Chapitre 8
Conclusion
Nous avons tenté dans ce mémoire
d'étudier le comportement des usagers d'un site Web en exploitant
l'information disponible dans les fichiers Logs. L'enjeu est ici important,
à l'heure où le nombre d'utilisateurs de l'Internet et le nombre
de sites Web augmentent exponentiellement et par conséquent les
données à analyser deviennent de plus en plus volumineuses.
D'autre part, les propriétaires des sites Web cherchent à
comprendre le comportement des visiteurs de leurs sites pour leur offrir un
contenu personnalisé répondant à leurs besoins. Cette
course à l'exploitation des données contenues dans les fichiers
Logs se solde par un manque de méthodes de fouille des données
adaptées, en particulier à cause du volume important des
données.
Dans le cadre de mémoire, nous avons
développé une méthodologie de pré- traitement des
fichiers Logs permettant de transformer l'ensemble de requêtes
enregistrées dans les fichiers Logs à des données
structurées et exploitables. L'hybridation des méthodes de
classification nous a permis de surmonter l'obstacle de la quantité des
données et de tirer profit du pouvoir classificatoire de certaines
d'entre elles, à savoir les cartes topologiques de Kohonen. La
classification multiniveaux à laquelle nous avons eu recours a aboutit
à des »clusters» d'utilisateurs ayant des comportements
similaires en termes de motif de navigation.Ce résultat est important
dans la mesure où il permet aux concepteurs du site Web
étudié de connaître les profils des utilisateurs de leur
site et l'objectif de leur navigation. La personnalisation des services
fournies par le site devient alors possible.
Ce travail aurait été plus intéressant si
nous avions disposé des données sociodémographiques sur
les usagers du site Web étudié. En effet, Ces informations
permettent d'enrichir les profils de navigation par des traits personnels des
utilisateurs. Un nouveau visiteur pourra être classé dans un
groupe selon sa navigation sur le site et son profil. Ainsi, des services
pourront être personnalisés de façon adéquate
à cet utilisateur.
Le travail de recherche actuel peut être prolongé
dans un certain nombre de directions. En effet, il est possible d'appliquer
d'autres méthodes de fouille de données pour découvrir les
motifs de navigation des utilisateurs telles que les
règles d'association permettant d'identifier quelles
sont les pages visitées ensemble et de prédire le comportement du
visiteur. Il est également possible de concevoir un système de
réorganisation du site par rapport aux usages observés de
manière à répondre au mieux au plus grand nombre des
utilisateurs du site.
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