Identificacion de habitos en el uso de sitios web

IDENTIFICACIÓN DE HÁBITOS DE USO DE SITIOS WEB UTILIZANDO REDES NEURONALES
TESIS DE GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA

FACULTAD DE INGENIERÍA UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES

TESISTA: Sr. Damián Ariel MARTINELLI DIRECTORES: Prof. M. Ing. Paola BRITOS Prof. Lic. Arturo SERVETTO Prof. M. Ing. Hernán MERLINO

Laboratorio de Sistemas Inteligentes

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Agradecimientos
A mi familia por apoyarme y aconsejarme siempre. A mis amigos porque siempre están disponibles para un momento de esparcimiento. A los profesores que me enseñaron tantas cosas en estos años de estudio. A Hernan y Paola por guiarme en elcrecimiento de esta tesis. Y en especial a Naty, el amor de mi vida, que me acompañó y alentó en todo momento.

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RESUMEN
En esta Tesis se propone la utilización de redesneuronales artificiales para la identificación de hábitos de uso de sitios Web, estudiando cómo pueden ser adaptadas para llevar a cabo con éxito esta tarea. Los resultados obtenidos son analizados y contrastados con métodos tradicionales de modo de poder valorar la solución propuesta.

ABSTRACT
This Thesis Research proposes the use of artificial neuronal networks to identify the habits of web siteusage and how they can be adapted to reach this goal. The results obtained are analyzed and compared with traditional methods in order to measure the proposed solution.

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INDICEAgradecimientos..................................................................................................................... 3 RESUMEN ............................................................................................................................. 5 ABSTRACT........................................................................................................................... 5 1. Introducción........................................................................................................................ 9 2. Estado de la Cuestión ....................................................................................................... 12 2.1. Explotación deDatos................................................................................................. 12 2.1.1. Descubrimiento de Reglas de Asociación .......................................................... 15 2.1.2. Clasificación de Datos ........................................................................................ 16 2.1.3. Agrupación de Datos .......................................................................................... 17 2.1.4. K-Means............................................................................................................. 19 2.2. Explotación de Datos en la Web................................................................................ 20 2.2.1. Explotación de Datos en el Contenido de la Web .............................................. 20 2.2.2. Explotación de Datos en la Estructura de la Web.............................................. 21 2.2.3. Explotación de Datos de Uso de la Web ............................................................ 21 2.3. Explotación de Datos de Uso de la Web ................................................................... 21 2.3.1. Prepocesamiento................................................................................................. 22 2.3.2. Descubrimiento de Patrones...