Содержание

Что такое майнинг? Как майнить криптовалюту?

Сегодня криптовалюты на слуху у многих. Взорвавшее интернет-общественность понятие криптовалюты породило новую отрасль в зарабатывании денег — майнинг криптовалют. С каждым днем количество майнеров неуклонно растет, а добывать криптовалюты становится тяжелее и трудозатратнее! Еще некоторое время назад майнить можно было дома на просто домашнем ПК и зарабатывать приличное количество биткоинов, то уже сейчас для майнинга криптовалют необходимо специальное и дорогостоящее оборудование.

Так что же такое майнинг? Обратимся, для начала, к Википедии:

«Майнинг — также добыча (от англ. mining — добыча полезных ископаемых) — деятельность по созданию новых структур (обычно речь идёт о новых блоках в блокчейне) для обеспечения функционирования криптовалютных платформ. За создание очередной структурной единицы обычно предусмотрено вознаграждение за счёт новых (эмитированных) единиц криптовалюты и/или комиссионных сборов. Обычно майнинг сводится к серии вычислений с перебором параметров для нахождения хеша с заданными свойствами. Разные криптовалюты используют разные модели вычислений, но они всегда достаточно длительны по времени для нахождения приемлемого варианта и быстры для проверки найденного решения. Такие вычисления используются алгоритмами криптовалют для обеспечения защиты от повторного расходования одних и тех же единиц, а вознаграждение стимулирует людей расходовать свои вычислительные мощности и поддерживать работу сетей.»

Если же говорить простым языком, майнинг — это зарабатывание криптовалют за счет мощностей оборудования (будь то персонального ПК или специализированных майнинг-ферм). Новичку не всегда важно и интересно знать «внутренности» майнинга, ему важно понять сколько он может заработать, имея определенное оборудование. Либо же сколько можно заработать, купив определенное оборудование. В любом случае, обычно среднестатистический майнер не докапывается до сути самого происходящего вовремя майнинга.

«Взрывной» рост курса биткоина породил целую волну майнеров, желающих успеть заработать на таком явлении, как криптовалюты. Изначально к криптовалютам относились очень скептически, но они смогли доказать свою состоятельность, независимость от внешних регуляторов (банков, государств) и востребованность со стороны крупных инвесторов. Успех биткоина повлек за собой появление все больше новых криптовалют с новыми алгоритмами шифрования. Среди других вариантов добычи криптовалют (форжинг и ICO), майнинг является наиболее доступным среднестатистическому пользователю, требует меньших временных вложений (купил майнинг-ферму, запустил и майнишь).

Майнинг и криптовалюты

С одной стороны, криптовалюты породили такой вид деятельности, как майнинг. С другой стороны, эмиссия новых биткоинов невозможна без майнинга — новые биткойны получает в качестве вознаграждения тот, кто сгенерировал очередной блок. Т.е., вовремя майнинга происходит генерация новых блоков в блокчейне, за каждый из которых начисляется вознаграждение. Новичку понять все тонкости майнинга, подчас, достаточно сложно, но знание основ позволяет понять смысл самого майнинга и алгоритм начисления криптовалют.

Майнинг пулы

Вероятность получения награды майнером-одиночкой за определенный промежуток времени равна соотношению мощности его оборудования к совокупной мощности сети, участвующей в майнинге. Т.е. при майнинге с персонального компьютера или ноутбука в одиночку, вероятность получить хоть какое-то вознаграждение даже за большой промежуток времени очень и очень низка. Чтобы повысить шансы на получение вознаграждения, майнеры объединяются в пулы. В пуле каждый майнер ищет свои варианты решения для генерации криптовалют, не пересекаясь с другими участниками в пуле. Т.е. такие операции происходят параллельно и охватывают большее количество данных. С точки зрения криптовалютных систем, пул выглядит как очень мощный одиночный майнер. Вознаграждение распределяется среди участников пула в зависимости от эффективности потраченных ресурсов. Выплаты майнеру рассчитываются исходя из отправленных им пулу стандартных вариантов (shares) (блоков с хешем, который подошёл бы, если бы сейчас параметр сложности был равен единице). Для нахождения блока в среднем требуется количество стандартных вариантов, равное текущей сложности.

Опасности майнинга

Рост количества майнеров и усложнение нахождения блоков в десятки тысяч раз привели к нерентабельности майнинга биткоина на обычных персональных компьютерах. Конечно, есть и другие криптовалюты, менее популярные, не такие дорогие и менее востребованные. Возможно, майнить их на обычных ПК еще более-менее выгодно. Для основных криптовалют мощностей домашнего ПК просто недостаточно и в итоге счета за электроэнергию отобьют всякое желание майнить. В таких случаях необходимо покупать специализированные майнинг-фермы, которые имеют достаточную мощность, чтобы окупить электроэнергию, оборудование и принести прибыль. Современные майнинг-фермы компактны в размерах, издают мало шума и потребляют минимум необходимой электроэнергии.

Мошенники тоже не остались в стороне от криптовалют. Так как украсть криптовалюту практически невозможно, они пошли другим путем — начали создавать программы скрытого майнинга, которые с вирусами устанавливались на множество персональных ПК и использовали мощности компьютеров, чтобы майнить криптовалюту. Основные компании-производители антивирусных программ регулярно борются с подобными вирусами.

Майнинг на видеокартах и Асиках

Для Биткоина и ряда других монет были созданы специальные процессоры, называемые ASIC (разговорное — асики). Но некоторые криптовалюты, особенно такую популярную, как Ethereum (разговорное — эфир) эффективнее майнить с помощью видеокарт. Это подтолкнуло основных производителей видеокарт выпустить линейки комплектующих для майнинга. Поэтому прежде, чем начать майнить, нужно определиться с валютой (изучить спрос, цену, графики колебания цены) и только тогда уже подбирать оборудование.

9 альтернатив биткоину :: РБК.Крипто

После майского халвинга добыча BTC стала приносить меньше прибыли. Но у майнеров есть другие варианты. Эксперты назвали монеты, на которые стоит обратить внимание

В 2020 году прибыльность майнинга биткоина снизилась из-за халвинга. В мае сократилась награда за добычу монеты с 12,5 до 6,25 BTC. В связи с этим майнеры начали искать альтернативные криптовалюты, рассчитывая, что на них получится заработать больше, чем на BTC.

CEO майнинг-пула Sigmapool Джахон Хабилов рекомендовал майнерам обратить внимание на Bitcoin Cash и Bitcoin SV. Эти варианты отличаются «хорошей командой разработчиков и поддержкой майнеров со стороны Китая», вдобавок это два самых успешных форка первой криптовалюты. Также они склонны к сильной волатильности, это может сыграть на руку самым терпеливым майнерам, если они зафиксируют дополнительную прибыль во время скачка цены монет. Еще одно преимущество — в сети альткоинов уже прошел халвинг, следовательно, в ближайшие годы этот фактор можно не учитывать.

Хабилов также предложил рассмотреть майнерам криптовалюту Litecoin. Халвинг в ее сети произошел в 2019 году. Цена стабильна, а ежедневные обороты почти в $500 млн говорят о высокой ликвидности данного актива. Рынок ASIC-майнеров не перегрет, можно найти достаточно эффективное оборудование по привлекательным ценам.

Другой интересный вариант — Zcash, добавил Хабилов. Этот актив интересен технологией, которая позволяет абсолютно анонимно отправлять и принимать криптовалюту, в современном мире данное свойство будет иметь устойчивый спрос. Что касается майнинга, то криптовалюта переживет свой первый халвинг в ноябре этого года, который может стать драйвером роста ее стоимости.

СЕО и основатель компании EMCD Михаэль Джерлис рассказал, что майнеры могут выбрать альткоины Bitcoin Cash, Bitcoin SV, Ethereum, Ethereum Classic, DASH, Zcash, Greenpower и Monero. Однако нельзя сказать, что добывать их прибыльнее, чем Bitcoin. Правильный подход к инвестициям делает первую криптовалюту гораздо более рентабельной для майнинга.

Соучредитель BitCluster Сергей Арестов не рекомендовал отказываться от добычи биткоина в пользу альткоинов. Во-первых, для их майнинга нужно приобрести соответствующее оборудование. Эти расходы могут не окупиться, так как рост цены таких монет может быть очень недолговечным, хотя и стремительным.

«На моей практике бывало такое, что мы покупали модные на то время майнеры iBeLink DM22g на алгоритме X11, стоили они тогда очень дорого — $6400, и давали хорошую доходность. Мы полетели в Китай, познакомились с владельцем, заказали всеми правдами и неправдами минимальную партию в 100 штук. А к моменту их производства и прихода в Москву, их уже не было смысла забирать со склада, так как доходность добычи сократилась в сотни раз», — поделился Арестов.

СЕО LAZM Филипп Моднов добавил, что сейчас сложно прогнозировать, какой альткоин будет выгоднее майнить. Вскоре может произойти резкое отключение массовых карт от сети ETHASH в связи с обновлением блокчейна Ethereum до второй версии. Это приведет к резкому изменению рынка, на котором все будут искать лучший вариант среди других альткоинов.

«Все это приведет к явному дисбалансу, активному перетоку майнеров между криптовалютами, скачками курсов и сложностей. Так что, прогнозировать в такой ситуации дело не благодарное», — предположил Моднов.

В августе резко выросла доходность майнинга Ethereum. В сети монеты стремительно увеличились комиссии из-за бума в сфере децентрализованных финансов (DeFi). Средняя стоимость одной операции с ETH достигала $14,5, а за использование смарт-контрактов трейдеры платили по $60. На фоне этого 2 сентября майнеры Ethereum заработали за сутки рекордные $17 млн на комиссиях. Однако с того момента их размер упал в 6 раз.

— Майнинг биткоина в 2020 году: можно ли сейчас на нем заработать

— Сложность майнинга биткоина обновила исторический максимум

— «Россети» понесли убыток в ₽22 млн из-за подпольных майнеров

Больше новостей о криптовалютах вы найдете в нашем телеграм-канале РБК-Крипто.

Автор

Дмитрий Фомин

Облачный майнинг — криптовалюта без вложений в оборудование — Крипто на vc.ru

облачный майнинг​

Антон Visinvest

21 087

просмотров

Крипто индустрия существует благодаря майнингу, однако из-за роста сложности актуальным для обычного человека остается лишь облачный майнинг. Выгода во вложениях в дорогостоящее оборудование зависит от конкретной монеты, ведь сложность добычи отличается. Однако приобретать железяки за десятки тысяч долларов сможет не каждый. Майнеры также ищут способы масштабирования и получения выгоды. Именно поэтому доступ к заработку на добыче криптовалюты без вложений в железо остается через удаленное сотрудничество.

Облачный майнинг и его выгода

Для тех, кто не до конца понимает, о чем идет речь, в данной статье простыми словами описано, что такое майнинг и как он работает. Не требуется знать заумных слов, все просто о сложном. Процесс с каждым годом усложняется благодаря заложенному программному коду блокчейна. Фактически, рынок майнеров перешел в стадию олигополии, где несколько крупнейших пулов борются за добычу. Поиск блоков усложнился настолько, что строятся целые заводы с оборудованием под вычисления 24 часа в сутки. Представьте – нужны заводы, чтобы майнить биткоин.

майнить биткоин​

Разумеется, далеко не каждый может себе позволить открыть собственный завод рядом с домом. Именно поэтому создаются небольшие предприятия, цель которых регулярно увеличивать мощности благодаря внешним инвестициям. Человек работает без вложений в асики и видеокарты и получает деньги благодаря облачному майнингу. Это явление, когда имеющиеся мощности сдаются в аренду на определенный срок. Инвестор получает прибыль от приобретенных мощностей, согласно их объему. Вся награда делится между вкладчиками в зависимости от их вложений. После оговоренного срока предприятия просто продолжают использовать железо, а инвестор остается в прибыли благодаря мощности завода.

Как заработать

Разумеется, без вложений на облачном майнинге заработать много невозможно. Однако предприятия для рекламы собственного проекта занимаются выдачей бонусов посетителям. Далее эти же бонусы позволяют вкладывать в приобретение мощностей. Основная цель – заработать с вложениями. Только размер инвестиции не требуется колоссальный, майнить дают обычным среднестатистическим людям. Удаленное сотрудничество имеет следующие преимущества:

· Организация майнинга лежит на стороне арендодателя оборудования

· В некоторых случаях минимально доступный вклад доходит всего до 10$

· Никто не требует реальных данных арендатора

· Необходимость продавать дом для покупки фермы отпадает

· Инвестиции выгодны для майнера, так как оборудование по окончанию контракта остается у него

· Вкладчик не страдает от настроек ПО, оплаты электричества и низкой мощности единицы железа

Для заработка лишь требуется выбрать подходящий сервис облачного майнинга, которые появляются уже на государственном уровне. В пример можно привести Ecos mining. Условия у каждой компании свои, именно поэтому стоит ознакамливаться с правилами и особенностями работы.

Чтобы заработать без вложений необходимо провести намного больше работы. Есть необходимость поиска десятков, а может и сотен предприятий, готовых давать ежедневную незначительную прибыль за посещение сайта. Награда варьируется от нескольких сатоши до нескольких центов в зависимости от условий. Случается, что компании просто разыгрывают мощности и контракты между участниками в конкурсах. Награда в данном случае уже значительна. Таким образом, облачный майнинг станет направлением для получения прибыли без инвестиций, однако смысл долгосрочного значительного заработка именно в аренде.

Майнинг перестал быть выгодным для рядового пользователя, ведь направление превратилось в целую дорогостоящую индустрию. Только большие фермы и целые заводы могут получать ощутимую прибыль, благодаря невероятным вычислительным мощностям. Для удешевления закупки нового оборудования майнеры самостоятельно сдают в аренду свои мощности, либо приобретают новые и подключают к уже существующей сети.

​Майнинг перестал быть выгодным

Со временем улучшается и программное обеспечение, которое постоянно необходимо перенастраивать. Столь большое количество факторов делает облачный майнинг наилучшим способом заработка криптовалюты без вложений в покупку асиков и видеокарт. При этом, многие просто дарят деньги посетителям, что позволяет со временем насобирать деньги на первый вклад. Каждый самостоятельно выбирает стратегию работы с подобного рода организациями. Главное не нарваться на мошеннические организации, выдающие себя за реальный бизнес без подтверждения деятельности.

Майнинг как процесс. Что нужно, чтобы майнить, и можно ли заработать на криптовалюте

“Майнинг”, “биткоин”, “криптовалюта” — определения, что попали в топ поисков в интернете за последний год. Наверное вы слышали, что на этом зарабатывают огромную кучу денег, но вы ничегошеньки не понимаете что здесь и к чему? В данной статье вы узнаете, откуда все это образовалось, как начать “майнить” и что ждет криптовалюту в будущем.

Что такое криптовалюта?

Криптовалюта — это разновидность цифровых денег, которые создаются определенным методом шифрования (его еще называют криптографией). Свое название криптография получила от греческого слова “криптос” — секрет.

С помощью шифрования валюта защищается от похищения мошенниками, и при этом операции с такими средствами имеют публичную доступность и возможность контроля со стороны без привязки до имен. Подразумевается, что все участники сети могут видеть транзакции и суммы в них, однако кто и кому передает эти средства остается в секрете.  Криптовалюта характерна своей децентрализацией, а — следовательно — она не привязана до какого-то определенного компьютера или сервера. Она имеет творца, который написал код, но не имеет хозяина, который бы смог ее отобрать, значительно обесценить или прекратить ее использование, в отличие от того что регулярно делается с обычными деньгами.

Криптовалюта не зависит от физических воздействий, правительств с банками, погоды или катаклизмов, а только от доброй воли людей, которые в эту валюту верят.

Факторы, благодаря которым криптовалюта приобрела такую популярность:

  • Децентрализация. Никто не может единолично контролировать эту «валюту».
  • Анонимность. Транзакции являются публичными. Однако выяснить, кто кому передает транзакцию — невозможно.
  • Простота. Для проведения сделки нужен только смартфон с подключением к интернету.
  • Безопасность. Криптографический протокол обеспечивает поступление биткоина на заданный адрес без возможности перехвата.
  • Универсальность — биткоин можно обменять на другую цифровую валюту или бумажные деньги. Его можно использовать для других платежей и сбережений.

