웹 사용자 패턴 분석: 전처리와 클러스터링의 혁신
📝 원문 정보
- Title: An Efficient Preprocessing Methodology for Discovering Patterns and Clustering of Web Users using a Dynamic ART1 Neural Network
- ArXiv ID: 1109.1211
- 발행일: 2011-09-07
- 저자: C. Ramya, and G. Kavitha
📝 초록 (Abstract)
웹 로그 데이터는 방대한 양과 다양성을 가지고 있어, 유의미한 패턴을 발견하기 위해서는 효과적인 전처리가 필수적이다. 본 논문에서는 웹 액세스 로그 파일의 크기를 초기 크기의 73-82%까지 줄이는 동시에 풍부하고 구조화된 데이터를 제공하는 전처리 방법론을 제시한다. 또한, ART1 신경망 기반 클러스터링 알고리즘을 통해 사용자 그룹을 웹 액세스 패턴에 따라 분류한다. 이 접근 방식은 각 사용자 클러스터가 자주 방문하는 URL의 일반화된 표현인 프로토타입 벡터를 생성하며, 유사성 매개변수 ρ를 조절하여 클러스터 내 구성원 간의 유사도 수준을 제어한다. 실험 결과는 제안된 방법론이 초기 로그 파일 크기를 크게 줄이고 불필요한 요청을 제거함으로써 데이터 품질을 향상시키며, ART1 알고리즘이 안정적이고 품질 높은 클러스터를 학습할 수 있음을 보여준다.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
1. 전처리의 필요성
웹 로그 데이터는 웹사이트 방문자의 행동을 기록한 대량의 정보로 구성되어 있으며, 이 데이터에서 유의미한 패턴을 발견하기 위해서는 정교한 전처리 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 전처리를 통해 초기 로그 파일 크기를 73-82%까지 줄이는 동시에 풍부하고 구조화된 데이터를 제공하는 방법론을 제시한다.
전처리의 주요 목표는 분석 대상 데이터의 양을 줄이면서 품질을 향상시키는 것이다. 이를 위해 논문은 로그 파일 병합, 불필요한 요청 제거, 사용자 식별 및 세션/방문 식별이라는 네 가지 주요 단계를 포함한다.
- 로그 파일 병합: 다양한 웹 서버에서 생성된 로그 파일을 하나의 통합 로그 파일로 결합하고, 각 웹 서버 이름을 추가하여 서로 다른 웹 서버에서 발생한 요청을 구분한다. 이 과정에서는 시간대 차이를 고려하기 위해 웹 서버 시계를 동기화한다.
- 불필요한 요청 제거: 분석에 적합하지 않은 불필요한 항목, 예를 들어 이미지, 멀티미디어 파일 및 페이지 스타일 파일과 같은 비분석 자원에 대한 요청을 삭제한다. 이는 데이터의 품질을 높이는 중요한 단계이다.
- 사용자 식별: 로그 파일은 컴퓨터 주소(이름 또는 IP)와 사용자 에이전트 정보를 제공하며, 사용자 등록이 필요한 웹사이트에서는 로그 파일에 포함된 사용자 로그인 정보를 활용하여 사용자를 식별한다.
- 세션 및 방문 식별: 개별 사용자가 웹사이트에서 접근한 페이지 목록으로 구성되는 사용자 세션을 식별하고, 이를 통해 웹 사용자의 탐색 트렌드를 포착한다.
2. 클러스터링 알고리즘: ART1 신경망
전처리된 데이터는 클러스터링 알고리즘에 입력되어 사용자 그룹을 분류하는 데 활용된다. 본 논문에서는 ART1 (Adaptive Resonance Theory) 기반의 클러스터링 알고리즘을 제안한다.
ART1은 각 사용자 클러스터를 자주 방문하는 URL의 일반화된 표현인 프로토타입 벡터로 나타내며, 유사성 매개변수 ρ를 조절하여 클러스터 내 구성원 간의 유사도 수준을 제어한다. 이 알고리즘은 입력 벡터 집합을 받아 클러스터 집합을 출력하며, 각 입력 벡터를 클러스터에 매핑한다.
ART1 알고리즘의 구조는 다음과 같다:
- 특징 추출 단계: 전처리된 로그 데이터에서 특징을 추출하고 이진 패턴 벡터 P를 생성한다.
- 클러스터링 단계: ART1 신경망 기반 클러스터링 알고리즘을 사용하여 프로토타입 벡터 형태의 클러스터를 생성한다.
특히, 각 입력 벡터는 F2 레이어에서 가장 높은 값을 가진 입력 벡터와 하향 가중 벡터의 곱의 결과로 활성화된 우승 노드를 선택하며, 이 후 우승 노드의 상향 기대치가 F1 레이어로 전달된다. 이 기대치는 입력 패턴 벡터에 대해 정규화되고 경고 매개변수 ρ와 비교되며, 일치 여부에 따라 G2 제어 승수를 설정하고 상향 가중치를 업데이트한다.
3. 실험 결과 및 분석
본 논문은 NASA 웹사이트에서 수집한 로그 파일을 사용하여 실험을 수행했다. 실험 결과는 다음과 같다:
- 초기 로그 파일 크기는 제안된 전처리 방법론으로 인해 73-82%까지 줄어들었다.
- 불필요한 요청이 제거되어 데이터 품질이 크게 향상되었다.
ART1 클러스터링 알고리즘의 성능도 검증되었으며, 안정적이고 품질 높은 클러스터를 학습할 수 있음을 보여주었다. 이는 GUI를 통해 시각화되며, 사전 처리 탭과 ART 클러스터링 탭을 제공하여 사용자가 전처리 작업 및 클러스터링 작업을 수행할 수 있게 한다.
4. 결론
본 논문은 웹 사용자 패턴 분석을 위한 효과적인 전처리 방법론과 ART1 기반의 클러스터링 알고리즘을 제시한다. 실험 결과는 이 접근 방식이 초기 로그 파일 크기를 크게 줄이고 데이터 품질을 향상시키며, 안정적이고 품질 높은 클러스터를 학습할 수 있음을 입증한다.
전처리 및 클러스터링 방법론의 효과는 웹 사용자 행동 분석뿐만 아니라 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있으며, 특히 대량의 로그 데이터 처리가 필요한 환경에서는 더욱 중요하다. 이 연구는 이러한 접근 방식을 통해 웹 사용자의 행동 패턴을 더 정확하고 효율적으로 이해할 수 있는 기반을 제공한다.
이러한 방법론은 향후 웹 분석, 마케팅 전략 개발, 사용자 경험 최적화 등 다양한 분야에서 활용될 가능성이 높으며, 지속적인 연구와 발전을 통해 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
📄 논문 본문 발췌 (Excerpt)
📸 추가 이미지 갤러리