Web Erişim Günlükleri – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Web Erişim Günlükleri için İmza Tabanlı Dizinleme Teknikleri
Web sunucuları son zamanlarda İnternet’teki ana bilgi kaynağı haline geldi. Her Web sunucusu, kullanıcılarının erişimini otomatik olarak kaydetmek için bir Web günlüğü kullanır. Her Web günlüğü girişi, tek bir kullanıcının bir Web kaynağına (örneğin, HTML belgesi) erişimini temsil eder ve müşterinin IP adresini, zaman damgasını, istenen kaynağın URL adresini ve bazı ek bilgileri içerir.
Örnek bir günlük dosyası gösterilmektedir. Her satır, istekte bulunan istemcinin IP adresini, isteğin zaman damgasını, kaynağın URL’si ile kullanılan yöntemin adını, sunucu tarafından verilen dönüş kodunu ve istenen nesnenin boyutunu içerir.
Kavramsal olarak, Web günlüğü verileri, her bir dizinin tek bir oturumda tek bir kullanıcı tarafından erişilen Web sayfalarının bir listesi olduğu, istemcilerin erişim dizilerinin bir koleksiyonu olarak kabul edilebilir. Kullanıcı erişim dizilerinin çıkarılması, veri temizleme ve kullanıcı oturumu izlemeyi içeren önemsiz olmayan bir görevdir. Web günlüğünden türetilen örnek bir istemci dizisi sunar.
Web günlükleri genellikle Web kullanım analizini gerçekleştirmek, yani kullanıcı erişim modellerini belirlemek ve araştırmak için kullanılır. Bu tür modeller, sıralı model keşfi için popüler veri madenciliği algoritmaları aracılığıyla keşfedilebilir.
Her erişim modeli, bir kullanıcı erişim dizileri koleksiyonunda sıklıkla oluşan bir Web sayfaları dizisidir. Sıralı erişim modelleri, belirli bir Web sitesini ziyaret eden kullanıcıların tipik tarama stratejileri hakkında bilgi sağlar, örneğin, “Kullanıcıların %10’u X sayfasını ve daha sonra Y sayfasını ziyaret etti.”
Bazı sık tekrarlanan diziler keşfedildikten sonra analist, kalıpları içeren kullanıcı erişim dizilerini arayabilmelidir. Örüntü sorguları adı verilen bu tür sorgular, örneğin tipik/atipik kullanıcı erişim dizilerini arayan çok sayıda uygulamaya sahiptir.
Web günlükleri büyük olma eğiliminde olduğundan, model sorgularının işlenmesini desteklemek için doğal bir çözüm, Web erişim dizilerini indekslemek olacaktır. Ne yazık ki, B-ağaçları veya bitmap indeksleri gibi tek değerli öznitelikler için geleneksel indeksleme teknikleri ve R-ağaçları gibi çok boyutlu indeksler, sıralamayı dikkate almadıkları için verimsizdir ve hatta uygulanamaz.
Bu teknikler, yalnızca sorgu dizisiyle aynı öğeler kümesinden oluşturulan dizileri bulmak için uygulanabilir, bu nedenle, asıl görev alt dizi aramasıysa, muhtemelen birçok yanlış bırakmaya neden olurlar. Bu nedenle, Web günlüğü verileri için yeni özel indeksleme yöntemleri araştırılmalıdır.
Dizi indeksleme üzerine gelecekteki araştırmalar, şimdiye kadar tanıtılan en umut verici tekniği, yani eşdeğer kümelerin yaklaşık değerlerine dayanan yöntemi genişletmeye odaklanmalıdır. Şunlar gibi alternatif yaklaşım şemalarını düşünmek ilginç olabilir: (1) bir dizi içindeki sıralı eleman çiftleri için genel frekans eşiği (her bir öğe için en sık ardıllar yerine en sık çiftlerin kullanılması) ve (2) bilgi-içerik ölçümleri (yalnızca diğerlerinden daha fazla bilgi taşıyan çiftler dikkate alındığında) vardır.
Burada, desen sorguları için büyük Web erişim günlüklerinin verimli bir şekilde dizinlenmesi sorunu ele alınmıştır. Eşdeğer kümelere dayanan imza kodlama şemalarını tanımladık. Eşdeğer kümeler, Web erişim günlüklerinde çok önemli olan erişim dizilerinin öğeleri arasındaki sıralamayı yakalar.
Eşdeğer kümeler kavramı üzerine inşa edilen seçilmiş imza tabanlı indeksleme yöntemlerini sunduk. SEQ(C) ve SEQ(A) indekslerini düzenlemek için imza ağaçlarının uygulanması da dahil olmak üzere Web günlüğü indeksleme hakkında ileri düzey konular bulunabilir.
Benzerlik Web Sayfaları İnternetteki Erişim Teknolojileri
Son yıllarda, İnternet’in hızlı büyümesi nedeniyle sağladığı hizmetler ve bilgiler sürekli genişlemektedir. Çoğu büyük arama motorunun, arama motorlarını tatmin etmek için günde ortalama en az milyonlarca isabete uyması gerektiğini belirtti. kullanıcıların bilgi ihtiyaçları. Her arama motorunun kendi sıralama politikası ve sorgu terimi için anahtar kelime biçimi vardır, ancak bazı kritik sorunlar vardır.