Отдельно выделим технологию, которая является гарантом безопасности всех транзакций по криптовалютам  — блокчейн (на английском пишется, как block chain). Это так называемая цепочка блоков, заложеная в основу криптовалют. Это своего рода журнал, в котором фиксируются все транзакции без возможности изменения каких-либо данных, а лишь их дополнение. Своего рода копия такого журнала находится на системах всех участников этой сети и все транзакции и информация относительно обращения и накопления средств тоже находится на всех этих журналах. Именно поэтому, если кому-то удастся изменить информацию о количестве криптовалюти на своем кошельке, все остальные узлы просто не согласуют эти изменения, поэтому во всей этой системе просто невозможно смухлевать.

Что же такое биткоин?

Биткоин (от английского слова Bitcoin) — это родоначальник всех “коинов”, который является видом криптовалют и ценной цифровой монетой.

В отличие от фиатных (реальных) валют, которые регулируются запасами золота, биткоин как и другие “коины” ничем не подкрепленные, и это абсолютно не мешает им каждый раз бить новые рекорды стоимости по соотношению к тем же фиатным валютам.

Один биткоин сегодня — это очень приличная сумма денег. Если в начале своей “карьеры” он стоил меньше цента (то есть почти ничего не стоил), то в начале 2018 года его стоимость составила около 15 000 $. При том, что годом ранее один биткоин можно было приобрести за 400$.

Курс криптовалюти может прыгать в очень широких пределах, поэтому любые прогнозы по криптовалюте можно считать лишь догадками.

На сегодня, действующих криптовалют насчитывается более 300 видов. Самые известные из них BitCoin (биткоин), Etherium (Эфир), Ripple (Рипл), Dash (Даш), Monero (Монеро) и другие.

Относительно биткоинов, то здесь прослеживается четкая структура, а именно их общее количество предусмотрено сетью и составляет ровно 21 млн. штук. Ни больше, ни меньше.

К слову, на сегодняшний день, большую половину из всех биткоинов уже намайнили (добыли) и с течением времени и увеличением мощностей аппаратуры, которая их добывает, сам процесс добычи становится все тяжелее, так как усложняется и алгоритм их добычи. То есть сеть сама себя изменяет, чтобы все процессы протекали четко по плану и по определенному графику.

По предварительным подсчетам последний биткоин будет извлечен аж через сто с лишним лет.

Майнинг как процесс

Майнинг (Mining) — “добыча” (термин больше подходит для полезных ископаемых и суть от этого не меняется) биткоинов на компьютерном оборудовании, путем поиска определенного числа из огромного массива информации с определенными, заданными системой, параметрами. Это не какие-то абстрактные задачи, а в частности подтверждения транзакций (переводов) средств внутри системы. Эти задачи формируются в блоки.

Расшифровка информации в блоке осуществляется методом подбора — для этого и нужны системе такие гигантские вычислительные мощности.

Самому майнеру, даже если у него большие аппаратные мощности, найти такое число не под силу. Именно поэтому происходят обьединения одиночных систем в пулы (mining pool), что представляют собой сервер, который распределяет задачи по нахождению числа между всеми участниками.

Такой толпой больше шансов найти нужное число и получить вознаграждение, которое будет автоматически разделено на всех участников этого процесса.

Происходит это благодаря специализированному программному обеспечению — майнеру. Вообще термин “майнер” касается и программного обеспечения, и оборудования, и человека, который считается оператором этого оборудования.

В разрезе майнинга биткоин или другая криптовалюта является ничем иным, как вознаграждением за обработку массива информации, о чем пойдет речь дальше.

Как это работает?

Сеть формирует блок со встроенной криптографической защитой, что функционирует без единого расчетного центра и контролирующего учреждения. Основа сети — инфраструктура из тысяч независимых узлов (серверов или отдельных персональных компьютеров с соответствующим программным обеспечением), в которых специальным образом собираются и хранятся реестры всех транзакций. Информацию в одном из них можно изменить только с последующей синхронизацией со всеми другими. Запись о каждой транзакции обязательно подтверждается распределенной по всему миру сети. Фактически, все эти узлы за вознаграждение от системы в виде определенного количества биткоинов обрабатывают случайные платежи с помощью ПК. В этой системе все взаимосвязано и прозрачно. Единственная информация, которая недоступна, — это данные о владельцах электронных кошельков.

К тому же система построена таким образом, что задания для обработки постоянно усложняются с ростом мощностей, на которых происходит майнинг.

На чем майнят?

К 2010 году весь процесс майнинга полностью зависел от процессорных мощностей компьютера. Для этого нужно было установить необходимое программное обеспечение и создать электронный кошелек на который будет выводиться добытая криптовалюта. Для бесперебойного процесса нужно было подключение к интернету и круглосуточная работа компьютера.

Интересный случай: именно тогда, когда майнили еще на процессорах и стоимость біткоіна была мизерной, состоялась первая зарегистрированная покупка, за которую заплатили биткоинами. Парень со штатов заказал 2 пиццы, за которые перевел на электронный кошелек продавца 10 тыс. биткоинов, что в начале 2018 года эквивалентно 150 млн. долларов!

В 2010 году появилось первое программное обеспечение, которое позволило использовать мощности видеокарты для майнинга. А так как графический процессор в видеокарте состоит из сотен графических ядер, то и сам процесс майнинга на видеокартах стал более эффективным и принес значительно более высокие результаты, чем на процессорных мощностях. Если учесть, что к одной материнке можно подключить две, а то и более видеокарт, то и эффективность таких систем еще выше.  Позже такие системы с несколькими видеокартами стали называть майнинговые фермы. Соответственно для размещения этих видеокарт обычного корпуса для ПК недостаточно и распространение получили целые стеллажи с видеокартами, которые подсоединяются к материнской плате специальными шлейфами — райзерами.

Еще позже появились так называемые асики (ASIC — application-specific integrated circuit). Это дорогостоящие комплексные решения для майнинга. Основная их задача обрабатывать огромные массивы информации для добычи криптовалюти. Их особенность в том, что часто они “заточены” на конкретную криптовалюту. В тот момент, когда на видеокартах можно майнить фактически любую криптовалюту. К недостаткам можно отнести шумность их работы и слабая ремонтопригодность.

Что нужно, чтобы начать майнить?

Если же вы решили попробовать себя в этом занятии, в первую очередь, вам нужна основа — компьютер.

Начнем с корпуса. Если вы планируете делать полноценную ферму с большим количеством видеокарт: обычный корпус вам не подойдет. Здесь нужна специальная стойка для размещения всего оборудования. Такой стик вы можете приобрести на сайтах с объявлениями, или, в крайнем случае, смастерить самостоятельно. Благо на Youtube вы сможете просмотреть большое количество сюжетов на эту тему.

Процессор. Откровенно говоря, процессор не играет большой роли в майнинге. Основной его задачей будет обеспечивать работу операционной системы и майнера, через которого будут осуществляться все расчеты. Поэтому необходимости в мощном дорогостоящем процессоре нет.

Исходя из этого выбирайте самый простой процессор для вашей фермы, который должен быть совместим с сокетом вашей материнской платы. Выбирайте BOX версию процессора, так как в этом случае в комплекте предусмотрен кулер. Здесь даже можно просмотреть предложения на б/у рынке.

Материнская плата. Тут все сложнее. Нам нужна материнка, которая должна безотказно работать по 24 часа в сутки и иметь возможность организовать работу максимального количества видеокарт. Элементная база таких материнских плат должна состоять из твердотельных конденсаторов и как можно больше портов PCI-E x16 и PCI-E x1. Видеокарты подсоединяются к материнке через специальные переходники райзеры, именно благодаря им можно разместить большее количество видеокарт.

Видеокарта (ы) — главный элемент майнинга и составляющая майнинговой фермы.

Помните, чем мощнее видеокарта — тем эффективнее будет этот процесс, что в конечном итоге отразится на заработке. Чем больше видеокарт — тем лучше профит от всего этого замысла. Также здесь действует правило: чем больше средств вы вложите в оборудование, тем больше вы сможете на этом заработать.

Майнинговое оборудование, обычно, “отбивает” себя за срок от нескольких месяцев до года. Почему обычно? Здесь все зависит от курса криптовалют, которые вы собираетесь добывать.

Для завершения сборки ПК нам еще понадобится оперативная память, которой будет достаточно 4 гигабайт (так как от нее тоже почти ничего не зависит) и жесткий диск (достаточно будет минимального объема). Мы бы рекомендовали обратить внимание на SSD накопитель, так как они значительно выносливее при работе “нон-стоп” и не так подвержены выходу из строя при высоких температурах. А температура поверьте будет высокой, так как все эти видеокарты выделяют довольно приличное количество тепла, поэтому и о дополнительном  охлаждении мы вам тоже очень рекомендуем задуматься.

И напоследок. То, что будет питать всю нашу систему — блок питания. Элемент чрезвычайно важен, ведь выбирая БП вам нужно рассчитать суммарную мощночть всей системы. Более того, в майнинге практикуется использование нескольких блоков питания.

На компьютер нужно установить операционную систему и зарегистрировать кошелек той криптовалюти, которую вы собираетесь майнить.

Кошелек криптовалют — определенное программное обеспечение, которое устанавливается на смартфон или ПК. Программа дает возможность хранить ключи для получения доступа к криптовалюте. Чтобы не возникало путаницы, следует уточнить, что кошелек не способен хранить криптовалюту. Он просто содержит ключи, которые открывают доступ к ряду единиц этой валюты в рамках общей сети. Очень важно не потерять кошелек, так как при его потере, теряются и ключи. И коины тоже теряются навсегда и восстановить эти ключи никак не удастся.

Далее скачиваете программу майнер, обновляете драйвера на видеокарту и все — процесс начат. Стоит отметить, что для лучшей производительности можно осуществить разгон видеокарты. После чего на вашем кошельке накапливается ключи для доступа к криптовалюте, которую вы можете конвертировать на специализированных криптобиржах в материальную валюту.

Что дальше?

Неизвестно, что будет с криптовалютой уже через несколько месяцев или даже лет. И будет ли она вообще. Многие факторы указывают на то, что за криптовалютой будущее, ведь суммарная капитализация всей известной криптовалюти уже составляет около $800 млрд. Сама технология блокчейн является чрезвычайно защищенной, поэтому ее можно применять не только для транзакций криптовалют.

Правительства многих стран уже признают криптовалюту при этом разрабатывают механизмы ее регулирования. Кстати, Украина — в числе этих стран. Поэтому мы советуем максимально пристально следить за дальнейшим развитием криптографической валюты, ведь вполне вероятно, что за ней будущее всей мировой финансовой системы.

Немного истории

В 2008 году некто, назвав себя Сатоши Накамото (точно неизвестно, это настоящее имя или псевдоним, существует даже версия, что это группа лиц), опубликовал в интернете статью про электронную денежную систему. Алгоритмом этой системы предусмотрено, что все участники сети являются носителями информации и гарантами по всем финансовым операциям. Также, это касается и средств (читай Биткоинов) на каждом электронном кошельке каждого пользователя. То есть это абсолютно децентрализованная финансовая система, которая не подчиняется, ни финансовым учреждениям, ни банкам, ни даже целым правительствам стран.

В 2009 году Сатоши Накамото представляет первую версию кода биткоин-кошелька и запускает сеть Биткоин.

С тех пор из года в год стоимость биткоина в пересчете на доллары растет разными темпами. К началу 2018 года стоимость одного биткоина составляет около $14 тыс.

Читайте также:

Что и как майнить на домашнем компьютере в 2018 году — Ferra.ru

4. Перепады цены криптовалюты

Майнеры обычно пытаются посчитать примерный срок окупаемости вложений в оборудование для добычи монет. Считать – дело полезное, только перепады курсов криптовалют делают такие прогнозы почти бесполезными. Котировки монет постоянно скачут. Сегодня майнинг эфириума доходный, завтра – убыточный, а через неделю прибыль от него превышает все ожидания. Это если повезет.

Например, вы рассчитали, что по текущим данным чистая прибыль от добычи выбранной криптовалюты составит $0,64 в сутки. В месяц это $19,2, а за год — $233,6. Значит ли это, что по истечении года при круглосуточном майнинге вы точно получите общую прибыль ровно $233,6 ни центом меньше, ни центом больше? Ответ – нет.

Уже через неделю курс коина может подняться на 10-15%. Вслед за ним вырастет и сложность добычи. Придется заново пересчитывать доходность. Подобные изменения в течение года будут происходить многократно. Так что итог практически непредсказуем.

Поэтому стоит наметить две стратегии. В первом варианте вы меняете монеты на фиат (доллары, рубли и т.д.) почти сразу после добычи. Тогда нужно постоянно вести мониторинг эффективности майнинга и переключаться на монеты с меньшей сложностью, чтобы всегда оставаться в плюсе. Порой даже выгоднее будет приостановить добычу, чтобы не получать убыток на фоне слишком низкой цены криптовалюты.

Второй вариант – добытые монеты вы придерживаете в ожидании роста курса, дабы потом продать их с большей выгодой. Тогда нужно проанализировать динамику котировок монет. Выбирайте те, у которых менее резко проседает курс в периоды падения рынка и самый бодрый рост, когда ситуация меняется в обратную сторону.

5. Вывод криптовалюты в фиат

Реальный доход от майнинга появляется только тогда, когда вы благополучно обменяли добытые монеты на фиат («обычные» деньги). Поэтому надо учитывать, насколько легко удастся это сделать с учетом предложений доступных сервисов обмена. Если криптовалюту выгодно добывать, но сложно и дорого менять, все преимущества хороших показателей майнинга нивелируются. Посмотрите, где и на что удастся разменять коины, сколько операций придется провести до итогового вывода в фиат, каков общий размер комиссий за все эти транзакции.

В свете вышесказанного называть конкретные монеты, которые стоит майнить, бессмысленно. Не всем подойдут одни и те же рекомендации.

Однако непосредственно на момент подготовки данного материала из числа популярных коинов наиболее интересными с точки зрения добычи и последующего обмена выглядели эфириум и EthereumClassic. Правда, сложность их майнинга высока, так что не каждому удастся успешно поучаствовать в дележе прибыли.

Что такое пул для майнинга, и зачем он нужен?

В последнее время майнить на одном компьютере получается очень долго и не очень выгодно, поэтому майнеры объединяются в пулы (эдакие трудовые кооперативы по добыче криптовалют).

С технической точки зрения пулы — это серверы, которые распределяют вычислительные задачи между узлами участников сети. Размер награды примерно соответствует вкладу каждого майнера в процесс создания блоков. Правда, тут многое зависит от метода ее распределения.

Какая скорость интернета нужна для майнинга?

Получи скидку 3%! Используй бонус код: HF17TOPBTC3

Майнинг биткоинов с самого начала привлекал многих гиков за счет простоты начала добычи криптовалюты. При фактически минимальных затратах (во всяком случае, так было в начале существования биткоина и прочих видов криптовалюты) можно заработать абсолютно реальные деньги, просто запустив одну программу. Это, конечно, не может не будоражить умы. Но, к сожалению, не все не вечно под луной. Сейчас добыча настолько усложнилась, что требует определенных условий.

Во-первых, добыть самостоятельно хотя бы один биткоин с обычной домашней видеокарты сегодня практически невозможно. Нужно либо объединяться в пулы, либо покупать место на облачном майнинге, либо закупать собственное оборудование. Здесь, в принципе, каждый выбирает для себя то, что больше нравится.

При облачном майнинге вы вообще фактически не запускаете ничего на своем оборудовании – все делают за вас. Вы просто платите арендную плату – фактически, инвестируете, и получаете свой процент. Если вы не хотите заморачиваться на приобритение, настройку и содержание собственной фермы, то обратите внимание на эти сервисы:

Если же вы участвуете в пуле или покупаете собственные АСИКи для соло-майнинга, это уже требует немного больших затрат. Но первый вопрос, который нередко возникает у начинающих – это какая должна быть скорость интернета для майнинга?

На одном устройстве трафик составляет около 10 Кб/с, так что обычного LAN-соединения будет достаточно. Другими словами, подойдет любое такое соединение, так как именно скорость здесь сильного значения не имеет. Главное – это чтобы сигнал был стабильным, и его поток не прерывался. Поэтому даже очень быстрый интернет, но постоянно прерывающийся из-за технических неполадок или перегруженности сети, будет намного хуже, чем очень медленное, но стабильное соединение.

Если у вас канал не особо стабильный, может прерываться внезапно без причины, то в качестве решения рекомендуем взять самый дешевых тариф у операторов сотовой связи и 3G-модем. Подключаете модем к майнеру, запускаете его – готово. Все просто, как дважды два.

