Uma abordagem para mineração de logs para apoiar a construção de aplicações web adaptativas

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Leandro Guarino de Vasconcelos
• Orientador(a): Rafael Duarte Coelho dos Santos, Laércio Augusto Baldochi Júnior
• Banca de defesa: Karine Reis Ferreira, Maria da Graça Campos Pimentel, Tiago Silva da Silva
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Computação Aplicada
• País: BR
• Resumo em Inglês: Currently, there are more than 1 billion websites available. In this huge hyperspace, there are many websites that provide exactly the same content or service. Therefore, when the user does not find what she is looking for easily or she faces difficulties during the interaction, she tends to search for another website. In order to fullfil the needs and preferences of todays web users, adaptive websites have been proposed. Existing adaptation approaches usually adapt the content of pages according to the user interest. However, the adaptation of the interface structure in order to meet user needs and preferences is still incipient. In this thesis, an approach is proposed to analyze the user behavior of Web applications during navigation, exploring the mining of client logs, called RUM (Real-time Usage Mining). In this approach, user actions are collected in the applications interface and processed synchronously. Thus, RUM is able to detect usability problems and behavioral patterns for the current application user, while she is browsing the application. In order to facilitate its deployment, RUM provides a toolkit which allows the application to consume information about the user behavior. By using this toolkit, developers are able to code adaptations that are automatically triggered in response to the data provided by the toolkit. Experiments were conducted on different websites to demonstrate the efficiency of the approach in order to support interface adaptations that improve the user experience.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2017/07.24.15.06

Atualmente, há mais de 1 bilhão de web sites disponíveis. Neste enorme hiperespaço, há muitos web sites que fornecem o mesmo conteúdo ou serviço. Portanto, quando um usuário não encontra o que está procurando ou enfrenta dificuldades na interação, ele tende a procurar em outro web site. Para suprir as necessidades dos usuários atuais da Web, web sites adaptativos têm sido propostos. As abordagens de adaptação existentes geralmente adaptam o conteúdo das páginas de acordo com o interesse do usuário. Entretanto, a adaptação da estrutura da interface para atender às necessidades do usuário ainda necessita ser explorada. Nesta tese, uma abordagem é proposta para analisar o comportamento do usuário de aplicações Web durante a navegação, explorando a mineração de logs de cliente, chamada RUM (em inglês, Real-time Usage Mining). Nesta abordagem, as ações do usuário são coletadas na interface da aplicação e processadas de forma síncrona. Assim, a RUM é capaz de detectar problemas de usabilidade e padrões de comportamento para o usuário ativo, enquanto ele navega na aplicação. A fim de facilitar a implantação, a RUM fornece um toolkit que permite à aplicação consumir informações sobre o comportamento do usuário. Usando o toolkit, os desenvolvedores podem codificar adaptações que são automaticamente disparadas em resposta aos dados fornecidos pelo toolkit. Experimentos foram realizados em diferentes web sites para demonstrar a eficiência da abordagem em apoiar adaptações na interface que aprimoram a experiência do usuário.