıf, örnek, özellik, kısıt, kural ve kalıtım
ilişkilerinin
bilinmeden
ontoloji
modellemesinin yapılması mümkün değildir.
Ontoloji
oluşturulmasında
veya
modellenmesinde,
öğrenilebilen,
genişletilebilen ve bakımı yapılabilen proje
adımlarının olması ve çalışma alanının
özelliklerine göre de çeşitli geliştirme
seçeneklerin bulunduğunun dikkate alınması
gereklidir.
Bu özelliklerden dolayı ontoloji geliştirmenin
güncel yazılım mühendisliği bilgisine sahip
kişilerce yapılması gerekmektedir.
Ancak önemli olan ontoloji geliştirmenin,
sadece yazılım mühendisliği veya
ontoloji geliştirme bilgisini içeren bir
uzmanlık alanı (ontoloji mühendisliği)
olmadığı, kendi çalışma alanını bilen,
alanında uzman, sosyal bilimcilerle birlikte
yapılması gereken tekrarlamalı bir süreç
olduğudur. Çünkü geliştirilmek istenilen
ontolojinin sosyal bilimlere ait bir alandaki
modelleme
çalışması,
ancak
sosyal
bilimlerden gelecek katkılar ile mümkün
olabilecektir.
3.1.2. Ontoloji dilleri
Ontoloji dilleri, ontoloji geliştirmek ve
ontolojilere web ortamındaki nesneleri
tanımlamak için kullanılmaktadır. W3C
tarafından 2002 yılında geliştirilen OWL
(Web Ontoloji Dili, Web Ontology
Language) yaygın olarak kullanılmaktadır ve
RDF (Kaynak Tanımlama Çerçevesi,
Resource
Description
Framework)
bilgisayarlarca işlenecek verinin anlamını
temsil
edcek
olan
veri
modelinin
düzenlenmesini sağlamaktadır. RDFS (RDF
Schema) gösterimi ise, RDF veri modelini
genişleterek, alanda kullanılacak sözcük
kümesini nesneler, nesneler arası ilişkiler,
özellikler ve özelliklerin alabileceği değerler
açısından tanımlamaktadır.
Yukarıdaki ontoloji dillerinin Web üzerindeki
standartların belirtilmesinde önemli rol
oynayan W3C organizasyonu tarafından
geliştirilmiş olması, ileriye yönelik uygulama
sürecinde yaygın kullanım alanı bulacağı
olarak yorumlanmaktadır.
Ayrıca ABD Hükümetinin desteği ile DAML
(DARPA Agent Markup Language) ve
Avrupa Birliği tarafından geliştirilen OIL
(Ontology Interface Layer) ontoloji geliştirme
dilleri de tanımlanmıştır. ABD ve AB
tarafından ilk olarak 2000 yılında geliştirilen
ve 2001 yılında da son sürümü yayınlanan
DAML+OIL dili de pek çok araştırıcı
tarafından kullanılmaktadır.
Stanford Üniversitesi tarafından geliştirilmiş
Protege ontoloji editörü de ontoloji
geliştirilmesi
konusunda
kolaylık
sağlamaktadır. Grafik arayüzü sayesinde
ontolojiler görsel olarak tanımlanmakta ve
böylelikle de alan modellenebilmektedir.
4. Öneriler
Yaklaşım, kullanıcıların amaç odaklı web
sayfalarını özelleştirmek adına önemlidir. 2
Deney ortamı hazırlanıp cinsiyet ve ziyaretçi
ilgi parametreleri üzerinden çıkarımlar
yapılmaktadır. Bunların yanı sıra “Smart
Web”
teknolojilerine
kaynak
olarak
kullanılabilir. Ama kontrol parametreleri
artırılıp doğrudan sonucu etkileyecek daha
fazla
parametre
üzerinden
geliştirme
yapılmalıdır. Şöyle ki salt bilgi olarak web
sunucusuna gönderilen tarayıcı kayıtlarına
göre sitelerin responsible hale getirilmesi
süreci örnek alınmalıdır. Yani tarayıcı ve
ekran boyutuna göre kullanıcıyla uygun
tasarım paylaşılmaktadır.
Semantik web, içeriklerin sadece doğal
dillerde değil yazılımların da anlayabileceği
halde veri tabanlarında tutulması sonrasında
yazılımların da verileri kolayca bulabileceği
teknolojidir. Ayrıca site haritası olarak
bilinene *.xml teknolojisi kullanılarak sitenin
salt metinlerinin ve linklerinin tutulduğu
hiyarerşi dosyasına da böylece gerek
kalmayacaktır. Yani veri topolojisi verilerde
saklı olacaktır. Bu durumda kullanıcılara
aradıkları en doğru veriyi bulmak için anahtar
kelime,
meta
gibi
yapılara
gerek
kalmayacaktır.
4.1. XML
XML (Extensible Markup Language)
Anlamsal Web’in en önemli yapı taşlarından
biridir. Bağımsız bir kuruluş olan W3C
(World
Wide
Web
Consortium)
organizasyonu tarafından tasarlanan ve
herhangi bir kurumun tekelinde bulunmayan
XML’in ana kullanım nedeni, organizasyon
içinde
ve
dışında
veri
değişiminin
sağlanmasıdır. Bu bakış açısından XML,
birlikte çalışabilirlik sağlayan önemli bir
araçtır. XML dört temel konuda başarı ile
Kullanılmaktadır[5].

XML uygulama bağımsız veri ve
belge yaratmaktadır.
 Üst veri (meta data) ortamı için
standart bir gösterim sunmaktadır.
 Veri ve belge için ortak yapısal
standartlar sunmaktadır.
 XML sınanmış bir teknolojidir.
XML hem bir dil hem de bir teknoloji olarak,
bir verinin biçimlendirilmesi, tanımlanması
ve
verilerin
yapılandırılmasında
kullanılmaktadır. Dolayısı ile veriler standart
bir şekilde tanımladığından, web'te veya
herhangi iki program arasında veri alış verişi
kolaylaşmaktadır. Bu özellikleri nedeniyle
XML, Anlamsal Web’in geliştirilmesinde
önemli bir konuma sahiptir.
Kaynaklar
[1] Demirli, Cihad, and Ömer Faruk Kütük.
"Anlamsal Web (Web 3.0) Ve Ontolojilerine
Genel Bir Bakış." (2010).
[2] Ulu, Barış, and Banu Diri. "Yazılım
Yönetim Ontolojisi." (2007).
[3] Kurtel, Kaan. "WEB’in Gelecegi:
Anlamsal WEB." Ege Academic Review 8.1
(2008): 205-213.
[4] Cooley, Robert, Bamshad Mobasher, and
Jaideep
Srivastava.
"Web
mining:
Information and pattern discovery on the
world wide web." Tools with Artificial
Intelligence, 1997. Proceedings., Ninth IEEE
International Conference on. IEEE, 1997.
[5] DECONTA, M.C.; OBRST, J.L.; SMITH
T.K. (2003): The Semantic Web, Wiley.