Таким образом, скорость интернета практически не имеет значения при майнинге. Главное – это наличие стабильной связи со всемирной паутиной для долгой работы программы. Если же соединение будет постоянно прерываться, вам придется постоянно находиться рядом с оборудованием и перезапускать программу. Чтобы этого не происходило, выбирайте хорошего, надежного провайдера, если планируете заняться добычей криптовалюты.

Что такое майнинг и куда делиcь все видеокарты — простыми словами

Вы наверняка слышали из новостей, что из продажи пропали все видеокарты. Вы даже узнали оттуда, кто все скупил — майнеры. Они «майнят» криптовалюту на своих «фермах». Уверен, что вы слышали про самую известную криптовалюту — Биткойн.

Но еще я полагаю, что вы не очень понимаете, почему это началось именно сейчас, в чем конкретно состоит этот самый майнинг и почему вообще так много шума вокруг каких-то странных «электронных фантиков». Может, если все занялись майнингом, то и вам надо? Давайте разберемся в сути происходящего.

Блокчейн

Для начала немного основ биткойна и блокчейна. Подробнее вы можете почитать об этом в другой нашей статье, а тут я напишу совсем коротко.

Биткойн — децентрализованные виртуальные деньги. То есть нет какого-то центрального органа, никто не доверяет никому, но тем не менее можно безопасно организовать платежи. Помогает в этом блокчейн.

Технология блокчейн, на мой взгляд, — это новый интернет. Это идея такого же уровня, как интернет.

— Герман Греф

Блокчейн — это такой интернет-дневник. Блокчейн представляет собой последовательную цепочку блоков, в каждом из которых записаны транзакции: кто и кому сколько биткойнов перевел. На английском его еще называют ledger — буквально «гроссбух». Собственно, гроссбух и есть — но с парой важных особенностей.

О биткоине очень просто

Первая ключевая особенность блокчейна — все полноценные участники сети Биткойн хранят всю цепочку блоков со всеми транзакциями за все время. И постоянно дописывают в конец новые блоки. Повторю, весь блокчейн у каждого пользователя хранится целиком — и он точно такой же, как у всех остальных участников.

Второй ключевой момент: блокчейн основан на криптографии (отсюда и «крипто» в слове криптовалюта). Правильная работа системы гарантирована математикой, а не репутацией какого-то человека или организации.

Те, кто создают новые блоки, называются майнерами. В награду за каждый новый блок его создатель сейчас получает 12,5 биткойнов. По курсу на 1.07.2017 — это примерно $30 000. Чуть позже мы поговорим об этом подробнее.

Кстати, награды за создание блоков — это единственный способ эмиссии биткойна. То есть все новые биткойны создаются именно с помощью майнинга.

Новый блок создаётся только раз в 10 минут. На это есть две причины.

Во-первых, сделано это для стабильной синхронизации — чтобы за 10 минут успеть распространить блок по всему интернету. Если бы блоки создавались непрерывно всеми желающими, то интернет был бы заполонен разными версиями, и было бы сложно понять, какую из этих версий все должны в итоге дописать в конец блокчейна.

Во-вторых, эти 10 минут тратятся на то, чтобы сделать новый блок «красивым» с математической точки зрения. Только правильный и только красивый блок дописывается в конец дневника-блокчейна.

Почему блоки должны быть «красивыми»

Правильный блок — это значит, что в нем все верно, все по правилам. Основное правило: тот, кто передает деньги, действительно имеет столько денег.

А красивый блок — это такой, свертка от которого имеет много нулей в начале. Подробнее о том, что такое свертка (или «хэш» — результат некоего математического преобразования блока) вы опять-таки можете вспомнить отсюда. Но для нас сейчас это совершенно непринципиально. Важно то, что для получения красивого блока его нужно «трясти». «Трясти» означает незначительно менять блок — а потом проверять, а не стал ли он вдруг красивым.

Каждый майнер непрерывно «трясёт» блоки-кандидаты и надеется, что именно ему повезет первому «натрясти» красивый блок, который и будет включен в конец блокчейна, — а значит, именно этот майнер получит награду в $30 000.

При этом, если вдруг майнеров станет в десять раз больше, то блокчейн автоматически потребует, что для признания нового блока достойным записи в блокчейн он теперь должен быть в десять раз «красивее». Тем самым скорость появления новых блоков сохранится — будет появляться все равно один блок раз в 10 минут. А вот вероятность какого-то конкретного майнера получить награду уменьшится в 10 раз.

Теперь мы готовы ответить на вопрос, зачем же блоки должны быть красивыми. Это сделано для того, чтобы какой-нибудь условный Вася не мог взять и просто переписать всю историю транзакций.

У Васи не выйдет заявить: «Нет, не отправлял я Мише 10 биткоинов, в моем варианте истории нет такого — верьте мне». Ведь в этом поддельном варианте истории блоки обязаны быть красивыми, а как мы знаем, чтобы натрясти хотя бы один такой блок, надо, чтобы все майнеры работали целых 10 минут, куда уж одному Васе справиться.

Майнеры

Концепция понятна, теперь давайте повнимательнее посмотрим на майнеров.

В 2009 году, когда о Биткойне знали только энтузиасты (или скорее даже только его создатели) и стоил он по пять центов за штуку, майнить было легко. Майнеров было немного, допустим, сто. А значит, в среднем за сутки условному майнеру Иннокентию хоть раз выпадала удача натрясти блок и получить награду.

К 2013 году, когда курс Биткойна подрос до сотни долларов за штуку, энтузиастов-майнеров было уже столько, что ждать удачи пришлось бы месяцами. Майнеры стали объединяться в «пулы». Это такие картели, которые трясут один и тот же блок-кандидат все вместе, а потом делят награду на всех по справедливости (пропорционально затраченным усилиям).

Домашняя ферма со значительной мощностью по меркам 2013 года

Потом появились специальные устройства — ASIC. Это такие микросхемы, которые созданы специально для выполнения конкретной задачи. В данном случае «асики» узко заточены под то, чтобы как можно более эффективно «трясти» блоки Биткойна.

Майнинг-мощность «асиков» несопоставимо больше мощности обычного компьютера, который умеет выполнять любые расчеты. В Китае, Исландии, Сингапуре и других странах стали строить огромные «фермы» из систем на ASIC. Выгодно расположить ферму в шахте под землей, потому что там холодно. Еще выгоднее рядом построить ГЭС, чтобы электричество было дешевле.

Итогом этой гонки вооружений стало то, что майнить именно биткойны в домашних условиях стало совершенно неоправданно.

Промышленная ферма для майнинга криптовалют

Майнинг альткоинов или почему видеокарты пропали именно сейчас

Биткойн — первая и самая популярная криптовалюта. Но с приходом популярности криптовалют как явления как грибы стали появляться конкуренты. Сейчас существует порядка сотни альтернативных криптовалют — так называемых альткоинов.

Топ10 криптовалют, отсортированных по рыночной капитализации (суммарной стоимости всех выпущенных монет). Данные на 1.07.2017, источник coinmarketcap.com

Каждый создатель альткоина не хочет, чтобы майнить его монетки было сразу очень сложно и дорого, поэтому он придумывает новые критерии красоты блоков. Желательно такие, чтобы создание специализированных устройств (ASIC) было затруднено или максимально отсрочено.

Все делается для того, чтобы любой фанат этого альткоина мог взять свой обычный компьютер, вносить ощутимый вклад в суммарную мощность сети и получать награду. Для «тряски» при этом используется обычная видеокарта — так уж вышло, что видеокарты хорошо подходят для подобных вычислений. Таким образом при помощи доступности процесса майнинга можно увеличить популярность этого альткоина.

Обратите внимание на вторую строчку в таблице выше — Ethereum. Это сравнительно новая криптовалюта (появилась в 2015 году), но с особыми возможностями. Если коротко, то главное нововведение Ethеreum — возможность включать в блокчейн не только статичную информацию о проведенных платежах, но и интерактивные объекты — смарт-контракты, — которые работают по запрограммированным правилам.

Почему это создало такой ажиотаж мы поговорим в отдельной статье. Пока будет достаточно сказать, что новые свойства Ethereum обеспечили большой интерес «криптоивесторов» и, как следствие, бурный рост ее биржевой цены. Если на начало 2017 года один «эфир» стоил $8, то уже к 1 июня курс пробил отметку в $200.

Майнить именно Ethereum стало особенно выгодно, поэтому майнеры и скупили видеокарты.

Видеокарта Gigabyte специально для майнинга — сразу без всяких ненужных вещей вроде выхода на монитор. Источник

Что будет, если майнеры перестанут майнить

Предположим, что майнить стало невыгодно (прибыль не окупает затраты на оборудование и электричество), и майнеры перестают майнить или начинают майнить какую-то другую валюту. Что тогда? Правда ли, что если майнеры перестанут майнить, то Биткойн перестанет работать или будет работать слишком медленно?

Нет. Как мы с вами выяснили выше, блокчейн постоянно адаптирует критерии «красоты» создаваемых блоков, чтобы в среднем скорость их создания была постоянной. Если будет в 10 раз меньше майнеров, новый блок придется «трясти» в 10 раз меньше, но сам блокчейн при этом будет полностью исполнять свои функции.

История горе-майнера. Реальность героя проверить трудно, но факты изложены верные. На 12.07.2017 биржевой курс эфира составляет $200

Обратите внимание, награда за новый блок сокращается со временем. И это тоже запрограммировано в правилах Биткойна. Первые четыре года (2009-2012) награда составляла 50 биткойнов ($125 000 по текущему курсу и всего лишь $500 по курсу на середину 2012 года), сейчас — 12,5 биткойнов.

Пока рост биржевого курса с лихвой компенсирует падение награды, но когда-нибудь основная прибыль будет поступать с комиссий за переводы, которые тоже забирает себе майнер. Без работы и без награды они не останутся.

Заключение

Мы разобрались, что же на самом деле из себя представляет майнинг, зачем он нужен, кому и когда выгодно майнить, куда из магазинов пропали все видеокарты, и почему некоторые производители теперь выпускают видеокарты сразу без выхода на монитор.

Но самое интересное — чем же новая валюта Ethereum заслужила такую популярность, пока осталось за кадром. Следите за новостями, мы об этом обязательно расскажем.

Internet Mining и ее фазы — IJERT

Internet Mining и ее фазы

Manisha1, Joni Birla2, Gurpreet3

1,2,3 Кафедра компьютерных наук и инженерии, Институт технологий и менеджмента Ганги, Каблана, Джаджар, Харьяна, Индия

Abstract В этой статье мы описываем хранилище данных и интеллектуальный анализ данных. Хранилище данных — это процесс крупномасштабного хранения данных, а интеллектуальный анализ данных — это процесс анализа данных с разных точек зрения и обобщения их в полезную информацию — информацию, которую можно использовать для увеличения доходов, сокращения затрат или того и другого.

Поскольку огромный объем данных постоянно собирается и хранится, многие отрасли начинают интересоваться поиском некоторых шаблонов (правил ассоциации, корреляций, кластеров и т. Д.) Из своих баз данных. Интеллектуальный анализ ассоциативных правил — одна из важных задач, которые используются для определения частого набора элементов из транзакционной базы данных клиентов. Каждая транзакция состоит из товаров, приобретенных клиентом во время посещения.

Internet Mining — это применение методов интеллектуального анализа данных для обнаружения закономерностей в Интернете.Internet Usage Mining (IUM) — это процесс применения методов интеллектуального анализа данных через веб-данные. Источниками данных в основном являются журналы веб-сервера, журналы прокси-сервера и файлы cookie, хранящиеся на компьютере пользователя. IUM состоит из трех этапов, а именно предварительной обработки, обнаружения шаблонов и анализа шаблонов. В данном документе эти этапы описаны подробно. Также предоставляется необходимое введение в Internet Mining с целью получения базовых знаний.

Ключевые слова Хранилища данных и их архитектуры, интеллектуальный анализ данных, методы интеллектуального анализа данных, интеллектуальный анализ данных в Интернете.

  1. ВВЕДЕНИЕ

    Хранилище данных помогает нам хранить данные. Архитектура хранилища данных в первую очередь основана на бизнес-процессах бизнес-предприятия с учетом консолидации данных в рамках бизнес-предприятия с адекватной безопасностью, моделированием и организацией данных, объемом требований к запросам, управлением метаданными и приложениями, оптимальным планированием промежуточной области хранилища. использование полосы пропускания и полная реализация технологии.

    Архитектура хранилища данных включает множество аспектов. Некоторые из них перечислены ниже:

    Архитектура процесса Дата Архитектура модели Архитектура технологии Информационная архитектура

    Архитектура ресурсов

    ПРОЦЕССНАЯ АРХИТЕКТУРА

    Описывает количество этапов и способ обработки данных для преобразования необработанных / транзакционных данных в информацию для использования конечным пользователем. Процесс подготовки данных включает три основных проблемных области или подпроцессы для данных планирования

    Архитектура склада

    , а именно извлечение, преобразование и загрузка.

    Эти взаимосвязанные подпроцессы иногда называют процессом ETL.

    1. Extract — Поскольку данные для хранилища данных могут поступать из разных источников и могут быть разных типов, план извлечения данных вместе с соответствующими методами сжатия и шифрования является важным требованием для рассмотрения.

    2. Преобразование. Преобразование данных с соответствующим преобразованием, агрегацией и очисткой, помимо денормализации и управления суррогатными ключами, также является важным процессом, который необходимо запланировать для создания хранилища данных.

    3. Load — Шаги, которые следует учитывать при загрузке данных с оптимизацией с учетом множества областей, в которых данные предназначены для загрузки и извлечения, также являются важной частью плана архитектуры хранилища данных.

      АРХИТЕКТУРА МОДЕЛИ ДАННЫХ

      В архитектуре модели данных (также известной как многомерная модель данных) существует 3 основных стиля моделирования данных для корпоративных хранилищ:

      3-я нормальная форма — архитектура сверху вниз, реализация сверху вниз

      Федеративные звездообразные схемы — архитектура снизу вверх, реализация снизу вверх

      Data Vault — архитектура сверху вниз, реализация снизу вверх

      Технологическая архитектура

      Масштабируемость и гибкость необходимы во всех аспектах.Объем этих функций в значительной степени зависит от размера организации, бизнес-требований, характера бизнеса и т. Д.

      Технология или техническая архитектура, в первую очередь, возникла из производных от архитектуры процесса, требований к управлению метаданными, основанных на бизнес-правилах и реализациях уровней безопасности, а также оценке конкретных технологических инструментов.

      Помимо этого, технологическая архитектура также рассматривает различные стандарты реализации технологий в управлении базами данных, протоколы подключения к базам данных (ODBC, JDBC, OLE DB и т. Д.), Промежуточное программное обеспечение (на основе ORB,

      RMI, COM / DOM и т. Д.), Сетевые протоколы (DNS, LDAP и т. Д.) И другие связанные технологии.

      Информационная архитектура

      Это процесс перевода информации из одной формы в другую в пошаговой последовательности для управления хранением, извлечением, модификацией и удалением данных в хранилище данных.

      Архитектура ресурсов

      Архитектура ресурсов связана с архитектурой программного обеспечения, поскольку многие ресурсы поступают из ресурсов программного обеспечения. Ресурсы важны, потому что они помогают определить производительность.Рабочая нагрузка — другая часть уравнения. Если у вас достаточно ресурсов для выполнения рабочей нагрузки в нужное время, производительность будет высокой. Если ресурсов для рабочей нагрузки недостаточно, производительность будет низкой.

  2. ДОБЫЧА ДАННЫХ

    Интеллектуальный анализ данных включает использование сложных инструментов анализа данных для обнаружения ранее неизвестных действительных закономерностей и взаимосвязей в больших наборах данных. Эти инструменты могут включать статистические модели, математические алгоритмы и методы машинного обучения (алгоритмы, которые автоматически улучшают свою производительность благодаря опыту, например нейронные сети или деревья решений).Следовательно, интеллектуальный анализ данных — это не только сбор и управление данными, но и анализ и прогнозирование.

    Рис. 1 Интеллектуальный анализ данных — это ядро ​​процесса обнаружения знаний

    Data Mining имеет свои собственные инструменты и методы для поиска интересной информации. Когда эти инструменты и методы применяются во всемирной паутине [как есть или с некоторыми модификациями и адаптациями для среды www], это можно назвать Internet Mining.

