वेब माइनिंग वेब-आधारित रिकॉर्ड्स और सेवाओं, सर्वर लॉग्स, और हाइपरलिंक्स से निपटने के द्वारा, आमतौर पर वेब की मदद से डेटा माइनिंग तकनीकों का उपयोग करके लाभकारी पैटर्न, प्रवृत्तियों और डेटा को निकालने की प्रक्रिया को परिभाषित करता है। वेब माइनिंग वेब जानकारी में डिज़ाइन की खोज करने के लिए डेटा को समूहित और विश्लेषण करके महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त करने का लक्ष्य रखता है।
वेब माइनिंग को व्यापक रूप से वेब के लिए अनुकूलित डेटा माइनिंग विधियों के अनुप्रयोग के रूप में देखा जा सकता है, जबकि डेटा माइनिंग को ज्यादातर संरचित डेटा पर पैटर्न खोजने के लिए एल्गोरिदम के अनुप्रयोग के रूप में दर्शाया गया है जो एक नॉलेज डिस्कवरी प्रक्रिया में तय है।
वेब माइनिंग के विभिन्न अनुप्रयोग निम्नलिखित हैं:
वेब माइनिंग का उपयोग यह पता लगाने के लिए किया जाता है कि उपयोगकर्ता वेबसाइट को कैसे नेविगेट करते हैं और परिणाम साइट डिज़ाइन में सुधार करने और इसे वेब पर अधिक दृश्यमान बनाने में मदद कर सकते हैं।
ग्राहक संबंध प्रबंधन (CRM) में, वेब माइनिंग पारंपरिक डेटा माइनिंग दृष्टिकोण और तकनीकों द्वारा एकत्र किए गए डेटा का एकीकरण है और वर्ल्ड वाइड वेब पर एकत्र किए गए डेटा के साथ। वेब माइनिंग उपयोगकर्ता व्यवहार सीख सकता है, एक विशिष्ट वेब साइट की प्रभावशीलता की गणना कर सकता है, और मार्केटिंग अभियान की सफलता को माप सकता है।
डिजिटल छवियों की लोकप्रियता बढ़ती डिजिटल इमेजिंग प्रौद्योगिकियों और वेब द्वारा समर्थित सुविधाजनक उपलब्धता के कारण तेजी से बढ़ रही है। हालांकि, वेब से ग्राहक-इच्छित छवियों को कैसे ढूंढा जाए यह गैर-तुच्छ है। मुख्य कारण यह है कि वेब छवियों को आमतौर पर सिमेंटिक डिस्क्रिप्टर्स का उपयोग करके एनोटेट नहीं किया जाता है। वेब से वेब छवियों को लाने के लिए, वेब माइनिंग का उपयोग किया जाता है।
वेब माइनिंग का उपयोग कीफ्रेज़ निष्कर्षण के लिए किया जाता है। कीफ्रेज़ कई उद्देश्यों के लिए फायदेमंद हैं, जैसे सारांश, इंडेक्सिंग, लेबलिंग, वर्गीकरण, क्लस्टरिंग, विशेषता, स्कैनिंग, और खोज। स्वचालित कीफ्रेज़ निष्कर्षण का कार्य दिए गए दस्तावेज़ के टेक्स्ट के भीतर से कीफ्रेज़ का चयन करना है। स्वचालित कीफ्रेज़ निष्कर्षण उन बड़ी संख्या में फ़ाइलों के लिए कीफ्रेज़ बनाना संभव बनाता है जिनमें मैन्युअल रूप से असाइन किए गए कीफ्रेज़ नहीं हैं।
वेब माइनिंग का उपयोग सोशल नेटवर्क विश्लेषण के लिए किया जाता है। एक सोशल नेटवर्क सामाजिक संस्थाओं (संगठन में व्यक्ति, जिन्हें एक्टर्स के रूप में जाना जाता है), और उनके कनेक्शन और संबंधों का अध्ययन है।
सोशल नेटवर्क विश्लेषण वेब के लिए उपयोगी है क्योंकि वेब काफी हद तक एक आभासी समाज है, और इसलिए एक आभासी सोशल वेब, जहां हर पेज को एक सामाजिक एक्टर माना जा सकता है और हर हाइपरलिंक एक रिश्ते के रूप में। सोशल नेटवर्क्स के कई परिणामों को वेब संदर्भ में उपयोग के लिए अनुकूलित और विस्तारित किया जा सकता है। सोशल नेटवर्क विश्लेषण के विचार वास्तव में वेब खोज इंजन की सफलता के लिए सहायक हैं।