Aramalar az ya da çok bilgi alabilir. İlkinde, kullanıcı her zaman bilginin içinde gömülür. Yalnızca küçük bir bilgi gerektirerek, her zaman büyük miktarda döndürülen bilgiden bazı eski öğeleri seçerler. İkincisinde, kullanıcı arama işini yapmak için her zaman başka bir arama anahtar sözcüğünü kullanarak yeniden sorgular.
Yeniden sorgulama işlemi ayrıca büyük miktarda bilginin alınmasına yol açar, bu da büyük miktarda gereksiz bilgiye sahip olunmasına yol açar. Bu kötü bir bilgi alma döngüsüdür. Benzerlik Web sayfası alımı, gereksiz bilgilere göz atmaktan kaçınmanıza yardımcı olabilir.
Site engelleme Programı
Chrome site engelleme
Engellenen siteler listesi
chrome’da site engelleme kaldırma
Modemden site engelleme
Telefonda zararlı siteleri ENGELLEME
Web sitesi engelleme
Telefon Chrome site engelleme
Benzerlik Web sayfası alma, bir Web sayfasını belirtir ve ardından sayfayı arama motorlarının arama sonuçlarından diğer Web sayfalarıyla karşılaştırır. Benzerlik Web sayfası alma, kullanıcıların ilgisiz Web sayfalarına göz atmayarak ve benzer olmayan Web sayfalarını reddetme, Web sayfalarının benzerlik sırasını sıralama ve benzerlik Web sayfalarını aynı sınıflandırmada kümeleme yoluyla zamandan tasarruf etmelerini sağlayacaktır.
Bu makalede, Web sayfalarını aramayı ve benzerlik Web sayfalarını sınıflandırmayı içeren benzerlik Web sayfası alma teknolojisini tanıtacağız. Web sayfalarını aramak için, öncelikle arama motorlarının türlerini ve arama sonuçlarını sıralama politikasını belirleyeceğiz.
Ardından, ilgili Web sayfalarını bulmak için kullanılan iki algoritma, Cocitation algoritması ve Latent Linkage Information (LLI) algoritması tanıtılacaktır. Sınıflandırma yöntemi, benzerlik vektörü atfedilen Web sayfalarının aynı sınıfta kümelenmesini sağlayabilir ve kullanıcı ilgili Web sayfalarını daha etkin bir şekilde alır.
Web Sayfalarında Arama
İnternetin artan bilgisi ile, bilgileri verimli bir şekilde aramak her zamankinden daha önemlidir. Arama motorları, İnternette aynı anahtar kelimeye sahip Web sayfalarını bulmak için kullanılır. Yalnızca bir anahtar kelimeye basarak, arama motorları bilgileri hızlı ve kolay bir şekilde döndürebilir. Jenkins, arama motorlarını üç kategoriye ayırır.
Kategoriler, sınıflandırılmış dizin arama motorlarını, otomatik arama motorlarını ve meta arama motorlarını içerir. Sınıflandırılmış dizinler, motorların Web verilerini insanlara göre sınıflandırmasını araştırır. Otomatik arama motorları, Web kaynaklarını WWW’den otomatik olarak toplar.
Meta arama motorları, kullanıcı sorgusunu alan ve çeşitli arama motorlarından arama sonuçlarını birleştiren bir arayüz sağlar. Üç arama türü için motorlar aşağıda kısaca açıklanacaktır.
Gizli dizinlerin arama motorları, editör kadrosu tarafından WWW’den Web verilerini toplar ve Web sitesini metinle tanımlar. Editörler, Web sayfalarını uygun kategoriye göre sınıflandırmalıdır. Bu nedenle, bir kullanıcı yararlı bilgileri sınıflandırma dizinine göre kolayca bulabilir.
Otomatik arama motorları, Web verilerini WWW’den gönüllü olarak toplamak, URL dizini ve başlığını oluşturmak ve bunu kullanıcıya sağlamak için erişim programlamasını kullanır. Bir meta arama motoru, kullanıcılar ve birçok arama motoru arasında bir bilgisayar aracısı kavramı kullanır.
Sorumluluğu, kullanıcıların arama motorlarının çeşitli yönlerini daha rahat aramasını sağlamaktır. Bir meta arama motoru, kullanıcının sorgusunu alır ve sorgunun yeniden biçimlendirilmesi gerekiyorsa sorguyu çeşitli arama motorlarına iletir ve ardından arama motorlarından sonuçları toplar ve yeniden düzenler. Meta arama motorlarına ihtiyaç duyulmasının birkaç nedenini belirtin.
Chrome site engelleme chrome'da site engelleme kaldırma Engellenen siteler listesi Modemden site engelleme Site engelleme Programı Telefon Chrome site engelleme Telefonda zararlı siteleri ENGELLEME Web sitesi engelleme