    Итак, Интернет-майнинг относится к обнаружению и анализу полезной информации во всемирной паутине.Интернет-майнинг можно условно разделить на три категории:

      • Content Mining

      • Строительное горное дело

      • Использование майнинга

    Интернет Майнинг

    Content Mining Structure Mining Использование Mining

    Рис. 2 типа интернет-майнинга

    Content Mining:

    Content Mining относится к добыче желаемого контента через World Wide Web. Существуют различные поисковые системы для добычи контента, такие как altavista, Lycos, WebCrawlar, MetaCrawlar и т. Д.

    Structure Mining:

    Анализ структуры пытается обнаружить ссылочную структуру гиперссылок на междокументном уровне для создания структурной сводки о веб-сайте и веб-странице.

    Использование майнинга:

    Usage Mining относится к автоматическому интеллектуальному анализу шаблонов доступа пользователей с веб-серверов. Включает,

    Предварительная обработка

    Инструменты обнаружения паттернов Инструменты анализа паттернов

    Рисунок 3: Типы интернет-майнинга

  3. МАЙНИНГ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНТЕРНЕТА

    Internet Usage Mining относится к автоматическому анализу данных о шаблонах доступа пользователей с различных веб-серверов.. Это применение различных методов, используемых в интеллектуальном анализе данных для обнаружения и анализа моделей использования веб-данных.

    Почему майнинг использования Интернета?

    Интернет стремительно растет за последние десятилетия. В Интернете можно найти много информации. Существуют миллионы веб-сайтов, и ежедневно загружаются новые, содержащие много информации. Миллиарды пользователей просматривают Интернет по разным причинам, каждый ищет интересную информацию. Под интересной информацией мы подразумеваем информацию, которую пользователь просматривает в Интернете, остальная информация не кажется интересной

    ему.Насколько интересна информация конкретному пользователю, определяется по показателям интересности. Меры интереса используются на основе методов интеллектуального анализа данных, таких как кластеризация, классификация и ассоциация. Этим пользователям нужны инструменты и методы [например, браузеры], чтобы они могли быстрее находить необходимую информацию и получать более точные результаты.

    Другая точка зрения исходит от инженеров, разработчиков, веб-дизайнеров и других специалистов, которые стремятся создавать все более и более структурированную информацию на структурированных веб-сайтах.Они несут ответственность за управление структурой веб-сайтов и предоставление интересной информации в интересной форме. Они разрабатывают инструменты и методы для этого и используют их для управления веб-сайтами по их содержанию и структуре.

    Совершенно иная точка зрения принадлежит компаниям, вложившим миллионы в Интернет и веб-технологии. Это организации, которые в основном основаны на электронной коммерции и продают свои продукты и услуги через всемирную паутину. Для этих организаций очень важно сохранять шаблоны посещений пользователей, их профили и показатели их заинтересованности.Это требует разработки интеллектуальных систем на стороне клиента и сервера, которые могут добывать знания через Интернет.

    Итак, очень важно иметь некоторые методы и инструменты для удовлетворения вышеуказанных требований. Все эти требования порождают ИНТЕРНЕТ-МАЙНИНГ. Термин ИНТЕРНЕТ-МАЙНИНГ очень широк в своем смысле. Но особый вид интернет-майнинга, называемый INTERNET USAGE MINING, является фокусом работы, представленной здесь.

    Ряд организаций вложили значительные средства в веб-технологии и ведут там свой бизнес.Например, Amazon.com, ebay.com, buy.com и т. Д. Многие люди заходят на свои веб-сайты по всему миру и ведут с ними дела. Анализ этих данных может помочь этим организациям понять ценность клиентов. Это помогает организациям определять хороших, ценных и плохих клиентов на основе их шаблонов доступа. Эти данные также помогают им в кросс-маркетинговых стратегиях, кампаниях и т. Д. Организации могут определять эффективность своих веб-сайтов, а также эффективность своей рекламы на разных веб-сайтах.Web Usage Mining помогает им определить рыночный сегмент и привлечь интересных клиентов.

    Откуда берутся данные:

    Все данные о пользователях хранятся в их журналах доступа к серверу. Другие источники включают журналы рефереров, которые содержат информацию о ссылающихся страницах, с которых пользователь был перенаправлен на определенную страницу. Пользовательские формы, результаты опроса также используются в качестве входных данных. В Internet Usage Mining данные собираются на веб-серверах, прокси-серверах и в собственной базе данных организации.Различные методы, такие как файлы cookie, CGI Script, Java Script, формы, отслеживание сеансов, данные запросов, потоки кликов и просмотры страниц, часто используются в интеллектуальном анализе использования Интернета.

    Данные, необходимые для выполнения, включают журналы веб-сервера, файлы cookie, журналы прокси-сервера, опросы, регистрационные формы

    заполнено пользователями, шаблоны доступа пользователей (поток кликов) и т. Д. Источники данных можно разделить на три категории:

    Сбор данных с сервера:

    Эти источники данных включают журналы с веб-сервера.Журналы веб-сервера важны, потому что они предоставляют основные шаблоны доступа пользователей. Все работы, которые пользователь выполняет на веб-сайте, записываются в журналы на веб-сервере. Веб-серверы — это компьютеры, на которых установлено специальное программное обеспечение, которое используется для выполнения запросов пользователей. Программное обеспечение веб-сервера может быть Apache Tomcat, BEA WebLogic, IBMs WebSphere, сервером приложений Sun Microsystems J2EE и т. Д. Поддерживаемые журналы могут быть в разных форматах.

    Таким образом, следует проявлять осторожность, когда данные собираются с нескольких веб-серверов.Инструмент интеллектуального анализа данных об использовании сети должен быть способен обрабатывать журналы более чем одного программного обеспечения веб-сервера.

    Однако журналы, хранящиеся на веб-серверах, нельзя назвать полными входными данными, поскольку в архитектуре Интернета существуют разные уровни кэширования. Часто клиенты сначала направляются на кэш, а затем на веб-серверы. Более того, существуют различные данные, которые не регистрируются на веб-серверах, например информация, передаваемая с помощью метода POST. Другие источники включают файлы cookie. Файлы cookie — это специальные файлы, которые создаются веб-серверами для сбора информации об отдельных клиентах.Для создания файлов cookie пользователь должен разрешить веб-серверу создавать файлы cookie, поскольку файлы cookie влияют на конфиденциальность. Различные языки сценариев, такие как CGI Script, Java Script, VB Script и Perl Script, также используются для обработки данных, которые отправляются обратно на веб-сервер из клиентских браузеров.

    Сбор данных от клиентов:

    Сбор на стороне клиента требует сотрудничества с пользователем. Эти технологии включают Java-апплеты и различные сценарии, которые требуют от пользователей их включения. Данные от клиентов также можно собирать с помощью модифицированных браузеров.Но пользователь должен быть готов использовать этот браузер. Различные компании, такие как NetZoro [9], YouMint [10] и AllAdvantage [11], предлагают пользователям стимулы за использование модифицированных браузеров и нажатие на рекламу в них.

    Сбор данных с прокси-серверов:

    Сбор данных только с веб-серверов неэффективен для интеллектуального анализа веб-использования. Это связано с тем, что не все запросы достигают веб-серверов каждый раз. Для ускорения работы в Интернете также используются прокси-серверы, что снижает нагрузку на веб-сервер.Таким образом, прокси-серверы также действуют как серверы и также содержат журналы доступа пользователей. Эти журналы также следует анализировать для выполнения интеллектуального анализа данных об использовании Интернета.

  4. ПРОЦЕСС ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНТЕРНЕТА МАЙНИНГ

    Процесс майнинга использования Интернета состоит из трех этапов. Как показано на рисунке,

    1. Предварительная обработка

    2. Pattern Discovery

    3. Анализ паттернов

    Рисунок 4: Процесс анализа использования Интернета

    Предварительная обработка:

    Предварительная обработка — это процесс подготовки данных, полученных из журналов сервера, журналов прокси-сервера и других данных, готовых к задаче обнаружения и анализа шаблонов.Задача предварительной обработки включает в себя множество процессов. Это:

    1. Очистка данных: включает удаление тех записей журнала, которые не участвуют в задаче интеллектуального анализа данных. Эти ненужные записи можно назвать шумом.

    2. Идентификация пользователей: включает идентификацию пользователей. Он связывает ссылку на страницу с конкретным пользователем. Идентификация пользователя — непростая задача, потому что (i) один IP-адрес может использоваться несколькими пользователями, (ii)

      Один пользователь может использовать разные IP-адреса

    3. Идентификация сеанса: включает идентификацию сеанса через веб-сервер.Он связывает ссылки веб-страницы групп с сеансом пользователя / сервера. Это также связано с некоторыми проблемами: (i) один IP-адрес может иметь несколько сеансов сервера, например, в случае прокси-серверов. (ii) Несколько IP-адресов могут иметь один сеанс сервера.

    4. Завершение пути: из-за прокси-серверов и кеширования не всегда возможно получить полные данные с веб-серверов. Пути доступа, показанные на веб-сервере, являются неполными, если ссылка на какую-либо страницу осуществляется через прокси-серверы или кеш.Завершение пути — это процесс завершения этих незавершенных путей.

    Открытие образца:

    После того, как необходимые транзакции были идентифицированы, следующим шагом является обнаружение шаблонов. На этапе обнаружения закономерностей широко используются алгоритмы интеллектуального анализа данных. Различные методы обнаружения паттернов:

    Статистический анализ: чаще всего используются методы статистического анализа. К ним относятся частотное распределение, среднее значение, режим, медиана и т. Д. В журналах веб-сервера.Эти методы составляют основу процесса IUM. Он предоставляет статистические данные и, таким образом, поддерживает принятие рыночных решений.

    Кластеризация: Кластеризация — это разделение ata на группы похожих объектов. Кластер представляет собой похожие между собой объекты. С точки зрения машинного обучения кластеры соответствуют скрытым шаблонам. Разработано множество алгоритмов кластеризации. Некоторые основные алгоритмы включают в себя: иерархические методы, метод K-средних, кластеризацию на основе сетки и т. Д.В IUM необходимо обнаружить два типа кластеров: кластеры использования и кластеры страниц. Кластеры использования помогают идентифицировать группы пользователей со схожими шаблонами просмотра. Кластеры страниц помогают идентифицировать группы страниц с похожим содержанием. Модель на основе динамической кластеризации, основанная на Марковском анализе, представлена ​​в [15].

    Классификация: Классификация — это процедура, при которой отдельные элементы объединяются в группы на основе количественной информации об одной или нескольких характеристиках, присущих элементам (называемых чертами, переменными, символами и т. Д.), И на основе обучающего набора ранее помеченных Предметы.Формально проблему можно сформулировать следующим образом: по данным обучения {(x1, y1),., (Xn, yn)} создать классификатор, который отображает любой объект

    к его истинному классификационному ярлыку, определенному каким-то неизвестным отображением (наземная истина). Например, если проблема заключается в фильтрации спама, то это

    некоторое представление электронного письма и y либо «Спам», либо

    «Не-спам». Алгоритмы статистической классификации обычно используются в системах распознавания образов. В WUM мы заинтересованы в профилировании пользователей из одного класса.Алгоритмы классификации включают в себя: алгоритм K-ближайшего соседа (KNN), простой байесовский алгоритм (NB), алгоритмы на основе концептуального вектора и т. Д.

    Ассоциация: Алгоритмы ассоциации находят корреляции между различными атрибутами в наборе данных. Чаще всего такой алгоритм применяется для создания ассоциативных правил, которые можно использовать при анализе корзины. Например, алгоритм ассоциации Microsoft. В IUM алгоритмы ассоциации используются для связывания веб-страниц, на которые ссылается пользователь в одном сеансе.. Такие алгоритмы, как Apriori, могут использоваться для интеллектуального анализа правил ассоциации.

    Последовательные паттерны: Последовательные паттерны обычно находят паттерны между транзакциями таким образом, что за одним паттерном следует другой во временной последовательности. Веб-журналы периодически записываются на веб-серверах. Эти записи журнала также включают отметки времени, связанные с каждым посещением пользователем ссылки. Эти последовательные шаблоны могут помочь организациям предсказать будущее время посещения пользователем своего веб-сайта. Это также может помочь установить связь между тем, какой файл / страница был посещен больше всего в течение какого сеанса пользователя / дня / времени / недели / месяца.

    Анализ паттернов:

    Анализ паттернов

    — это последний шаг в нашем процессе IUM. Это помогает организациям анализировать, как клиенты получают доступ к их веб-сайтам и какие страницы они чаще всего посещают. Цель анализа паттернов — отфильтровать неинтересные правила и проанализировать интересные правила, обнаруженные в процессе обнаружения паттернов. Основные методы, включенные в этот этап, включают:

    Методы визуализации SQL-запросов Методы OLAP и анализ удобства использования.

  5. ВЫВОДЫ

    6. Интеллектуальный анализ использования Интернета — это частный случай интеллектуального анализа данных, в котором анализируются шаблоны использования веб-страниц. Веб-страницы могут находиться на одном или нескольких серверах, а также могут быть в разных форматах. Internet Usage Mining — очень полезный инструмент для организаций, которые хотят сохранить свою клиентскую базу. Мы предоставили подробный обзор исследований в этой области. На рынке для IUM доступны различные программы и инструменты. Мы также предоставили демонстрацию WebLogAnalyzer® от Nihuo.Тем не менее, обзор короткий, так как район не очень хорошо изучен. Есть

    — огромный объем исследований в этой области для выявления новых методов и инструментов для обнаружения закономерностей и их анализа.

    ССЫЛКИ

    1. Дж-Хан М. Камбер «Интеллектуальный анализ данных: концепции и методы», 2-е издание, публикация Моргана Кауфмана, август

      .

    2. Барт Геталс «Исследование частой разработки образцов».

    3. Консорциум World Wide Web по определению характеристик использования Интернета (WCA).http://w3.org/WCA

    4. Software Inc. Webtrends. http://www.webtrends.com

    5. Рабочий стол NetGenesis netAnalysis, http://www.netgen.com

    6. Дж. Шривастава, Р. Кули, М. Дешпандей, Панг-Нинг Тан, Интеллектуальный анализ веб-использования: обнаружение и применение шаблонов использования из веб-данных, Департамент компьютерных наук и инженерии, Университет Миннесоты, Миннеаполис, MN 55455 США. http://cs.umn.edu

    7. Б.Мобашер, Р.Кули, Дж. Шривастава, Веб-майнинг: открытие информации и шаблонов во всемирной паутине, Департамент компьютерных наук и инженерии, Университет Миннесоты, Миннеаполис, Миннесота 55455, США http: //cs.umn.edu7

    7 лучших инструментов веб-майнинга для запуска веб-майнинга

    Введение

    Инструмент веб-интеллектуального анализа данных — это компьютерное программное обеспечение, которое использует методы интеллектуального анализа данных для выявления или обнаружения закономерностей в больших наборах данных. В современном мире данные — это деньги, но информация огромна, разнообразна и избыточна.Наличие инструментов для майнинга станет шлюзом, который поможет вам получить нужную информацию. В этом посте я собираюсь составить список, в котором собраны некоторые из популярных инструментов веб-майнинга в сети.

    Существует 3 области веб-майнинга: анализ веб-контента, анализ использования веб-ресурсов и анализ веб-структур.

    1. Web Content Mining: процесс сбора полезных данных с веб-сайтов. Этот контент включает новости, комментарии, информацию о компании, каталоги продукции и т. Д.

    2. Интеллектуальный анализ использования Интернета: процесс выявления или обнаружения закономерностей в больших наборах данных. И эти шаблоны позволяют вам предсказывать поведение пользователей или что-то в этом роде. Это два типа методов для шаблонов: инструмент анализа шаблонов и инструмент обнаружения шаблонов.

    3. Анализ веб-структуры: также известен как анализ ссылок. Это процесс выявления взаимосвязи между веб-страницами, на которые имеется информация или прямая ссылка.

    7 лучших инструментов веб-майнинга в Интернете

    1.R

    R — это язык или бесплатная среда для статистических вычислений и графики. Он стал доступным из языков сценариев, таких как Python, Ruby, Perl и т. Д.

    Поддерживаемые операционные системы: Платформы UNIX, Windows, MacOS
    Область веб-майнинга: Веб-майнинг использования

    2. Осьминога

    Octoparse — это простой, но мощный инструмент интеллектуального анализа веб-данных, который автоматизирует извлечение веб-данных.Это позволяет создавать высокоточные правила извлечения. (Вы знаете, я обязательно упомяну наш инструмент.) Сканеры, запускаемые в Octoparse, определяются настроенным правилом. Правило извлечения сообщит Octoparse: на какой веб-сайт перейти; где данные вы планируете сканировать; какие данные вы хотите и т. д.

