Analysis of Web Server Log Files: Website of Information Management Department of Hacettepe University

Son on yılda, bilgi yönetim sistemleri analizinde önemli artış gözlenmektedir, çünkü log dosya analizinin bilgi sistemleri tasarımı arayüz ve web sistemlerinin oluşumuna neden olduğu ıspatlanmıştır. Online araştırmacıların bilgi arama süreçlerini ve kullanıcıların aradıklarını, gereksinimlerini, ilgi alanlarını, bilgilerini ve önyargılarını anlamak için log dosyası analizi en iyi yollardan biridir. Web arama motorlarının işlem loglarında depolanan verilerin kullanımı, kullanıcıların karmaşık etkileşimleri, amaçları ve davranışlarının araştırılmasında, web tasarımcılara, araştırmacılara ve web site yöneticilerine yardımcı olarak web sitelerinin verimi ve etkinliğini artırmaktadır. Herhangi bir analize başlamadan önce araştırılmak istenen web sitesi log dosyasının yeterli bilgi içerdiğine dikkat edilmesi gerekmektedir. Aksi takdirde analizörün tam ve kapsamlı bir rapor oluşturması mümkün görünmemektedir. Bu çalışmada sunucu log dosyaları analiz edilerek Hacettepe Üniversitesi Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü web sitesi değerlendirilmiştir. Sonuçlar, web sitesi sunucusu tarafından sağlanan log dosyalarındaki bilgilerin yeterli miktarda olmadığını göstermektedir. Oluşturduğumuz raporlar kullanıcıların davranışları ve gereksinimleri ile ilgili bazı bilgiler içermekte olup, web sitelerinin içeriği ve bağlantıları ile ilgili ideal kararların alınabilmesi için yeterli değildir. Raporlar web sitesi için genişletilmiş log dosyasının oluşturulmasının gerekli olduğunu da göstermektedir. Gelinen noktada araştırma sonuçlarının web sitesinin yeniden tasarımına, geliştirilmesine ve daha iyi bir web sitesi oluşturulmasına yardımcı olacağına inanmaktayız.

Web Sunucusu Log Dosyaları Analizi: Hacettepe Üniversitesi Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü Web Sitesi

Over the last decade, the importance of analysing information management systems logs has grown, because it has proved that results of the analysing log data can help developing in information system design, interface and architecture of websites. Log file analysis is one of the best ways in order to understand information-searching process of online searchers, users needs, interests, knowledge, and prejudices. The utilization of data collected in transaction logs of web search engines helps designers, researchers and web site managers to find complex interactions of users goals and behaviours to increase efficiency and effectiveness of websites. Before starting any analysis it should be observed that the log file of the web site contain enough information, otherwise analyser wouldn t be able to create complete report. In this study we evaluate the website of Information Management Department of Hacettepe University by analysing the server log files. Results show that there is not adequate amount of information in log files which are provided by web site server. The reports which we have created have some information about users behaviour and need but they are not sufficient for taking ideal decisions about contents & hyperlink structure of website. It also provides that creating an extended log file is essential for the website. Finally we believe that results can be helpful to improve, redesign and create better website.

PDF

___

References Agosti, M., Crivellari, F., & Di Nunzio, G. M. (2012). Web log analysis: a review of a decade of studies about information acquisition, inspection and interpretation of user interaction. Data Mining and Knowledge Discovery, 24(3), 663-696. Bar-Ilan, J. (2004). The use of web search engines in information science research. In B. Cronin (Ed.), Annual review of information science and technology (Vol. 33, pp. 231-288). Medford, NY, USA: Information Today. Croft, W., Cook, R., & Wilder, D. (1995, June). Providing government information on the Internet: Experiences with THOMAS. Paper presented at the Digital Libraries Conference, TX: Austin. Deepti, s. & Shweta, M., (2014). Detecting users behavior from web access logs with automated log analyser tool, International Journal of Computer Science and Information Technologies, 5 (4) , 5106-5109 Goel, N., jha, c.k.( 2013). Analyzing users behavior from web access logs using automated log analyzer tool. International Journal of Computer Applications, 62(2), 29-33. Grace, L. K., Maheswari, V., & Nagamalai, D. (2011). Analysis of web logs and web user in web mining. International Journal of Network Security & Its Applications (IJNSA), 3(1), 99-110. Hsieh-Yee, I. (2001). Research on web search behavior. Library & Information Science Research, 23(1), 168-185. Jansen, B. J., (2006) .Search log analysis: What it is, whats been done, how to do it. Library & Information Science Research, 28, 407432. Jansen, B. J., & Pooch, U. (2001). Web user studies: A review and framework for future work. Journal of the American Society of Information Science and Technology, 52(3), 235-246. Jones, S., Cunningham, S., & McNab, R. (1998, June).Usage analysis of a digital library. Paper presented at the Third ACM Conference on Digital Libraries, Pittsburgh, PA. Kaushik, Avinash. (2007). Web analytics: An hour a day. Indianapolis: Wiley Publishing. Ratnesh K. J., Kasana R. S. and Suresh, J. (July 2009). Efficient web log mining using doubly linked tree, International Journal of Computer Science and Information Security, IJCSIS, 3(1). Rice, R. E., & Borgman, C. L. (1983). The use of computer-monitored data in information science.Journal of the American Society for Information Science, 34(4), 247−256. Shneiderman, B., & Plaisant, C. (2005). Designing the User Interface. 4 th edition. ed: Pearson Addison Wesley, USA. Spink, A. (2004). Multitasking information behaviour and information task switching: An exploratory study. Journal of Documentation, 60(3), 336-345. Suneetha, K. R., & Krishnamoorthi, R. (2009). Identifying user behavior by analyzing web server access log file. International Journal of Computer Science and Network Security, 9(4), 327-332. Tidwell, J. (2006). Designing interfaces. Sebastopol, CA: OReilly. Tolle, J., (1983.) Transactional log analysis: Online catalogs. In: Kuehn JJ (ed) Proceedings of the 6th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, SIGIR83. ACM, New York: Association for Computing Machinery, pp 147160. Wang, P., Berry, M., & Yang, Y. (2003). Mining longitudinal web queries: Trends and patterns. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 54(8), 743-758. Yu, L., & Apps, A. (2000). Studying e-journal userbehavior using log files: The experience of superjournal. Library & Information Science Research, 22(3), 311338.