METODOLOGIA DE MINERAÃÃO DE DADOS PARA ANÃLISE DO ...

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Gera_sessao_transposta.pyimport stringimport os.pathimport timeimport datetimeprint time.strftime("%a, %d %b %Y %H:%M:%S", time.localtime())print 'Gera sessao transposta...'print '-------------------------'#le arquivo de configuracao (diretorio de trabalho)arqconf = 'Configuracao.txt'entradaconf = open(arqconf)if os.path.isfile(arqconf):for line in entradaconf:diretorio = line[0:len(line)-1]breakelse:print 'Arquivo de configuracao nao encontrado...'entradaconf.close()total = 0gravado = 0arqin = diretorio + '\Trabalho\sessao_considerada.log'arqout = diretorio + '\Trabalho\sessao_considerada_transposta.log'saida = open(arqout, 'w')print ' 'print 'arqin: ', arqinprint 'arqout: ', arqoutprint ' 'if os.path.isfile(arqin):entrada = open(arqin)for line in entrada:total = total + 1if total % 10000 == 0:print totalrec = string.splitfields(line, ' ')nid = rec[0]nid = nid[0:len(nid) - 1]qtde = int(rec[1])d1 = string.splitfields(rec[4], '-')h1 = string.splitfields(rec[5], ':')if qtde == 1:# como eh o ultimo jah tem o caracter de new linesaida.write(str(nid) + ' ' + str(0) + ' ' + str(0) + ' ' + rec[6])gravado = gravado + 1data0 = datetime.datetime(int(d1[0]),int(d1[1]),int(d1[2]),int(h1[0]),int(h1[1]),int(h1[2]))data1 = data0if qtde > 1:for j in range(1, qtde):i = (j * 3) + 1k = ((j + 1) * 3) + 1d2 = string.splitfields(rec[k], '-')190
h2 = string.splitfields(rec[k+1], ':')data2 = datetime.datetime(int(d2[0]),int(d2[1]),int(d2[2]),int(h2[0]),int(h2[1]),int(h2[2]))delta1 = data2 - data1if delta1.days 0 or delta1.seconds < 0:print 'Erro: inconsistencia de datas!!!'delta0 = data1 - data0saida.write(str(nid) + ' ' + str(delta0.seconds) + ' ' + str(delta1.seconds) + ' ' + rec[i+2] + '\n')gravado = gravado + 1data1 = data2delta0 = data1 - data0saida.write(str(nid) + ' ' + str(delta0.seconds) + ' ' + str(delta0.seconds/(qtde-1)) + ' ' + rec[k+2])# nao precisa de new line pois eh o ultimo e jah tem o caractergravado = gravado + 1entrada.close()else:print 'Arquivo ' + arqin + ' nao encontrado...'saida.close()print '--------------------------'print 'Lidos = ', totalprint 'Gravados = ', gravadoprint ''print 'Sucesso...'print time.strftime("%a, %d %b %Y %H:%M:%S", time.localtime())191
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AgradecimentosAo Prof. Nelson, por
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Abstract of Thesis presented to COP
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4.2 Nova abordagem ................
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Figura 6.32 - Estatísticas dos int
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Índice de tabelasTabela 1.1 - Defi
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& KOWALCZYK, 2005, SPILIOPOULOU et
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No capítulo 3 são apresentadas as
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owser dos usuários e têm a funç
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2.5 FerramentasAs ferramentas 3 par
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pacote quanto de serviço. Seus pre
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O projeto WebSIFT (Web Site Informa
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as associações existentes entre p
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3.1.1 Behaviorismo RadicalNenhum pe
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organismo não é nem gerente nem i
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Todos estes processos são respons
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(software) e o cérebro um meio fí
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No caso da web, esta usabilidade en
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Além disso, TANASA (2005) enumera
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4.2 Nova abordagemPara que a técni
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Web Usage Mining não se preocupam
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propósito distinto para cada usuá
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Apesar dos padrões encontrados pos
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Capítulo 5ValidaçãoPara validar
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Para cada conjunto neste grupo, o C
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Para a análise dos intervalos (qua
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Este é um exemplo onde as duas pá
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com o especialista, como este tempo
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Apesar da confiança baixa (16%), e
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6.12 Outras hipótesesAlém das hip
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Capítulo 7Estudo de caso 2O segund
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Figura 7.5 - Acessos por hora do di
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A página de tarifas, escolhida com
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