    Поддерживаемые операционные системы: Windows XP / 7/8/10
    Область веб-интеллектуального анализа: Веб-интеллектуальный анализ

    3. Oracle Data Mining (ODM)

    Oracle Data Mining — это программное обеспечение для интеллектуального анализа данных от Oracle.Oracle Data Mining реализован в ядре Oracle Database, а модели интеллектуального анализа данных представляют собой первоклассные объекты базы данных. В процессах Oracle Data Mining используются встроенные функции Oracle Database для максимальной масштабируемости и эффективного использования системных ресурсов.

    Поддерживаемые операционные системы: Microsoft Windows
    Область веб-майнинга: Веб-майнинг

    4. Таблица

    Tableau предлагает семейство продуктов для интерактивной визуализации данных, ориентированных на бизнес-аналитику.Tableau позволяет мгновенно получать информацию, преобразовывая данные в визуально привлекательные интерактивные визуализации, называемые информационными панелями. Этот процесс занимает всего секунды или минуты, а не месяцы или годы, и достигается за счет использования простого в использовании интерфейса с перетаскиванием.

    Поддерживаемые операционные системы: Mac, Microsoft Windows
    Область веб-майнинга: Веб-майнинг

    5. Scrapy

    Scrapy — это фреймворк с открытым исходным кодом для сбора данных с веб-сайтов.Он написан на Python, и вы можете написать правила для извлечения веб-данных.

    Поддерживаемые операционные системы: Linux, Windows, Mac и BSD
    Область веб-майнинга: Майнинг веб-контента

    6. Алгоритм HITS

    HITS, сокращение от Hyperlink-Induced Topic Search, также известного как концентраторы и авторитетные источники, представляет собой алгоритм анализа ссылок, который оценивает веб-страницы.

    В алгоритме HITS первым шагом является получение страниц, наиболее релевантных поисковому запросу.Этот набор называется корневым набором и может быть получен путем взятия верхних страниц, возвращаемых алгоритмом поиска на основе текста. Базовый набор создается путем дополнения корневого набора всеми веб-страницами, на которые есть ссылки, и некоторыми страницами, которые ссылаются на него. Веб-страницы в базовом наборе и все гиперссылки между этими страницами образуют сфокусированный подграф.

    Область веб-майнинга: Веб-структура майнинга

    7. PageR ank Алгоритм

    PageRank Алгоритм — это популярный алгоритм интеллектуального анализа веб-структур.

    PageRank — это алгоритм анализа ссылок, который присваивает числовой вес каждому элементу связанного набора документов, такого как World Wide Web, с целью «измерения» его относительной важности в этом наборе. Алгоритм может быть применен к любой совокупности сущностей с взаимными цитатами и ссылками.

    Область веб-майнинга: Веб-структура майнинга

    Конфиденциальность и интеллектуальный анализ данных в Интернете

    И.Введение

    A. Обзор

    Сбор и анализ данных в Интернете открывают захватывающие возможности для бизнеса. Однако потенциально значительные изменения в европейских законах о конфиденциальности, а также предполагаемые изменения в американских законах предполагают, что юристы подходят к этим вопросам с осторожностью и осторожностью.

    В данной статье будет обзор —

    • Текущее состояние Закона США о конфиденциальности данных
    • Директива Европейского Союза о персональных данных
    • Последние законодательные предложения США
    • Подходы администрации Клинтона к конфиденциальности данных
    • Практические соображения с учетом возможных юридических изменений в законах о конфиденциальности данных

    Б.Недавние проблемы с конфиденциальностью

    American Express: American Express недавно объявила о сотрудничестве с Knowledge Base Marketing, Inc. База знаний содержит записи о 175 миллионах американцев, которые будут объединены с записями о покупках потребителей в American Express. Затем этот сборник будет использоваться, чтобы помочь компаниям проводить целевые маркетинговые кампании. American Express не планирует специально уведомлять держателей карт об этой операции.

    P-TRAK: В 1996 году была выражена озабоченность по поводу того, что поставщик делает номера социального страхования и другую личную информацию доступными для своих клиентов через свою базу данных.В конечном итоге поставщик прекратил предоставлять номера социального страхования.

    Файлы cookie: файлы cookie представляют собой небольшие файлы данных, отправляемые веб-сайтами на жесткие диски компьютеров, которые используются для посещения веб-сайта. Эти файлы данных отличаются друг от друга и позволяют веб-сайту отслеживать каждого конкретного посетителя веб-сайта. Файлы cookie вызывают озабоченность по поводу конфиденциальности, потому что они позволяют операторам веб-сайтов вести записи о том, что посетитель веб-сайта делает на сайте, кто эти посетители и где они могут быть достигнуты оператором веб-сайта.

    II. Текущее состояние Закона США о конфиденциальности данных

    Не существует общего закона о конфиденциальности, который обычно регулирует использование информации коммерческих баз данных в Соединенных Штатах. Однако несколько других законов потенциально имеют отношение к этому вопросу.

    A. Закон о конфиденциальности электронных коммуникаций (18 U.S.C. § 2701-2704, 2707)

    Налагает ограничения на мониторинг информации, проходящей через Интернет и онлайн-системы.

    Защищает электронную почту от раскрытия или использования содержимого сообщения кем-либо, кроме предполагаемого получателя.

    B. Закон о Федеральной торговой комиссии (15 USC § 41)

    §5 (a) Закона о Федеральной торговой комиссии (15 USC § 45 (a) (1)) делает незаконным совершение «несправедливых или обманных действий. или практики в торговле или влияющие на торговлю «.

    11 декабря 1997 г. официальный представитель Федеральной торговой комиссии заявил, что компании, которые ложно утверждают, что придерживаются политики конфиденциальности, могут нарушать Закон Федеральной торговой комиссии. В результате Федеральная торговая комиссия может предъявить иск этим компаниям.

    C. Правонарушения в отношении неприкосновенности частной жизни

    В Соединенных Штатах вполне возможно, что физическое лицо может полагаться на гражданское правонарушение в отношении неприкосновенности частной жизни для обеспечения соблюдения требований о нарушении конфиденциальности.

    1. Вторжение при изоляции: Для этого деликта необходимо продемонстрировать следующие элементы:

    • Намерение или знание
    • Разумное ожидание конфиденциальности

    Главный вопрос заключается в том, есть ли разумные ожидания конфиденциальности в Интернете. Хотя на сегодняшний день нет авторитетных источников по этому вопросу, были проведены многочисленные опросы, которые показывают, что люди опасаются, что у них нет конфиденциальности в Интернете.

    2. Публичное раскрытие частных фактов: Это деликтное право требует продемонстрировать следующие элементы:

    • Предоставление информации «широкой общественности»
    • Ответчик должен был вызвать раскрытие информации
    • Изначально факты должны были быть частными
    • Раскрытие информации должно быть «крайне оскорбительным для разумного человека.«

    3. Незаконное присвоение

    Этот деликт включает использование имени другого лица для получения преимущества без его согласия. Многие штаты приняли законы, регулирующие незаконное присвоение, с целью защитить использование имен знаменитостей. Однако формулировки в этих законах могут быть достаточно широкими, чтобы поддержать утверждение, основанное на коммерческом использовании обычной личной информации.

    4. Стерн против Delphi Internet Services Corp.

    (N.Y. Sup. Ct.1995): Ховард Стерн, знаменитость на радио, подал в суд на интернет-провайдера Delphi за использование его фотографии на одной из их электронных досок объявлений. Стерн подал в суд на основании закона о конфиденциальности Нью-Йорка. Суд постановил, что компания Delphi не несет ответственности, поскольку ее использование было случайным, исключением из закона. Суд отметил, что использование Delphi аналогично использованию поставщика новостей, и соответствующим образом защитил его использование.

    D. Саморегулирование

    Многие торговые ассоциации имеют принципы и руководящие принципы конфиденциальности, которые регулируют порядок ведения бизнеса их членами.Вот два примера:

    1. Ассоциация прямого маркетинга (http://www.the-dma.org) (см. Приложение 1)

    Ассоциация прямого маркетинга (DMA) насчитывает более 3600 членов в 50 странах. Он обнародовал общие руководящие принципы защиты личных данных, а также конкретные принципы электронной торговли. DMA недавно решило потребовать, чтобы все его члены соблюдали эти этические принципы, иначе они будут исключены из DMA. Это требование начнется в июле 1999 года.

      1. Руководство по защите личной информации
        • (1) Персональные данные должны собираться справедливым и законным способом в целях прямого маркетинга.
        • (2) Специалисты по прямому маркетингу должны ограничивать сбор данных только теми данными, которые считаются необходимыми для прямого маркетинга.
        • (3) Данные должны быть точными и полными и храниться не дольше, чем это необходимо.
        • (4) Физические лица могут запрашивать личные данные о себе, а также оспаривать точность личных данных.
        • (5) Потребители, предоставляющие данные, которые могут быть сданы в аренду или проданы, должны быть проинформированы об этом потенциале и должны иметь возможность удалить свои данные.
        • (6) Сбор, аренда, продажа и использование данных о потребителях должны ограничиваться целями прямого маркетинга.
        • (7) Каждый участник прямого маркетинга несет ответственность за безопасность своих данных.
        • (8) Посетителям сайтов обработки и хранения персональных данных следует разрешать посещение только в том случае, если они имеют явное разрешение прямого продавца и постоянно сопровождаются сотрудником.
        • (9) При передаче данных между участниками прямого маркетинга получатель несет ответственность за безопасность данных во время передачи. <, / Li>
        • (10) Комитет по этике DMA имеет юрисдикцию рассматривать индивидуальные жалобы, нарушающие это Руководство.
    1. Принципы и руководство DMA по маркетингу конфиденциальности в Интернете
      • (1) Уведомление в Интернете: специалисты по прямому маркетингу должны размещать на видном месте уведомление, в котором указывается, кто они такие, какую информацию они собирают, цели сбора информации, типы людей кто будет получать информацию и способ ограничения раскрытия информации.
      • (2) Отказ от участия: Маркетологи должны информировать клиентов о своем выборе отказа и действовать в соответствии с пожеланиями потребителей.
      • (3) Незапрашиваемая электронная почта: эти сообщения должны быть четко помечены как приглашения и идентифицировать маркетолога. Маркетологи также должны предоставить получателям метод предотвращения отправки будущих сообщений этим получателям.
      • (4) Сбор данных в Интернете с участием детей: Маркетологи должны учитывать свою аудиторию при принятии решения о сборе данных.Маркетологи должны поощрять родителей следить за своими детьми, пока их дети находятся в сети. Использование собранных данных должно быть ограничено маркетинговыми целями.

    2. TRUSTe (http://www.truste.org)

    1. TRUSTe — это инициатива, направленная на то, чтобы веб-сайты использовали «знак доверия», символ, указывающий на то, что веб-сайт соответствует требованиям раскрытия конфиденциальности TRUSTe.
    2. Получатели Trustmark должны иметь заявление о конфиденциальности, которое как минимум раскрывает:
      • Какие данные собираются
      • Как будут использоваться данные
      • Кто будет получать данные.

      Получатели должны отображать знак доверия и соблюдать его заявление о конфиденциальности.

    3. TRUSTe будет периодически проверять сайты своих лицензиатов, чтобы убедиться, что они соответствуют стандартам TRUSTe. Проверки соответствия также будут проводиться Coopers & Lybrand и KPMG Peat Marwick.
    4. TRUSTe поддерживается различными компаниями, включая AT&T, Excite, IBM, Land’s End, Netcom, Netscape и Oracle.

    3. Политика конфиденциальности

    (см. Приложение 2)

    III.Директива Европейского Союза о персональных данных (1995 OJ (L. 281) 31)

    (см. Приложение 3)

    Полное название: Директива 95/46 / EC Европейского парламента и Совета от 24 октября 1995 г. о защите физическим лицам в отношении обработки персональных данных и свободного перемещения таких данных.

    Директива должна быть принята каждым из 15 членов Европейского Союза до 24 октября 1998 года. (Статья 32)

    A. Основные положения Директивы для европейских участников

    1.Сфера действия

    (Статьи 2, 3)

    Личные данные в широком смысле определяются и включают любую информацию, относящуюся к идентифицированному или идентифицируемому физическому лицу.

    Обработка персональных данных также имеет широкое определение. Это означает любую операцию или набор операций, которые выполняются с личными данными, независимо от того, автоматически ли они выполняются.

    Директива применяется к обработке персональных данных, которая происходит, по крайней мере частично, с помощью автоматических средств, или к обработке, которая либо является частью файловой системы, либо предназначена для формирования части файловой системы.

    Исключение Директива не распространяется на обработку персональных данных физическим лицом в ходе чисто личной или домашней деятельности.

    2. Качество данных

    (Статья 6) Собираемые личные данные должны быть —

    • Обработано честно и законно
    • Собирается для определенных, явных и законных целей без дальнейшей обработки, несовместимой с этими целями
    • Адекватные, актуальные и не чрезмерные по отношению к целям сбора или обработки
    • Точность и актуальность при необходимости
    • Хранится не дольше необходимого в форме, идентифицирующей субъекты данных.

    3. Законность обработки данных

    (Статья 7) Личная информация может быть обработана, только если —

    • Субъект данных однозначно дает согласие или
    • Обработка необходима для контракта, стороной которого является субъект данных, или
    • Обработка необходима для выполнения юридических обязательств субъекта данных или контроллера данных или
    • Обработка необходима для задачи, выполняемой в общественных интересах.

    4. Особые категории данных

    (Статья 8) Директива предусматривает особый режим для личной информации, раскрывающей расовое или этническое происхождение, политические взгляды, религиозные или философские убеждения, членство в профсоюзах и данные, касающиеся здоровья или половой жизни.

    5. Идентификация контроллера данных

    (Статьи 10, 11) Субъекту данных должны быть предоставлены идентификационные данные контроллера данных, цели обработки данных и любая другая информация, необходимая для обеспечения обработки личной информации в справедливым и законным образом.

    6. Права доступа

    (Статья 12) Каждый субъект данных имеет право получить от контролера следующую информацию:

    • Подтверждение того, обрабатываются ли данные, относящиеся к субъекту
    • Цель обработки
    • Категории обрабатываемых данных
    • Получатели или категории получателей, которые получат данные.

    Кроме того, субъект данных имеет, где это уместно, право в отношении контроллера данных исправить, удалить или заблокировать обработку данных, которая не соответствует Директиве, если данные являются неполными или неточными.

    7. Права на возражение

    (Статья 14) Субъект данных имеет право возражать против обработки личной информации для прямого маркетинга или других целей.

    8. Положение об отказе от автоматизированной обработки

    (статья 15) Субъект данных имеет право не подвергаться решению, основанному исключительно на автоматизированной обработке данных, которая предназначена для оценки личных аспектов субъекта данных, таких как кредитоспособности и окажет юридическое или иное существенное влияние на предмет.Это право регулируется контрактами, которые субъект мог заключить, а также удовлетворением со стороны государства-члена того, что соответствующие меры защиты защищают интересы субъекта.

    9. Средства правовой защиты

    (Статьи 22, 23, 24) Физические лица могут обращаться за помощью в соответствии с их национальным законодательством. Субъекты данных имеют право получить компенсацию за ущерб от соответствующего контроллера данных, если контроллер несет ответственность за ущерб.

    B. Последствия для участников неевропейского происхождения

    1.Европейские государства-члены могут разрешить передачу личных данных в другие страны только в том случае, если эта другая страна обеспечивает «адекватный уровень защиты». (Статья 25)

    2. В статье 25 далее отмечается, что адекватный уровень защиты должен оцениваться в свете всех обстоятельств, связанных с операцией по передаче данных, с особым акцентом на:

    • Характер данных
    • Цель и продолжительность предлагаемой технологической операции
    • Страна происхождения
    • Страна конечного назначения
    • Правовые нормы другой страны
    • Профессиональные правила и безопасность в другой стране.

    3. Государства-члены должны информировать друг друга о странах, которые не обеспечивают адекватный уровень защиты. Они также должны принять соответствующие меры для предотвращения передачи данных в те страны, которые не соответствуют их требованиям.

    4. Чтобы помочь в определении «адекватной защиты», Рабочая группа Европейской комиссии по защите физических лиц в отношении обработки персональных данных выпустила документ, озаглавленный «Первые направления передачи персональных данных в третьи страны — возможные пути». Вперед в оценке адекватности.

