“WARES”, a Web Analytics Recommender System

Il est difficile d'imaginer des entreprises modernes sans analyse, c'est une tendance dans les entreprises modernes, même les petites entreprises et les entrepreneurs individuels commencent à utiliser des outils d'analyse d'une manière ou d'une autre pour leur entreprise. Pas étonnant qu'il existe un grand nombre d'outils différents pour les différents domaines, ils varient dans le but de simples statistiques d'amis et de visites pour votre page Facebook à grands et sophistiqués dans le cas des systèmes conçus pour les grandes entreprises, ils pourraient être shareware ou payés. Parfois, vous devez passer une formation spéciale, être un spécialiste certifiés, ou même avoir un diplôme afin d'être en mesure d'utiliser l'outil d'analyse. D'autres outils offrent une interface d’utilisateur simple, avec des tableaux de bord, pour satisfaire leur compréhension d’information pour tous ceux qui les ont vus pour la première fois. Ce travail sera consacré aux outils d'analyse Web. Quoi qu'il en soit pour tous ceux qui pensent à utiliser l'analyse pour ses propres besoins se pose une question: "quel outil doit je utiliser, qui convient à mes besoins, et comment payer moins et obtenir un gain maximum". Dans ce travail je vais essayer de donner une réponse sur cette question en proposant le système de recommandation pour les outils analytiques web –WARES, qui aideront l'utilisateur avec cette tâche "simple". Le système WARES utilise l'approche hybride, mais surtout, utilise des techniques basées sur le contenu pour faire des suggestions. Le système utilise certains ratings initiaux faites par utilisateur, comme entrée, pour résoudre le problème du “démarrage à froid”, offrant la meilleure solution possible en fonction des besoins des utilisateurs. Le besoin de consultations coûteuses avec des experts ou de passer beaucoup d'heures sur Internet, en essayant de trouver le bon outil. Le système lui–même devrait effectuer une recherche en ligne en utilisant certaines données préalablement mises en cache dans la base de données hors ligne, représentée comme une ontologie d'outils analytiques web existants extraits lors de la recherche en ligne précédente. It is hard to imagine modern business without analytics; it is a trend in modern business, even small companies and individual entrepreneurs start using analytics tools, in one way or another, for their business. Not surprising that there exist many different tools for different domains, they vary in purpose from simple friends and visits statistic for your Facebook page, to big and sophisticated systems designed for the big corporations, they could be free or paid. Sometimes you need to pass special training, be a certified specialist, or even have a degree to be able to use analytics tool, other tools offers simple user interface with dashboards for easy understanding and availability for everyone who saw them for the first time. Anyway, for everyone who is thinking about using analytics for his/her own needs stands a question: “what tool should I use, which one suits my needs and how to pay less and get maximum gain”. In this work, I will try to give an answer to this question by proposing a recommender tool, which will help the user with this “simple task”. This paper is devoted to the creation of WARES, as reduction from Web Analytics REcommender System. Proposed recommender system uses hybrid approach, but mostly, utilize content–based techniques for making suggestions, while using some user’s ratings as an input for “cold start” search. System produces recommendations depending on user’s needs, also allowing quick adjustments in selection without need of expensive consultations with experts or spending lots of hours for Internet search, trying to find out the right tool. The system itself should perform as an online search using some pre–cached data in offline database, represented as an ontology of existing web analytics tools, extracted during the previous online search.

Keyphrases: Analytique, Système de recommandation, Moteur de recherche, Ontologies, Web analytics, Recommender system, Search engine