CLASIFICACIÓN DIFUSA PARA DESCUBRIR PERFILES DE USUARIOS EN EL WEB

Abstract

El crecimiento explosivo tanto en el tamaño como en el uso del web lo ha convertido en una rica fuente para procesos de minería de datos. En este artículo se propone una nueva estrategia que combina técnicas de clustering y clasificación difusas, para predecir el comportamiento que en términos de navegación tendría un usuario en el Web. Se hace además un análisis comparativo de la estrategia difusa propuesta con una técnica exacta existente. Los resultados de las pruebas evidencian las ventajas en cuanto a la exactitud en la tarea de clasificación y deja ver además potenciales aplicaciones. El uso de técnicas difusas permite identificar la similitud y diferencia entre un nuevo registro con respecto a cada cluster. Esta información es útil, entre otros, para mejorar el diseño de sitios web, para personalización avanzada, para definir perfiles de usuario, filtros automáticos de información basados en el contenido, y sistemas de recomendación.