      1. В этом документе рассматривается создание Белых списков стран, обладающих надлежащей защитой данных.
      2. Для стран, не включенных в белые списки, Документ определяет категорию переводов, которые будут особенно чувствительны и с большей вероятностью будут тщательно изучены:
        • Передача конфиденциальной информации, описанной в статье 8 Директивы
        • Переводы, сопряженные с риском финансовых потерь (например, платежи по кредитной карте через Интернет)
        • Переводы, несущие риск личной безопасности
        • Переводы, совершенные с целью принятия решения, которое существенно влияет на человека (например, предоставлять ли кредит)
        • Повторяющиеся передачи с большими объемами данных
        • Передачи, включающие сбор данных тайным или подпольным образом (например, файлы cookie в Интернете).
      3. При определении «адекватной защиты» Рабочая группа отметила, что двумя ключевыми элементами являются содержание эквивалентных правил и средства обеспечения соблюдения этих правил. Рабочая группа представила список из 6 принципов, которые должны быть отражены в содержании правил другой страны, как минимум:
        • (1) Ограничение цели. Данные следует обрабатывать только для определенной цели.
        • (2) Качество и пропорциональность данных. Данные должны быть точными и не чрезмерными по отношению к цели их получения.
        • (3) Прозрачность. Субъекты должны быть проинформированы о личности контроллера данных и цели обработки.
        • (4) Безопасность. Контроллер данных должен принять соответствующие технические и организационные меры безопасности.
        • (5) Права доступа, исправления и возражения. Субъект данных должен иметь право на получение данных, полученных контроллером, право разъяснять неточности и право возражать против определенного использования данных.
        • (6) Ограничения на последующие переводы в другие страны.Дальнейшие передачи должны быть разрешены только в том случае, если следующая страна также имеет адекватный уровень защиты.
        • (1) Конфиденциальные данные. Дополнительные гарантии должны защищать конфиденциальные данные, перечисленные в статье 8.
        • (2) Прямой маркетинг. Субъекты данных должны иметь возможность отказаться от использования своих данных в целях прямого маркетинга.
        • (3) Автоматизированные индивидуальные решения. Субъекты данных должны иметь гарантии, когда данные будут использоваться для автоматизированных индивидуальных решений.
        Кроме того, следующие 3 принципа были предложены для их использования, когда они применяются:
    1. Помимо вопроса о содержании правил, Рабочая группа отметила, что для эффективного обеспечения соблюдения правил система должна: 1) обеспечивать хороший уровень соответствия, (2) поддерживать и помогать отдельным субъектам данных обеспечивать соблюдение их прав и (3) обеспечивать надлежащую компенсацию в случае нарушения правил.

    5. Возможные безопасные гавани
    (статья 26) Директива разрешает передачу данных с участием других стран без надлежащего уровня защиты при следующих обстоятельствах, в том числе:

    • Если субъект данных дал свое недвусмысленное согласие на предлагаемую передачу
    • Если передача необходима для выполнения договора между субъектом данных и контролером данных
    • Если передача необходима для выполнения контракта, который выгоден интересам субъекта данных, но между контроллером данных и третьей стороной.

    6. Менее надежная безопасная гавань

    Документ Рабочей группы предостерегает от использования другой безопасной гавани в Статье 26 (2). Это положение допускает передачу, если другая страна не обеспечивает адекватный уровень защиты, если контроллер данных находит адекватные гарантии в соответствующих договорных положениях.

    Причины их предостережений следующие:

    1. Статья 26 (2) по-прежнему требует адекватных гарантий, даже в положениях контракта.
    2. Статья 26 (2) дополняется статьей 26 (3). Статья 26 (3) возлагает на государство-член бремя информирования остальной части Европейского Союза о любых разрешениях, предоставленных в соответствии с 26 (2). Это отмена других положений Директивы, которые требуют эквивалентного раскрытия только в том случае, если государство-член не предоставило адекватную защиту в соответствии со статьей 25.

    IV. Последние законодательные предложения США

    A. Конфиденциальность данных

    1. Государственные данные

      1. Федеральный закон о защите конфиденциальности в Интернете от 1997 г. (H.R. 1367)

        Резюме: Запрещает федеральным агентствам предоставлять через Интернет определенные конфиденциальные записи в отношении физических лиц и предоставлять средства правовой защиты в случаях, когда такие записи становятся доступными через Интернет.

        Статус: передан Комитету по реформе и надзору правительства Палаты представителей, 17 апреля 1997 г.

        Спонсор: член палаты представителей Марк Барретт (штат Висконсин)

    1. Закон о гарантиях информации о социальном обеспечении 1997 г. (HR 1331)

      Резюме: требует от Уполномоченного по социальному обеспечению сформировать Группу по гарантиям информации о социальном обеспечении, чтобы помочь Уполномоченному в разработке соответствующих механизмов и мер защиты для обеспечения конфиденциальности и неприкосновенности личной Записи социального обеспечения стали общедоступными.

      Статус: передан Комитету по методам и средствам дома, 15 апреля 1997 г.

      Спонсор: Представитель Барбара Кеннелли (D-CT)

    2. Коммерческие данные

      1. Закон 1997 года о защите частной жизни детей и родительских правах (HR 1972)

        Резюме:

        (1) Любой продавец данных, который, как установлено, сознательно покупает или продает данные, содержащие личную информацию (например, имя, номер телефона, социальные сети). номер безопасности или адрес электронной почты) ребенка младше 16 лет могут быть оштрафованы или лишены свободы, если этот продавец не получит письменного согласия родителей ребенка.Поставщик данных также должен выполнять запросы родителей относительно (1) источника личной информации, (2) содержания информации о ребенке родителя и (3) личности покупателей.

        (2) Любое лицо, использующее какую-либо личную информацию о ребенке младше 16 лет для связи с этим ребенком с целью продажи товаров или услуг ребенку или родителю, может быть оштрафовано на сумму до 5000 долларов США, если это лицо не соблюдает требования запросы от родителей об (1) источнике личной информации, (2) содержании информации о ребенке родителя, (3) личности покупателя и (4) прекращении предоставления этой личной информации о ребенке родителя в третьи лица.

        (3) Любой, кто использует тюремный труд для обработки данных или распространяет или запрашивает личную информацию о детях младше 16 лет с целью жестокого обращения, причинения физического вреда или сексуальной эксплуатации ребенка, должен быть оштрафован или заключен в тюрьму.

        Статус: передан Подкомитету Палаты представителей по преступности (через Комитет по судебной власти), 25 июня 1997 г. Слушания подкомитета состоялись 30 апреля 1998 г.

        Спонсор: Боб Фрэнкс (R-NJ)

      1. Закон о конфиденциальности информации и расширении прав потребителей (H.R. 1964)

        Резюме:

        (1) Наделяет Федеральную комиссию по торговле полномочиями начать судебное разбирательство через шесть месяцев после принятия законопроекта для расследования того, могут ли потребители определить (1) собирается ли информация о них, (2) ли эта информация используется для целей, не связанных с первоначальным сбором и (3) осуществлением контроля над сбором личной информации. FTC предложит изменения в правилах FTC в соответствии с этими тремя целями и завершит эти изменения в течение одного года после вступления в силу законопроекта.

        (2) Наделяет Федеральную комиссию связи полномочиями исследовать влияние взаимосвязанных сетей связи, таких как телефонные, кабельные и спутниковые, на эти три цели. FCC должна предложить изменения в своих правилах в соответствии с тремя целями и завершить эти изменения в течение одного года после вступления в силу законопроекта.

        (3) Внесены поправки в Закон о порядочности в общении, добавив положение, которое требует от провайдеров Интернет-услуг предоставлять программное обеспечение для проверки, ограничивающее доступ в Интернет к материалам, не подходящим для детей.

        Статус: передан Подкомитету Палаты представителей по телекоммуникациям, торговле и защите потребителей (через Комитет Палаты представителей по торговле), 26 июня 1997 г.

      1. Закон о защите конфиденциальности потребителей в Интернете от 1997 года (HR 98)
        (см. Приложение 4)

        Резюме: В отличие от текущих мер защиты конфиденциальности, которые позволяют людям отказаться от участия, этот закон разрешает использовать информацию только поставщикам услуг Интернета. если отдельные лица подписываются на базу данных.

        Интерактивные компьютерные услуги, которые определяются как те услуги, которые предоставляют множеству пользователей компьютерный доступ к Интернету, не могут раскрывать какую-либо «личную информацию» без согласия отдельного абонента услуги.

        Законопроект также требует, чтобы интерактивные компьютерные услуги раскрывали личность сторонних получателей личной информации соответствующему подписчику услуги.

        Законопроект уполномочил Федеральную торговую комиссию обеспечивать выполнение его положений.

        Статус: передан Комитету по торговле Палаты представителей, 7 января 1997 г.

        Спонсор: Представитель Vento (D-MN)

      1. Закон о конфиденциальности данных 1997 года (HR 2368)
        См. Приложение 5)

        Резюме

        (1) Создает рабочую группу индустрии компьютерных интерактивных услуг для выработки добровольных руководящих принципов:
        (1) ограничение сбора личной информации для коммерческие цели, полученные с помощью любого интерактивного компьютерного сервиса; (2) в отношении распространения нежелательных коммерческих сообщений электронной почты; (3) и стимулировать соблюдение руководящих принципов, включая значки, обозначающие их соблюдение.

        (2) Законопроект также запрещает использование личной информации в коммерческих маркетинговых целях, использование личной информации о здоровье или медицинской информации в медицинских целях или отображение номера социального страхования другого лица через интерактивную компьютерную службу, за исключением случаев, когда это лицо предыдущие деловые отношения или действующий контракт с поставщиком информации.

        Статус: передан Комитету по торговле палаты представителей, 31 июля 1997 г.

        Спонсор: член палаты представителей Билли Таузин (R-LA)

    1. Закон о социальной защите конфиденциальности в Интернете от 1996 г. [sic] (H.R. 1287)

      Резюме: запрещает интерактивным компьютерным службам раскрывать номера социального страхования или соответствующую личную информацию без его или ее предварительного информированного письменного согласия. Физические лица могут отозвать свое согласие в любое время, после чего интерактивная компьютерная служба перестанет раскрывать личную информацию.

      Статус: передан Комитету по торговле палаты представителей, 10 апреля 1997 г.

      Спонсор: член палаты представителей Роберт Фрэнкс (R-NJ)

    Б.Незапрашиваемая электронная почта / Регламент «Спам»

    1. Закон о защите электронного почтового ящика от 1997 г. (S. 875)

    Резюме: лицо подлежит штрафу в размере до 5000 долларов США, если оно выполняет одно из следующих действий:

    • (1) Отправляет нежелательное электронное письмо с незарегистрированного или вымышленного адреса, чтобы предотвратить ответы на сообщение.
    • (2) Маскирует источник нежелательного сообщения электронной почты, чтобы получатели не могли использовать почтовый фильтр.
    • (3) После отправки незапрашиваемого сообщения электронной почты не выполняет запрос на прекращение отправки дальнейших сообщений.
    • (4) Распространяет набор адресов электронной почты, зная, что некоторые из получателей не хотят получать нежелательные сообщения электронной почты.
    • (5) Инициирует незапрашиваемое сообщение электронной почты, несмотря на предварительное уведомление о том, что получатель не хочет получать незапрашиваемое сообщение.
    • (6) Регистрирует или создает доменное имя в Интернете с основной целью инициирования передачи нежелательной электронной почты.
    • (7) Отправляет незапрашиваемое сообщение электронной почты через интерактивную компьютерную службу, зная, что отправка этого сообщения нарушает правила интерактивной компьютерной службы.
    • (8) Несмотря на противоположные правила интерактивной компьютерной службы, обращается к серверу этой службы для сбора адресов электронной почты.
    • (9) Инициирует передачу массовых незапрашиваемых сообщений электронной почты, но затем разделяет сообщения, чтобы обойти этот законопроект.

    Статус: Направление Сенатского комитета по торговле, науке и транспорту, 11 июня 1997 г.

    Спонсор: Роберт Торричелли (штат Нью-Джерси)

    2. Закон о защите пользователей сети 1997 г. (HR 1748)

    Резюме: вносит поправки в Закон о коммуникациях 1934 года —

    • (1) Запретить передачу нежелательных рекламных объявлений по электронной почте при отсутствии ранее существовавших и текущих деловых или личных отношений, за исключением случаев, когда получатель предоставляет явное приглашение для отправки таких рекламных объявлений.
    • (2) Требовать, чтобы нежелательные рекламные объявления начинались с даты и времени отправки сообщения, личности отправителя и обратного адреса электронной почты отправителя.

    Статус: передан Комитету по коммерции Палаты представителей, 22 мая 1997 г.

    Спонсор: Крис Смит (R-NJ)

    3. Закон 1997 года о добровольном выборе коммерческой электронной почты (S. 771)

    Резюме:

    • (1) Требует, чтобы любое лицо, передающее незапрашиваемое коммерческое сообщение электронной почты, включало как часть сообщения слово «реклама» в начале сообщения, а также имя и адрес отправителя.
    • (2) Наделяет Федеральную торговую комиссию полномочиями в отношении нежелательной электронной почты. Это включает возможность проводить расследования и налагать штрафы.
    • (3) Позволяет штату подавать иск от имени своих жителей, если этот штат уведомляет Федеральную торговую комиссию.
    • (4) Требует, чтобы отправители нежелательной электронной почты завершали эти сообщения по запросу получателей этих сообщений.

    Статус: передан Комитету Сената по торговле, науке и транспорту, 21 мая 1997 г.

    Спонсор: Фрэнк Мурковски (R-AK)

    V. Подходы администрации Клинтона к конфиденциальности данных

    A. Новый комплексный план действий по обеспечению конфиденциальности

    (см. Приложение 5)

    Объявлено 14 мая 1998 года вице-президентом Гором, План состоит из следующих элементов:

    • Конфиденциальность медицинских данных: Вице-президент призвал Конгресс принять закон, ограничивающий доступ к медицинским записям и позволяющий людям исправлять свои записи.
    • One Stop Opt-Out: Вице-президент указал, что FTC будет спонсировать новый веб-сайт, расположенный по адресу «www.consumer.gov». На этом сайте потребители смогут (1) запретить компаниям предварительно проверять свои кредитные записи, (2) ограничить продажу данных своих водительских прав поставщикам данных и (3) удалить свои имена и адреса из прямой рассылки. списки.
    • Надлежащее использование данных федерального правительства: Вице-президент объявил, что президент направил новый меморандум главам агентств, чтобы гарантировать, что новые технологии используются в соответствии с существующими государственными законами о конфиденциальности, и для оценки законодательных предложений в отношении этих государственных законов о конфиденциальности.

      • Саммит по вопросам конфиденциальности

    • : Вице-президент попросил Министерство торговли провести саммит в течение июня, чтобы собрать вместе защитников конфиденциальности и представителей отрасли. Этот саммит будет посвящен вопросам саморегулирования и конфиденциальности детей.

    B. Основа для глобальной электронной торговли

    Объявленная 1 июля 1997 года президентом Клинтоном, концепция является эквивалентом Заявления администрации Клинтона о миссии в отношении электронной торговли. Он основан на следующих пяти принципах:

    1.Частный сектор должен лидировать.
    2. Правительствам следует избегать необоснованных ограничений электронной торговли.
    3. Там, где необходимо участие правительства, его цель должна заключаться в поддержке и обеспечении соблюдения предсказуемой, минималистской, последовательной и простой правовой среды для торговли.
    4. Правительства должны признать уникальные качества Интернета.
    5. Электронная торговля через Интернет должна развиваться на глобальной основе.

    Что касается вопросов конфиденциальности, Рамочная основа поддерживает режимы саморегулирования.Администрация указала, что она будет привлекать своих ключевых торговых партнеров, таких как Европейский Союз, для лучшего понимания американского рыночного подхода к конфиденциальности. Хотя в Концепции одобряется саморегулирование отрасли, в ней делается вывод о том, что, если эффективная защита невозможна с помощью этого метода, Администрация пересмотрит свой подход.

    К 1 июля 1998 г. президенту Клинтону и Конгрессу должен быть представлен отчет о ходе выполнения саморегулирования конфиденциальности для оценки эффективности саморегулирования.

    C. Министерство торговли: элементы эффективного саморегулирования для защиты конфиденциальности

    В поддержку концепции президента Клинтона Министерство торговли опубликовало проект документа для обсуждения персоналом по саморегулированию конфиденциальности. В этом документе определены ключевые принципы, необходимые для эффективного режима саморегулирования.

