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Touza Isaac

Enseignant, Développeur et Doctorant en Informatique

Web Mining

Cycle Niveau
Superieur Master 2

Objectifs ou Compétences

Objectif général :

  • Comprendre les principes fondamentaux, les techniques et les applications du web mining dans divers domaines.

Objectifs spécifiques :

  1. Comprendre les concepts fondamentaux du web mining.
  2. Maîtriser les méthodes de collecte de données sur le web.
  3. Appliquer les techniques d’extraction d’information à partir de données web.
  4. Analyser les données web à l’aide de différentes méthodes.
  5. Utiliser des techniques d’apprentissage automatique pour le web mining.
  6. Illustrer les applications pratiques du web mining dans différents domaines.
  7. Sensibiliser aux questions éthiques et de confidentialité liées au web mining.
  8. Réaliser des travaux pratiques pour mettre en pratique les connaissances acquises.

Description du Cours

D'accord, je vais extraire et structurer la description ainsi que les objectifs et le contenu du cours de Web Mining à partir du document fourni.

Description du cours de Web Mining

Le cours de Web Mining est conçu pour introduire les étudiants aux concepts, techniques et applications du Web Mining, un domaine crucial dans l'analyse des données provenant du Web. Ce cours couvre les trois principaux axes du Web Mining : le Web Content Mining, le Web Structure Mining et le Web Usage Mining. Les étudiants apprendront à collecter, pré-traiter et analyser les données web, ainsi qu'à appliquer des algorithmes de data mining pour extraire des informations utiles.

Contenu du cours

Chapitre 1 : Introduction au Web Mining

  • Introduction
  • Data Mining : définitions et tâches
  • Web Mining : objectifs
  • Axes du Web Mining
  • Processus du Web Mining
  • Types de données du Web
  • Techniques du Web Mining
  • Domaines d’applications

Chapitre 2 : Les Méthodes du Web Mining

  • ID3
  • C4.5
  • Knn (k-nearest neighbor)
  • Bayes naïf
  • Apriori
  • K-means

Chapitre 3 : Le Web Content Mining

  • Introduction
  • Définition
  • Collecte des données du Web
  • Pré-traitement des données textuelles
  • Pondérations ou calcul des fréquences
  • Étiquetage du document
  • Extractions des termes
  • Application : Classification de texte

Chapitre 4 : Le Web Structure Mining

  • Introduction
  • Terminologie du Web structure Mining
  • Structures du Web
  • Techniques d’analyses d’hyperliens
  • Algorithmes de Web Structure Mining

Chapitre 5 : Le Web Usage Mining

  • Introduction
  • Définitions des concepts
  • Les fichiers Logs
  • Processus du Web Usage Mining

Application et cas pratiques

Les étudiants seront amenés à travailler sur des projets pratiques tout au long du cours, leur permettant d'appliquer les concepts théoriques à des scénarios réels. Les travaux pratiques incluront des exercices de classification de texte, d'analyse de structure web, et d'analyse des usages web à partir des fichiers logs.

Ce cours est essentiel pour toute personne souhaitant développer des compétences en analyse de données web et en data mining, et il ouvre la voie à de nombreuses applications dans divers secteurs tels que le marketing, l'e-commerce, la sécurité et plus encore.

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Exercices