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

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.

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

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 understandinformation-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 Universityby 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 aboutcontents & 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 betterwebsite

___

  • Agosti, M.,Crivellari,F.,& DiNunzio, G.M.(2012). Web log analysis:a review ofadecade ofstudiesabout information acquisition,inspection andinterpretationofuser interaction. Data Miningand Knowledge Discovery,24(3),663-696.
  • Bar-Ilan,J.(2004).Theuse ofweb searchengines in informationscienceresearch.InB.Cronin (Ed.),Annual reviewofinformationscienceandtechnology (Vol. 33,pp. 231-288). Medford, NY,USA: Information Today.
  • Croft,W., Cook,R.,& Wilder, D. (1995,June).Providinggovernment information onthe Internet: Experienceswith THOMAS. Paper presented atthe DigitalLibraries Conference, TX: Austin.
  • Deepti, s. & Shweta, M., (2014). Detecting usersbehaviorfrom webaccesslogswith automated loganalyser tool,InternationalJournalof Computer Science and Information Technologies,5 (4),5106-5109
  • Goel,N.,jha, c.k.(2013). Analyzingusers behavior from webaccess logsusingautomated log analyzer tool. InternationalJournal of Computer Applications,62(2), 29-33.
  • Grace,L. K., Maheswari, V., &Nagamalai,D. (2011).Analysis of weblogsandweb user in web mining.InternationalJournalof Network Security &Its Applications (IJNSA),3(1), 99-110.
  • Hsieh-Yee,I.(2001). Research on websearchbehavior.Library& InformationScience Research,23(1),168-185.
  • Jansen,B.J., (2006).Search loganalysis: What itis, what’sbeen done, howtodoit.Library& Information Science Research, 28, 407432.
  • Jansen,B.J.,&Pooch, U. (2001).Webuserstudies:Areviewandframeworkforfuture work. Journal of the American Society ofInformation Science andTechnology, 52(3),235-246.
  • Jones,S., Cunningham, S.,&McNab,R. (1998,June).Usageanalysis of a digitallibiaiy. Paper presentedattheThirdACM Conference onDigital Libraries, Pittsburgh, PA.
  • Kaushik,Avinash. (2007). Webanalytics: An houraday. Indianapolis: Wiley Publishing.
  • RatneshK.J., Kasana R.S.and Suresh, J.(July 2009).Efficientweb log mining usingdoubly linked tree, InternationalJournalofComputer Science and Information Security,IJCSIS, 3(1).
  • Rice,R. E.,&Borgman, C. L.(1983). The use ofcomputer-monitoreddataininformation science. Journal of the AmericanSociety forInformation Science,34(4),247 256.
  • Shneiderman,B., & Plaisant, C. (2005). DesigningtheUserInterface.4thedition.ed: PearsonAddisonWesley, USA.
  • Spink, A.(2004).Multitasking informationbehaviourandinformationtask switching: An exploratory study.JournalofDocumentation,60(3),336-345.
  • Suneetha,K.R.,& Krishnamoorthi, R.(2009).Identifyinguserbehaviorby analyzing web server access log file.InternationalJournalofComputer ScienceandNetwork Security, 9(4),327-332.
  • Tidwell,J.(2006). Designing interfaces. Sebastopol,CA: O’Reilly.
  • Tolle,J.,(1983.)Transactionalloganalysis: Onlinecatalogs.In:KuehnJJ(ed)Proceedings of the 6thannualinternationalACM SIGIRconferenceon Research and development in information retrieval,SIGIR’83.ACM, NewYork: Associationfor Computing Machinery, pp 147-160.
  • Wang,P.,Berry,M.,& Yang, Y(2003). Mining longitudinal webqueries: Trendsandpatterns. Journalofthe AmericanSocietyforInformationScience andTechnology, 54(8), 743-758.
  • Yu, L.,& Apps, A. (2000). Studying e-journal userbehaviorusinglogfiles:The experience of superjournal.Library &Information Science Research,22(3), 311338.