    1. Принципы честной информационной практики

    1. Осведомленность: Потребители должны знать —
      • Личность сборщика их личной информации
      • Предполагаемое использование информации
      • Средства, с помощью которых они могут ограничить его раскрытие.

      Поставщики данных несут ответственность за повышение осведомленности потребителей об этих проблемах и могут сделать это с помощью:

      • Политики конфиденциальности
      • Уведомление
      • Образование потребителей
    2. Выбор: Потребители должны иметь возможность выбирать, будут ли и как их информация использоваться. Чтобы сделать этот выбор возможным, потребителям должны быть предложены простые, понятные и доступные механизмы. В некоторых случаях, таких как медицинская информация или информация о детях, поставщики данных не должны использовать эти данные без согласия соответствующего лица.
    3. Безопасность данных: компании должны принимать разумные меры предосторожности для защиты точности и целостности данных. Это должно распространяться на тех третьих лиц, которым они могут отправлять данные.
    4. Доступ для потребителей: потребители должны иметь доступ к собранной о них информации, а также исправлять любые неточности.

    2. Исполнение

    1. Потребительская помощь: компании должны предлагать какую-либо форму разрешения споров, чтобы обеспечить возмещение по жалобам потребителей.
    2. Проверка: компании должны иметь возможность продемонстрировать правильность заявлений, которые они делают о своих режимах защиты конфиденциальности.
    3. Последствия: Примеры последствий включают отмену права на использование печати или логотипа, внесение имени нарушителя в список недобросовестных участников или исключение из торговой ассоциации. Ответственность FTC может также возникнуть, если компания не соблюдает свою политику конфиденциальности.

    D. Федеральная торговая комиссия

    1.Мониторинг саморегулирования

    (см. Приложение 7)

    В марте 1998 года FTC провела опрос коммерческих веб-сайтов, чтобы определить, в какой степени они раскрывают свою политику конфиденциальности и предоставляется ли потребителям выбор в отношении онлайн-коллекции и использование их личных данных.

    FTC провела исследование 1200 веб-сайтов, включая 100 наиболее часто посещаемых сайтов, 200 детских сайтов и 900 коммерческих сайтов из базы данных сайтов, поддерживаемой Dun & Bradstreet.

    FTC искала 4 элемента в политике конфиденциальности, помимо того, легко ли их найти:

    1. Уведомление потребителей о том, будет ли их информация передана другим сторонам
    2. Предоставляется ли потребителям выбор в отношении использования данных
    3. Могут ли потребители получить доступ к своим личным данным
    4. Могут ли потребители проинформированы о мерах безопасности, принятых для защиты данных.

    Результаты этого исследования FTC будут включены в предстоящий отчет Конгрессу, в котором основное внимание будет уделено эффективности саморегулирования личных данных.Этот отчет будет опубликован в июне 1998 года.

    2. Индивидуальные справочные службы

    1. В декабре 1997 года FTC опубликовала отчет для Конгресса, одобряющий принципы саморегулирования, обнародованные Группой индивидуальных справочных служб (IRSG).
    2. Индивидуальные справочные службы — это поставщики, которые собирают и распространяют личную идентификационную информацию о потребителях, например их кредитные рейтинги.
    3. IRSG состоит из 14 компаний, подавляющее большинство из которых относятся к сфере индивидуальных справочных услуг.
    4. Принципы IRSG следующие:

      (1) Ограничения на доступность закрытой информации: IRSG по-разному обращается с клиентами в зависимости от их доступа к закрытой информации. Чем шире доступ к информации у клиента, тем больше у него контроля.
      (2) Мониторинг использования и ведение контрольных журналов: Каждая услуга требуется для ведения учета подписчиков более высокого уровня, например профессиональных пользователей. Эта запись должна содержать личность поверенного, типы использования нанятого подписчика и условия, с которыми подписчик согласился.Эта запись должна храниться в течение трех лет после прекращения отношений между услугой и абонентом. Сервисы не обязаны записывать, к какой информации получили доступ их подписчики.
      (3) Доступ потребителей к личной информации и методы обеспечения точности информации: методы обеспечения точности включают только принятие данных из авторитетных источников и исправление неточностей, представленных отдельными лицами. В качестве альтернативы член IRSG может направить человека к источнику данных.
      (4) Возможность отказа: отдельные лица могут отказаться от общего распространения своей информации, но не могут отказаться от распространения среди профессиональных и коммерческих пользователей.
      (5) Обучение потребителей и открытость: Услуги предназначены для информирования общественности и пользователей о проблемах конфиденциальности. Каждая служба должна иметь заявление о политике конфиденциальности, которое отвечает таким требованиям, как раскрытие того, кому она может раскрывать информацию. Услуги также должны уведомлять потребителей с помощью рекламы или других образовательных мероприятий.
      (6) Обеспечение соответствия: практика членов IRSG подлежит проверке независимой профессиональной службой с достаточной квалификацией.

    5. FTC критиковала Принципы IRSG

      (1) Принципы IRSG не ограничивают или не контролируют использование общедоступной информации.
      (2) Принципы не требуют специальных контрольных журналов записей, к которым имеет доступ каждый пользователь.
      (3) Принципы не позволяют людям получить доступ к публичным записям или публично доступной информации, хранящейся членами IRSG.

      Несмотря на эти опасения, FTC рекомендовала разрешить IRSG Group продемонстрировать, что их Принципы являются жизнеспособной системой саморегулирования. Кроме того, члены IRSG согласились пересмотреть опасения Федеральной торговой комиссии к июню 1999 года.

    3.Незапрашиваемая электронная почта (спам)

    FTC участвовала в трех инициативах в этой области:

    • Саморегулирование: Группа заинтересованных сторон во главе с Центром демократии и технологий готовит отчет, в котором излагаются возможные варианты на этом фронте.
    • Правоприменительные меры: FTC подала несколько исков против лиц, которые, по ее мнению, совершают мошеннические действия с помощью незапрашиваемой коммерческой электронной почты, в том числе FTC против Махера (D. MD, подана фев.19, 1998) и FTC против Кули (D. Ariz., Подано 4 марта 1998 г.).
    • Образование: сотрудники FTC подготовили материалы, предупреждающие потребителей об опасности нежелательной коммерческой электронной почты.

    E. Конфиденциальность медицинской информации и Департамент здравоохранения и социальных служб

    В соответствии с Законом о переносимости и подотчетности медицинского страхования 1996 года Департамент здравоохранения и социальных служб должен опубликовать положения о стандартах конфиденциальности медицинской информации в течение шести месяцев с августа 1999 года. если Конгресс не примет к августу 1999 г. закон о неприкосновенности частной жизни.

    Министр здравоохранения и социальных служб рекомендовал, чтобы пять принципов направляли любое предлагаемое законодательство:

    1. Ограниченные цели: Медицинская информация должна раскрываться только в медицинских целях.
    2. Безопасность. Те, кто законно получает медицинскую информацию, должны принимать разумные меры предосторожности для защиты информации.
    3. Потребительский контроль: люди должны иметь возможность знать, что находится в их записях, кто исследовал их записи, как они могут изменить неточную информацию в своих записях и где они могут получить свои записи.
    4. Подотчетность: Для обеспечения соблюдения этих принципов те, кто их нарушает, должны быть строго наказаны, включая возможность уголовного наказания.
    5. Баланс интересов: интересы конфиденциальности должны быть сбалансированы с другими национальными приоритетами.

    VI. Практические соображения с учетом возможных юридических изменений в законах о конфиденциальности данных

    A. Наблюдение за развитием событий

    Внимательно следите за проблемой в течение 1998 года. Законодательство США может быстро измениться в ответ на переговоры с Европейским союзом по поводу его Директивы о персональных данных.

    B. Обзор выполнения Директивы

    Внимательно следите за развитием Директивы и учитывайте ее влияние на вашу деятельность. Сфера действия Директивы может даже быть достаточно широкой, чтобы включать сообщения электронной почты, содержащие личные данные. Каждое государство-член Европейского Союза должно принять Директиву, но они могут законодательно внести небольшие изменения по сравнению с Директивой, когда она будет принята.

    C. Оценка веб-сайтов

    Определите, может ли ваш веб-сайт дифференцировать пользователей в зависимости от географического положения.Это может быть необходимо, если вы ожидаете проблем с соблюдением Директивы.

    D. Обзор сбора данных

    Узнайте, как ваш веб-сайт собирает информацию. Это автоматический сбор с помощью файлов cookie или добровольная информация? Европейский Союз может решительно отреагировать на автоматический сбор данных, если эти данные собираются без ведома субъектов данных.

    E. Обзор пользователей данных

    Определите, как будут использоваться данные с вашего веб-сайта.Если вы запрашиваете согласие своих клиентов на использование их данных, особенно важно, чтобы вы установили все конкретные виды использования до получения их согласия. Согласно Директиве, цели сбора данных должны быть как конкретными, так и явными.

    F. Принятие политик конфиденциальности

    (см. Приложение 2)

    Рассмотрите возможность размещения заметного заявления о политике конфиденциальности на своем веб-сайте. Он должен включать обработку следующих вопросов:

    • Ваша личность (контролер данных)
    • Цели сбора данных
    • Как долго будут храниться данные
    • Каким образом хранятся данные
    • Процедуры обеспечения точности данных, включая то, как отдельные лица могут исправить неточности в своих данных
    • Как люди могут получить доступ к своим личным данным, а также узнать, кто будет получать их данные
    • Положения об участии или отказе для физических лиц
    • Порядок разрешения споров

    г.Просмотрите форму согласия

    Рассмотрите возможность использования формы согласия на своем веб-сайте. Убедитесь, что в вашей форме согласия отражены все возможные способы использования данных, включая возможную передачу данных по электронной почте.

    Web Mining — обзор

    9.6 Web Mining

    Всемирная паутина — это огромное хранилище текста. Практически все это отличается от обычного «простого» текста тем, что содержит явную структурную разметку. Некоторая разметка является внутренней и указывает структуру или формат документа; другая разметка является внешней и определяет явные гипертекстовые ссылки между документами.Оба этих источника информации дают дополнительные возможности для интеллектуального анализа веб-документов. Веб-анализ похож на интеллектуальный анализ текста, но использует преимущества этой дополнительной информации и часто улучшает результаты за счет существования тематических каталогов и другой информации в Интернете.

    Учитывать внутреннюю разметку. Интернет-ресурсы, содержащие реляционные данные, — телефонные справочники, каталоги продуктов и т. Д. — используют команды форматирования языка гипертекстовой разметки (HTML) для четкого представления содержащейся в них информации пользователям Интернета.Однако извлечь данные из таких ресурсов автоматическим способом довольно сложно. Для этого программные системы используют простые модули синтаксического анализа, называемые оболочками , для анализа структуры страницы и извлечения необходимой информации. Если оболочки кодируются вручную, что часто бывает, это тривиальный вид интеллектуального анализа текста, поскольку он полагается на страницы, имеющие фиксированную, заранее определенную структуру, из которой информация может быть извлечена алгоритмически. Но страницы редко подчиняются правилам. Их структуры различаются; веб-сайты развиваются.Ошибки, несущественные для человека-читателя, полностью нарушают процедуры автоматического извлечения. Когда происходит изменение, настройка оболочки вручную может стать кошмаром, который включает в себя изучение существующего кода и исправление его таким образом, чтобы не повредить где-либо еще.

    Введите Индукция обертки — автоматическое обучение оберток по примерам. Входные данные — это обучающий набор страниц вместе с кортежами, представляющими информацию, полученную с каждой страницы.Результатом является набор правил, которые извлекают кортежи путем синтаксического анализа страницы. Например, он может искать определенные разделители HTML — границы абзацев (

    ), записи списка (

  6. ) или жирный шрифт ( ), — которые дизайнер веб-страницы использовал для установки отключите ключевые элементы информации и узнайте последовательность, в которой представлены сущности. Этого можно достичь, перебирая все варианты разделителей, останавливаясь при обнаружении согласованной оболочки.Тогда распознавание будет зависеть только от минимального набора сигналов, обеспечивающих некоторую защиту от постороннего текста и маркеров во входных данных. В качестве альтернативы можно последовать совету Эпикура в конце Раздела 5.9 (стр. 186) и найти надежную оболочку, которая использует несколько сигналов для защиты от случайных изменений. Большим преимуществом автоматической индукции оболочки является то, что когда ошибки вызваны стилистическими вариантами, их несложно добавить к обучающим данным и заново создать новую оболочку, которая их учитывает.Индукция оболочки сокращает проблемы распознавания, когда происходят небольшие изменения, и значительно упрощает создание новых наборов правил извлечения, когда структуры радикально меняются.

    Одна из проблем Интернета заключается в том, что в нем много мусора. Чтобы отделить зерно от плевел, основатели Google ввели показатель под названием PageRank; он также используется в различных формах в других поисковых системах и во многих других приложениях для веб-майнинга. Он пытается измерить престиж веб-страницы или сайта, где престиж , согласно словарному определению, означает «высокий статус, достигнутый благодаря успеху или влиянию.Есть надежда, что это хороший способ определить авторитет, определяемый как «признанный источник экспертной информации или совета». Напомним, что алгоритм PageRank был идентифицирован ранее в Таблице 9.1 как один из 10 лучших алгоритмов интеллектуального анализа данных, единственный, с которым мы до сих пор не сталкивались. Возможно, сомнительно, следует ли его относить к классу алгоритмов интеллектуального анализа данных, но все же стоит описать его.

    Ключ — внешняя разметка в виде гиперссылок. В сетевом сообществе люди награждают успех ссылками.Если вы даете ссылку на мою страницу, это, вероятно, потому, что вы находите ее полезной и информативной — это успешная веб-страница. Если на нее ссылается множество людей, это указывает на престиж: моя страница успешна и влиятельна. Посмотрите на рисунок 9.1, на котором показана крошечная часть Интернета, включая ссылки между страницами. Какие из них вы считаете наиболее авторитетными? Страница F имеет пять входящих ссылок, что указывает на то, что пять человек сочли, что на нее стоит ссылаться, поэтому велика вероятность, что эта страница более авторитетна, чем другие. B — второе место с четырьмя звеньями.

    РИСУНОК 9.1. Запутанная «паутина».

    Простой подсчет ссылок — грубая мера. Некоторые веб-страницы содержат тысячи исходящих ссылок, тогда как другие — всего одну или две. Более редкие ссылки более разборчивы и должны иметь большее значение, чем другие. Ссылка с вашей страницы на мою дает больше престижа, если на вашей странице мало исходящих ссылок. На рисунке 9.1 множество ссылок, исходящих из страницы A , означает, что каждая из них имеет меньший вес просто потому, что A является плодовитым линкером.С точки зрения F , ссылки из D и E могут быть более ценными, чем ссылка из A . Есть еще один фактор: ссылка более ценна, если она идет с престижной страницы. Ссылка с B на F может быть лучше, чем другие на F , потому что B более престижна. По общему признанию, этот фактор имеет определенную замкнутость, и без дальнейшего анализа неясно, можно ли заставить его работать.Но действительно может.

    Вот подробности. Мы определяем PageRank страницы как число от 0 до 1, которое измеряет ее престиж. Каждая ссылка на страницу увеличивает ее PageRank. Сумма, которую он вносит, представляет собой PageRank страницы со ссылками, деленную на количество исходящих с нее ссылок. PageRank любой страницы рассчитывается путем суммирования этого количества по всем ссылкам на нее. Значение для D на рисунке 9.1 вычисляется путем прибавления одной пятой значения для A (поскольку он имеет пять исходящих каналов) к половине значения для C .

    Используется простой итерационный метод, чтобы разрешить очевидно циклический характер вычислений. Начните с случайного присвоения начального значения каждой странице. Затем пересчитайте PageRank каждой страницы, суммируя соответствующие количества, описанные ранее, по входящим ссылкам. Если исходные значения рассматриваются как приближение к истинному значению PageRank, новые значения являются лучшим приближением. Продолжайте, создавая третье приближение, четвертое и так далее. На каждом этапе пересчитывайте PageRank для каждой страницы в Интернете.Остановитесь, когда для каждой страницы следующая итерация дает почти такой же PageRank, что и предыдущая.

