Vítor Hugo de Paula Carvalho¹ Ahmed Ali Abdalla Esmin² Vítor Hugo de Paula Carvalho¹ Ahmed Ali Abdalla Esmin².

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Transcrição da apresentação:

Vítor Hugo de Paula Carvalho¹ Ahmed Ali Abdalla Esmin² Vítor Hugo de Paula Carvalho¹ Ahmed Ali Abdalla Esmin² 17/11/2008 1

 Introdução e Motivação  Objetivos  Revisão Bibliográfica  Materiais e Métodos  Resultados e Discussão  Conclusões  Considerações Finais e Trabalhos Futuros 17/11/2008 2

 Aumento da utilização da Internet;  Poder do meio de comunicação;  Entender e providenciar melhorias. 17/11/2008 3

 Serviços disponíveis;  Impossibilidade de acesso aos dados (dificuldade);  Projetos e estudos nas áreas de Mineração de Dados e Business Intelligence. 17/11/2008 4

 Mecanismo de Coleta;  Ambiente de Consulta;  Disponibilidade de acesso aos dados de forma estruturada;  Plataforma integralizável. 17/11/2008 5

 World Wide Web ;  Coleta de Dados na Web ;  Tecnologias;  Arquitetura de Desenvolvimento MVC. 17/11/2008 6

 Sistema de documentos hipermídia interligados; Envolve textos, imagens, clipes, vídeos, sons, áudios, etc.  Navegador;  Hyperlink ; Ligação entre os documentos hipermídia  Navegação. 17/11/2008 7

 Surgimento em 1980 no CERN¹ - Enquire²; ¹ Organização Européia de Investigação Nuclear ² Projeto de reconhecimento e associação de informações  Compartilhamento de arquivos;  Surgimento do primeiro navegador WorldWideWeb 17/11/2008 8

 1991 – Internet + Web;  Em 1993, a liberdade de uso da World Wide Web ;  Participação da comunidade no desenvolvimento;  Surgimento de padrões. 17/11/2008 9

 URL;  DNS;  Requisição HTTP;  HTML;  Renderização. 17/11/

 Almeida (2001) cita duas formas que podem ser utilizadas para a coleta de dados na Web;  Cada abordagem compreende suas vantagens e desvantagens;  As diferentes metodologias requerem diferentes arquiteturas e tecnologias. 17/11/

 Duas maneiras: ◦ Análise de Log Arquitetura simplificada Reside no servidor ◦ Registro de Acesso Arquitetura distribuída Cliente/servidor 17/11/

 Logs são arquivos gerados pelo servidor (web) que armazenam informações sobre os acessos aos arquivos;  Teoricamente seguem um padrão;  Poder oriundo da análise de logs (TAO & MURTAH);  Ferramentas disponíveis. Dados históricos, processados em lote 17/11/

 Spiders, Crawlers, Mecanismos de Busca;  Transferência de Dados;  Relatórios de Erros. 17/11/

 Cache de Navegador e Servidor;  Servidores Proxy;  Spiders, Crawlers, Mecanismos de Busca. 17/11/

 Utiliza a arquitetura cliente/servidor;  Processamento realizado no cliente;  Requer modificações no código do web site;  Controle centralizado. 17/11/

 Portabilidade;  Dados Estratégicos;  Ausência de configurações no servidor. 17/11/

 Esforço na modificação do web site ;  Códigos de erro;  Download de arquivos;  Java Script desabilitado. 17/11/

 Abordagem de Registro de Acessos ◦ Cliente  Java Script  Cookies ◦ Servidor  Linguagens server-side ASP, PHP, ASP. Net, JSP, CGI, etc.  Base de Dados MySQL, PostgreeSQL, SQL Server, Interbase, etc. 17/11/

 É interpretada no navegador;  É um padrão;  Permite a comunicação com aplicações server-side ;  Não requer software adicional. 17/11/

 Livre;  Portável;  Comumente encontrados servidores a baixo custo;  Fácil aprendizagem. 17/11/

 Livre;  Portável;  Alta compatibilidade;  Desempenho e estabilidade;  Pouco exigente. 17/11/

 Grupo de Dados;  Reside no cliente;  Nível de segurança aceitável para a solução: ◦ Identificação do usuário. 17/11/

 Divide o processamento em três camadas: ◦ Model Representa o domínio, dados ◦ Controller Inteligência, processamento ◦ View Apresentação, interface com o usuário 17/11/

 Natureza da Pesquisa ◦ Tecnológica  Objetivos ◦ Caráter exploratório ◦ Experimentações exploratórias levam a inovações tecnológicas  Meio ◦ Procedimentos experimentais ◦ Revisão bibliográfica 17/11/

 Desenvolvimento ◦ Notebook Intel Centrino Duo ◦ Core 2 Duo T7300 2GHz ◦ 2GB de memória RAM  Servidor ◦ Dell PowerEdge 2900 ◦ Máquina Virtual – Linux Ubuntu 17/11/

