Web Mining und Web Usage Mining mit dem RapidMiner
nicht mehr verfügbar
Classroom Schulung | Deutsch | Anspruch
Schulungsdauer: 2 Tage
Ziele
In diesem Kurs erhalten Sie eine Einführung in Web Mining und Web Analytics. Sie befassen sich unter Anderem mit Themen wie Webcrawler, automatisierter Webseitenklassifikation und -clustering und Informationsextraktion aus Webseiten.
Zielgruppe
- Administratoren
- Analysten
- Anwender
- Entscheidungsträger
- Entwickler
Voraussetzungen
- Data Mining Grundkenntnisse sind vorteilhaft
- Mathematik Grundkenntnisse sind vorteilhaft
Agenda
Übersicht
- Data Mining mit RapidMiner
- Data Mining für Texte oder Web
- Verknüpfen eines Webcrawlers mit RapidMiner
Vorverarbeitung von Textdaten
- Tokenizing
- Tagging
- Term Frequencies
- Document Frequencies
- TFIDF
Maschinelles Lernen für Text Mining
- Naive Bayes
- Support Vector Machines
Automatische Klassifikation von Texten
- Klassifizierung von Webseiten, Blogs oder Diskussionsbeiträgen abhängig
- von ihrem Inhalt
- von Benutzerpräferenzen
- von Stimmungen (Sentiment Classification)
Text Clustering
- Automatische Segmentierung von Webseiten oder anderen Texten in Gruppen ähnlicher Dokumente
- Informationsextraktion mittels XPath und regulären Ausdrücken
- Integration
- Amazon API
- Google API
- Analyse
- Web Logs
- Web Log Mining
- Grundideen zum Aufbau eines Empfehlungssystems für Webanwendungen und Webshops
Ziele
In diesem Kurs erhalten Sie eine Einführung in Web Mining und Web Analytics. Sie befassen sich unter Anderem mit Themen wie Webcrawler, automatisierter Webseitenklassifikation und -clustering und Informationsextraktion aus Webseiten.
Zielgruppe
- Administratoren
- Analysten
- Anwender
- Entscheidungsträger
- Entwickler
Voraussetzungen
- Data Mining Grundkenntnisse sind vorteilhaft
- Mathematik Grundkenntnisse sind vorteilhaft
Agenda
Übersicht
- Data Mining mit RapidMiner
- Data Mining für Texte oder Web
- Verknüpfen eines Webcrawlers mit RapidMiner
Vorverarbeitung von Textdaten
- Tokenizing
- Tagging
- Term Frequencies
- Document Frequencies
- TFIDF
Maschinelles Lernen für Text Mining
- Naive Bayes
- Support Vector Machines
Automatische Klassifikation von Texten
- Klassifizierung von Webseiten, Blogs oder Diskussionsbeiträgen abhängig
- von ihrem Inhalt
- von Benutzerpräferenzen
- von Stimmungen (Sentiment Classification)
Text Clustering
- Automatische Segmentierung von Webseiten oder anderen Texten in Gruppen ähnlicher Dokumente
- Informationsextraktion mittels XPath und regulären Ausdrücken
- Integration
- Amazon API
- Google API
- Analyse
- Web Logs
- Web Log Mining
- Grundideen zum Aufbau eines Empfehlungssystems für Webanwendungen und Webshops