    С учетом двух модификаций, обсуждаемых ниже, эта итерация гарантированно сойдется, причем довольно быстро. Хотя точные детали скрыты в секрете, сегодняшние поисковые системы, вероятно, ищут точность для окончательных значений от 10 −9 до 10 −12 . В раннем эксперименте сообщалось о 50 итерациях для гораздо меньшей версии Интернета, чем та, которая существует сегодня, до того, как детали стали коммерческими; Теперь требуется в несколько раз больше итераций.Предполагается, что Google запускает программы в течение нескольких дней для расчета рейтинга страниц для всей сети, и эта операция — или, во всяком случае, раньше — выполнялась каждые несколько недель.

    Есть две проблемы с расчетом, который мы описали. Вы, вероятно, представляете себе, как PageRank течет по запутанной «паутине» на рис. 9.1, попадает на страницу по входящим ссылкам и покидает ее по исходящим ссылкам. Что делать, если нет входящих ссылок (стр. H )? Или нет исходящих ссылок (стр. G )?

    Чтобы воплотить эту картину в жизнь, представьте себе веб-серфера, который нажимает ссылки наугад.Он берет текущую страницу, случайным образом выбирает исходящую ссылку и переходит на целевую страницу этой ссылки. Вероятность перехода по какой-либо конкретной ссылке меньше, если есть много исходящих ссылок, что является именно тем поведением, которое мы хотим от PageRank. Оказывается, PageRank данной страницы пропорционален вероятности того, что пользователь, выполняющий случайный поиск, попадет на эту страницу.

    Теперь проблема, вызванная страницей без исходящих ссылок, становится очевидной: это понижает рейтинг PageRank, потому что, когда пользователи заходят, они не могут выйти.В более общем смысле, набор страниц может ссылаться друг на друга, но не на что-либо еще. Эта кровосмесительная группа также снижает рейтинг PageRank: случайный пользователь попадает в ловушку. А страница без ссылок? Случайные серферы никогда не достигают его Фактически, они никогда не достигают какой-либо группы страниц, на которую нет входящих ссылок из остальной части Интернета, даже если они могут иметь внутренние ссылки и исходящие ссылки на Интернет в целом.

    Эти две проблемы означают, что описанные выше итерационные вычисления не сходятся, как мы ранее утверждали.Но решение простое: телепортация . С некоторой небольшой вероятностью просто заставьте пользователя перейти на случайно выбранную страницу вместо того, чтобы переходить по ссылке с той, на которой он находится. Это решает обе проблемы. Если серферы застряли на G , они в конечном итоге телепортируются из него. И если они не могут достичь H с помощью серфинга, они в конечном итоге телепортируются в него.

    Вероятность телепортации сильно влияет на скорость сходимости итерационного алгоритма и на точность его результатов.В крайнем случае, если бы он был равен 1, что означает, что пользователь всегда телепортировался, структура ссылок не влияла бы на PageRank, и не было бы необходимости в итерациях. Если бы он был равен 0 и серфер никогда не телепортировался, расчет вообще не сходился бы. Ранее опубликованные эксперименты использовали вероятность телепортации 0,15; некоторые предполагают, что поисковые системы немного увеличивают его, чтобы ускорить конвергенцию.

    Вместо телепортации на случайно выбранную страницу вы можете выбрать заранее определенную вероятность для каждой страницы и — как только вы решили телепортироваться — использовать эту вероятность, чтобы определить, где приземлиться.Это не влияет на расчет. Но это влияет на результат. Если бы страница была дискриминирована из-за того, что она получила меньшую вероятность, чем другие, то в итоге она получила бы меньший PageRank, чем заслуживает. Это дает операторам поисковых систем возможность влиять на результаты расчета — возможность, которую они, вероятно, используют для дискриминации определенных сайтов (например, тех, которые, по их мнению, пытаются получить несправедливое преимущество, используя систему PageRank). Это то, из чего делаются судебные иски.

    Web Mining — GeeksforGeeks

    Web Mining

    Web Mining — это процесс методов интеллектуального анализа данных для автоматического обнаружения и извлечения информации из веб-документов и служб. Основная цель веб-майнинга — обнаружение полезной информации из всемирной паутины и моделей ее использования.

    Приложения веб-интеллектуального анализа:

    1. Веб-интеллектуальный анализ помогает повысить мощность поисковой системы за счет классификации веб-документов и идентификации веб-страниц.
    2. Он используется для веб-поиска, например, Google, Yahoo и т. Д., И вертикального поиска, например, FatLens, Become и т. Д.
    3. Веб-майнинг используется для прогнозирования поведения пользователей.
    4. Веб-майнинг очень полезен для конкретного веб-сайта и электронной услуги, например, для оптимизации целевой страницы.

    Веб-интеллектуальный анализ можно в общих чертах разделить на три различных типа интеллектуального анализа данных: интеллектуальный анализ веб-контента, анализ веб-структуры и анализ использования веб-ресурсов. Это объясняется следующим образом.

    1. Анализ веб-содержимого:
      Анализ веб-содержимого — это приложение для извлечения полезной информации из содержимого веб-документов.Веб-контент состоит из нескольких типов данных — текст, изображение, аудио, видео и т. Д. Данные контента — это группа фактов, которые разрабатываются на веб-странице. Он может предоставить эффективные и интересные шаблоны о потребностях пользователей. Текстовые документы связаны с интеллектуальным анализом текста, машинным обучением и обработкой естественного языка. Этот майнинг также известен как интеллектуальный анализ текста. Этот тип интеллектуального анализа данных выполняет сканирование и интеллектуальный анализ текста, изображений и групп веб-страниц в соответствии с содержимым ввода.
    2. Анализ веб-структуры:
      Анализ веб-структуры — это приложение для обнаружения структурной информации из Интернета.Структура веб-графа состоит из веб-страниц как узлов и гиперссылок как ребер, соединяющих связанные страницы. Анализ структуры в основном показывает структурированную сводку конкретного веб-сайта. Он определяет взаимосвязь между веб-страницами, на которые имеется информация или прямая ссылка. Для определения связи между двумя коммерческими веб-сайтами может быть очень полезен анализ веб-структуры.
    3. Анализ использования Интернета:
      Анализ использования Интернета — это приложение для выявления или обнаружения интересных шаблонов использования из больших наборов данных.И эти шаблоны позволяют вам понять поведение пользователей или что-то в этом роде. При интеллектуальном анализе использования Интернета пользователь получает доступ к данным в Интернете и собирает данные в виде журналов. Таким образом, интеллектуальный анализ использования Интернета также называется интеллектуальным анализом журналов.

    Сравнение интеллектуального анализа данных и веб-интеллектуального анализа:

    точки интеллектуальный анализ данных веб-интеллектуальный анализ
    Определение интеллектуальный анализ данных — это процесс, который пытается обнаружить закономерности и скрытые знания большие наборы данных в любой системе. Веб-интеллектуальный анализ — это процесс методов интеллектуального анализа данных для автоматического обнаружения и извлечения информации из веб-документов.
    Приложение Data Mining очень полезно для анализа веб-страниц. Web Mining очень полезен для определенного веб-сайта и электронной услуги.
    Целевые пользователи Специалист по анализу данных и инженеры по данным. Специалисты по обработке данных вместе с аналитиками данных.
    Доступ Интеллектуальный анализ данных — это доступ к данным в частном порядке. Web Mining — это публичный доступ к данным.
    Структура В интеллектуальном анализе данных получить информацию из явной структуры. В веб-майнинге получайте информацию со структурированных, неструктурированных и частично структурированных веб-страниц.
    Тип проблемы Кластеризация, классификация, регрессия, прогнозирование, оптимизация и управление. Анализ веб-контента, анализ веб-структуры.
    Инструменты Включает такие инструменты, как алгоритмы машинного обучения. Специальными инструментами для веб-майнинга являются журналы Scrapy, PageRank и Apache.
    Навыки Включает подходы к очистке данных, алгоритмы машинного обучения. Статистика и вероятность. Включает знания прикладного уровня, инженерию данных с математическими модулями, такими как статистика и вероятность.

    Веб-и текстовый анализ

    Веб-интеллектуальный анализ и интеллектуальный анализ текста — подробное руководство по интеллектуальному анализу данных

    Веб-майнинг:

    Веб-интеллектуальный анализ — это процесс, который включает в себя различные методы интеллектуального анализа данных для извлечения знаний из веб-данных, классифицируемых как веб-контент, веб-структура и использование данных.Он включает в себя процесс обнаружения полезной и неизвестной информации из веб-данных.

    Веб-майнинг можно классифицировать по следующим категориям:

    1. Веб-контент
    2. Веб-структура
    3. Использование Интернета

    Давайте разберемся с концепциями различных категорий, включенных в веб-майнинг.

    Интеллектуальный анализ веб-контента:

    Интеллектуальный анализ веб-контента определяется как процесс преобразования необработанных данных в полезную информацию с использованием содержимого веб-страницы указанного веб-сайта.

    Процесс начинается с извлечения структурированных данных или информации с веб-страниц, а затем выявления похожих данных с помощью интеграции. Различные типы веб-контента включают текст, аудио, видео и т. Д. Этот процесс называется интеллектуальным анализом текста.

    Text Mining использует методы обработки естественного языка и извлечения информации для определенного процесса интеллектуального анализа данных.

    Интеллектуальный анализ веб-структуры:

    Веб-графы включают типичную структуру, которая состоит из веб-страниц, таких как узлы и гиперссылки, которые будут рассматриваться как ребра, соединенные между веб-страницами.Он включает в себя процесс обнаружения указанной структуры с помощью информации из Интернета.

    Эта категория интеллектуального анализа данных может выполняться либо на уровне документа, либо на уровне гиперссылок. Исследовательская деятельность, включающая уровень гиперссылок, называется анализом гиперссылок.

    Терминологии, связанные со структурой Интернета:

    1. Веб-граф: Это ориентированный граф, который представляет сеть.
    2. Узел: Каждая веб-страница включает узел веб-графа.
    3. Ссылка: Гиперссылка — это тип направленного ребра веб-графа.
    4. Внутренняя степень: Внутренняя степень определяет количество отдельных ссылок, указывающих на указанный узел.
    5. Конечная степень: Конечная степень определяет количество отдельных озер, берущих начало в узле, который указывает на другие узлы.
    6. Направленный путь: Направленный путь включает в себя последовательность ссылок, начиная с указанного узла, по которым можно пройти, чтобы достичь другого узла.
    7.Кратчайший путь: Самый короткий путь будет самым коротким из всех путей между p и q.
    8. Диаметр: Максимум кратчайшего пути между парой узлов p и q для всех пар узлов p и q в веб-графе.

    Майнинг веб-использования:

    Web включает в себя набор взаимосвязанных файлов с одним или несколькими веб-серверами. Он включает в себя шаблон обнаружения значимых шаблонов данных, генерируемых транзакцией клиент-сервер.

    Типичные источники данных указаны ниже:
    1.Данные, которые создаются автоматически, хранятся в журналах доступа к серверу, журналах рефереров, журналах агентов и клиентских файлах cookie.
    2. Информация о профилях пользователей.
    3. Метаданные, которые включают атрибуты страницы и атрибуты содержимого.

    Журнал веб-сервера:

    Журналы сервера, созданные сервером, записывают все действия. Страница, перенаправляемая на веб-сервер, включает в себя всю основную информацию об URL-адресе.

    Анализ текста:

    Целью интеллектуального анализа текста является использование информации, включенной в текстовые документы, в различных шаблонах и тенденциях, связанных с сущностями и правилами прогнозирования.
    Результаты обрабатываются и используются для:
    1. Анализ коллекции
    2. Предоставление информации об интеллектуальной навигации и методе просмотра.

    Интеллектуальный анализ данных и текст:

    1. Оба процесса ищут новый и полезный образец.
    2. Интеллектуальный анализ данных и интеллектуальный анализ текста — это полуавтоматические процессы.
    3. Основное различие заключается в характере данных. Структурированные данные включают базы данных, а неструктурированные данные включают текстовые документы, файлы PDF и XML.
    4. Text Mining накладывает структуру на указанные данные.

    Технологическая предпосылка Text Mining:

    1. Резюме: Это процесс создания резюме любого документа, состоящего из большого количества информации, при сохранении темы или основной идеи документа.
    2. Извлечение информации: Это процесс использования отношений в текстовом формате. Он использует формат сопоставления с образцом.
    3. Категоризация: Категоризация — это метод обучения с учителем, при котором документ размещается в соответствии с содержанием.Категоризация документов широко используется в библиотеках.
    4. Визуализация: Визуализация — это компьютерная графика, используемая для представления информации и визуализации взаимосвязей. Полезно изобразить более четкий результат.
    5. Кластеризация: Кластеризация включает в себя текстовое сходство документа, основанное на неконтролируемой технике, используемой для анализа данных, чтобы разделить текст на ручную монопольную группу.
    6. Ответ на вопрос: Включает запросы на естественном языке с вопросами и ответами и поиск подходящего решения из списка шаблонов.
    7. Анализ настроений: Анализ настроений также известен как анализ мнений, который настраивается на основе эмоций пользователя с различными категориями, такими как положительные, отрицательные, нейтральные и смешанные. Он используется, чтобы узнать мнение и отношение людей ко всему, что связано с услугами и продуктами.

    Заключение: —
    Анализ текста и данных считается дополнительными методами, необходимыми для эффективного управления бизнесом. Инструменты интеллектуального анализа данных и текстового анализа заняли свое основное место на рынке.Обработка естественного языка — это подмножество инструментов интеллектуального анализа текста, которые используются для определения точных и полных таксономий, специфичных для предметной области. Это помогает в эффективной ассоциации метаданных. Интеллектуальный анализ текста более зрелый и эффективный по сравнению с процессом интеллектуального анализа данных. 80 процентов информации состоит из текста.

    CAP 6777: Web Mining

    CAP 6777: Web Mining

    CAP 6777 Веб-майнинг

    Описание:

    Этот курс обучает студентов основным методам майнинга в Интернете.
    и информационные сети (включая социальные сети и социальные сети).Подробно
    темы включают три аспекта: (1) сканирование в Интернете, индексирование, ранжирование и поиск
    алгоритмы с использованием контентного и ссылочного анализа; (2) Веб-кластеризация, классификация,
    и алгоритмы интеллектуального анализа данных, и (3) анализ социальных сетей и интеллектуальный анализ социальных сетей в Интернете.
    Студенты также получат опыт в рамках курсового проекта по одной из затронутых тем.
    в классе (например, создание поисковой системы или анализ настроений в твиттере
    инструмент).

    Учебник (справочник):

    • Введение в поиск информации, Кембридж
      Издательство университета, 2008.Кристофер Д.
      Мэннинг, Прабхакар Рагхаван и Хинрих Штце

    http://nlp.stanford.edu/IR-book/

    • Веб-интеллектуальный анализ данных: изучение гиперссылок, содержания и
      Данные об использовании, 2 -е издание , Springer, июль 2011 г., Бинг Лю.

    http://www.cs.uic.edu/~liub/WebMiningBook.html

    Расположение:

    Расположение класса и
    время: FL 401, M: 16:00 18:50. (Возможно дистанционное обучение)

    Цель: Цель этого класса
    предназначен для студентов, чтобы получить практический опыт поиска информации и веб-
    добыча.Курс охватывает методы, используемые для сбора, анализа,
    и понимать данные из Интернета и Интернета (включая социальные сети).
    В конце урока учащиеся должны понимать все
    процесс сбора информации из Интернета и выполнение проектирования системы
    для поиска и майнинга в сети. Мы будем использовать онлайн-документы (например, Twitter
    data) в качестве испытательного стенда и отработки методов веб-майнинга.

    Предварительные требования: STA 4821 или
    эквивалент

    Предварительные темы:

    1. Поиск информации
    • Веб-сканирование
    • Индексирование текста, оценка и ранжирование
    • Извлечение и интеграция информации
  7. Алгоритмы веб-майнинга
    • Кластеризация и классификация текста
    • Анализ настроений в режиме онлайн-анализа общественного мнения
    • Проверить обнаружение спама
  8. Анализ социальных сетей
    • Анализ ссылок, алгоритмы RageRank и SimRank
    • Алгоритмы майнинга в социальных сетях
    • Анализ и моделирование социальных сетей в Интернете

    Список для чтения

    Политика выставления оценок:

    Домашнее задание: 40%

    Промежуточный экзамен: 15%

    Курсовые проекты (курсовая работа): 20%

    Студенческая презентация (презентация исследовательской работы): 10%

    Заключительный экзамен (или отчет об исследовании): 15%

    Оценочная шкала:

    90 и выше A

    85-89 А —

    76-84 Б +

    70-75 Б

    66-69 К +

    60-65 С

    50-59 Д

    49 и ниже F

    .