 Ferramentas de Desenvolvimento ◦ Zend Studio 5.5 Trial ◦ Adobe Dreamweaver CS3 Trial ◦ MySQL Administrator  Serviços do Servidor ◦ Servidor Web Apache ◦ PHP ◦ MySQL 17/11/

 Estudo da Web  Estudo da Coleta de Dados na Web  Estudo e Definição das Tecnologias  Definição da Plataforma  Desenvolvimento da Plataforma  Aplicação e Testes 17/11/

 Plataforma Track4Web;  Validação da Plataforma; 17/11/

 Desenvolvimento sob arquitetura MVC  Plataforma concentra dois Mecanismos ◦ Coleta ◦ Análise (Consulta)  Não é necessário manter a localidade espacial 17/11/

 Arquitetura 17/11/ Controller Cliente Coleta de Informações Controller Servidor Processamento dos Dados Coleta de novas informações Model Persistência dos Dados na Base de Dados

 Existem dois eventos, denominados: ◦ Evento de Log ◦ Evento de Ação  Ambos eventos geram requisição no Controller do Cliente que segue a arquitetura até a persistência dos dados;  Tratamento no Controller do Servidor. 17/11/

17/11/

 Carregamento de Páginas 17/11/ DadoDescrição Código do Site Código do Site que informa à qual site aquele Log pertence. Todos os sites estarão previamente cadastrados na plataforma. Referer Página de origem, ou seja, a página que o usuário estava antes de acessar a página que gerou o evento de log. URL O endereço do navegador do usuário utilizado para acessar a página geradora do evento de log. TítuloO título da página que acaba de ser carregada. Resolução de TelaInforma a resolução de tela do cliente. FlashInforma se o usuário possui ou não o plugin do Flash instalado. JavaInforma se o usuário possui ou não o plugin Java instalado. PDFInforma se o usuário possui ou não o plugin PDF instalado. QuickTimeInforma se o usuário possui ou não o plugin do QuickTime instalado. RealPlayerInforma se o usuário possui ou não o plugin do RealPlayer instalado. Windows Media Player Informa se o usuário possui ou não o plugin do Windows Media Player instalado.

 Os dados coletados permitem identificar e gerar várias informações como: ◦ Navegador do usuário; ◦ Sistema operacional; ◦ PDA; ◦ País, estado e cidade de origem; ◦ Identificação de computador, sessão e usuário; ◦ Mecanismo de busca utilizado para chegar a página; ◦ Palavra chave utilizada no mecanismo de busca. 17/11/

 Os Identificadores de Computador, Sessão e Usuário são códigos que identificam cada Elemento;  Possuem validade determinada (exceto o de computador): ◦ Sessão – 5 minutos ◦ Usuário – 30 dias  Valores configuráveis. 17/11/

 Clique em Objetos  Objetos podem ser: ◦ Produtos (em e-commerce ) ◦ Banners ( marketing ) 17/11/ DadoDescrição URL O endereço do navegador do usuário utilizado para acessar a página geradora do evento de log. LinkQual o objeto sendo clicado, com uma referência a este. DestinoSe for um link, informa qual o destino do mesmo. XPosição do elemento clicado no eixo X. YPosição do elemento clicado no eixo Y.

 Utilização 17/11/ var TrackId = 3; CollectData();

 Resgate e disponibilização dos dados;  Dashboard interativo;  Tratamento dos dados. 17/11/

17/11/

 Informações ◦ Visitação Recente; ◦ Horário; ◦ Novos Visitantes; ◦ Taxa de Rejeição; ◦ Objetos mais acessados; ◦ Páginas de origem e destino; ◦ Mecanismos de busca e palavras chave. 17/11/

17/11/

 Utilização nos seguintes sites: ◦ Administração de Sistemas de Informação Disponível em ◦ Engenharia de Software com Ênfase em Software Livre Disponível em ◦ Informática em Educação Disponível em ◦ Tecnologia de Redes de Computadores Disponível em 17/11/

 Mais de registros de eventos de log ;  Mais de registros de eventos de ação;  Usuários de 17 países;  Mais de 190 cidades distintas;  Mais de 4,5 milhões de “segundos” em navegação. 17/11/

 Objetivo alcançado – Desenvolvimento e Validação da Plataforma;  Fraco acoplamento do mecanismo de coleta;  Possibilidade de integração com diversos sites e serviços como Moodle, Blogs, Gerenciadores de Conteúdo, e- commerce, etc. 17/11/

 Esforço no desenvolvimento é uma tarefa muito ampla;  Possibilidades a partir da plataforma;  Falta de Padrão. 17/11/

 Implementar a plataforma como forma de obter dados estruturados para aplicação de Mineração de Dados;  Ferramentas de Business Intelligence para diversas áreas das quais pode-se citar: ◦ Educação à Distância; ◦ Vendas Online; ◦ Utilização de ferramentas internas. 17/11/

 Validar e melhorar os web sites utilizados como plataformas de teste, mediante resultados obtidos e dificuldades encontradas; 17/11/

 Agradecimentos ◦ Público; ◦ Banca; ◦ Orientador; ◦ Coordenador de Curso.  Dúvidas ◦ Perguntas e Respostas 17/11/