Ўзбекистон республикаси олий ва ўрта махсус таълим вазирлиги наманган муҳандислик – Қурилиш институти

Список литературы: 
 
1.Эшанбабаев А.А. Особенности дорожных условии на горных участках 
дороги А-373, «Ташкент-Андижан-Ош» на участке 116-196км) //ФарПИ 
«Научно-технический» журнал, 2005 год, №3. 
УДК 004.624 
WEB MINING ТЕХНОЛОГИЯСИНИ ҚЎЛЛАНИШ МАСАЛАЛАРИ 
Эргашев М.И. (Ахборот-коммуникатция
технологиялари илмий-инноватцион маркази) 
 
Ҳозирги кунда веб-хизматлар фойдаланувчиларининг асосий қисми 
интернетдан олинган маълумотлардан фойдаланиши кундек равшан ва айнан 
шу ердан маълумотларни автоматик таҳлил қилиш эҳтиёжи кундан кунга 
долзарблашиб бормоқда. 
Интернет тармоғининг глобал ахборот инфраструктурасига қараб 
ривожланиши оқибатида эндиликда оддий фойдаланувчилар нафақат 
ахборотни истеъмол қилувчи балки уни яратувчи ва тарқатувчи вазифасида 
муҳим рол ўйнамоқда. Шунинг учун глобал тармоқда тартибсиз жойлашган
маълумотларни қидириш масалаларини самарали тартиблаш, таҳлил қилиш ва 
ечиш учун маълумотлар таҳлили методалогиясида янги йўналиш Web Mining 
ечим сифатида кўрилмоқда [1]. 
Web Mining маълумотлар омборидан билимларни аниқлаш, уларни 
самарали излаш, сунъий интелект, машинавий ўрганиш ва табиий тилларни 
қайта ишлаш кафи фанлардан райдо бўлди. 
Ахборотнинг хилма-хиллиги ва кўплиги оқибатида интернет тармоғи 
фойдаланувчилари кераклик ахборотни излаш ва қайта ишлашда кўплаб 
муаммоларга дуч келишмоқда. Қуйида маълумотлар билан ишлашдаги айрим 
муаммоларни келтириб ўтишимиз мумкин [2]: 

Муҳим ахборотни излаш. Ахборотни излаш давомида фойдаланувчиларга 
тақдим этилётган ҳаволаларнинг ҳар доим ҳам кераклик маълумотга олиб 
бормаслиги, 
яъни 
индексатциялашмаган 
ахборотлардан 
қидириш 
муаммолари; 

Янги билимларни аниқлаш. Олинган кўплаб маълумотлар орасидан 
фойдалик билимларни олишдаги қийинчиликлар. Аксарият ҳолатларда бу 
маълумотларнинг такрорланиши; 

Ахборотни шахсийлаштириш (ўзлаштириш). Олинган билимларнинг 
107

---

тушуниш, муаллиф томонидан жойлаштирилган ғоялар контцепциясини 
тушинишдаги қийинчиликларнинг мавжудлиги; 

Истеъмолчи ёки муайян бир фойдаланувчига алоҳида ёндашув орқалик 
ўрганиш. 
Тармоқ фойдаланувчиларга ҳамма вақт ҳам айнан ҳоҳлаган керакли 
маълумотларни тақдим этмайди. Бу муаммони ечиш учун турли ҳил 
технологиялар қўлланилади. Web Mining технологияси юқорида келтирилган 
муаммони ечишга тўғридан-тўғри ва билвосита йўналтирилган. Web Mining- бу 
web ҳужжатлар ва ҳизматлардан маълумотларни олиш ва ўрганиш учун Data 
Mining усулларидан фойдаланадиган технологиядир. 
Data Mining – бу бизнес учун фойдалик бўлган яширин ва фойдалик 
тартиблашган маълумотларни олиш ва излаш технологияси [2]. Ушбу 
технология ўзига асосан учта босқични олади: тадқиқот, моделни қуриш ва уни 
текшириш. Излаш қонуниятини амалга ошириш интелектуал таҳлил учун турли 
ҳил дастурий воситалар ёрдамида амалга оширилади. Интелектуал таҳлил 
сифатида битта ёки бир нечта масалаларни ечишда кўриш мумкин булар – 
таснифлаш, таниб олиш, башоратлаш, баҳолаш, жамлаш ва кластеризациялаш. 
Масалан, таснифлаш масалалари кенг тарқалган масалалардан биридир, 
маълумотларнинг интернетда турли ҳиллигидан келиб чиқиб, уларнинг объект 
сифатида муайян бир синфга тегишлилигини ёки норавшан чегара ва мантиқга 
эга эканлигини кўришимиз мумкин. Таснифлашни ташкил этишда таснифаш 
учун норавшан қонунларга асосланган оптимал маълумотлар омборини яратиш 
муаммолари юзага келади. Web Miningни асосан қуйидаги босқичларини қўриш
мумкин (расм 1.) 
Расм 1. Web Mining босқичлари. 
Бу ерда манба сифатида интернет глобал тармоғи кўзда тутилган. 
Биринчи босқич маълумотларни излаш – яъни манба асосида маълумотларни 
излаш. Иккинчи босқич маълумотларни чиқариб олиш - излаб топилган 
ахборотлардан фойдалик маълумотлардан чиқариб олиш ва якуний учинчи 
босқич умумлаштириш босқичида Data Mining усулларидан фойдаланилган 
ҳолда натижаларни изоҳлаш ва таҳлил қилиш, кесишган кўплаб сайтлардан 
алоҳида ва умумий намуналарни аниқлаштириш амалга оширилади. 
Web Mining дан ташқари шунингдек Information Retrieval – IR 
(маълумотларни олиш) ва Information Extraction – IE (маълумотларни чиқариш) 
Web Mining 
Манба 
Маълумотларни излаш 
Маълумотларни чиқариб 
олиш 
Умумлаштириш 
108

---

интернет техналогиялари ҳам мавжуд [3]. IR технологияси интернетдан 
ҳужжатларни фойдаланувчи сўровига асосан муҳим маълумотларни олишда 
қўлланилади, лекин кўп ҳолларда олинган натижалар фойдалик маълумотни 
ҳам ва аксинча фойдалик бўлмаган маълумотларни ҳам ўз ичига олади. Ушбу 
технология хужжатларни таснифлаш учун Data Mining усулларидан 
фойдаланади. Амалда Netflix медиа гиганти ва жаҳонга машҳур Google қидирув 
тизимлари ва кўплаб ижтимоий тармоқлар Web Mining технологиясидан 
мунтазам равишда фойдаланишини кўришимиз мумкин. 
Ҳулоса ўрнида Web Mining веб сайтлар таркибини оптималлаштириш, 
сайтга ташриф буюрувчилар ҳақида маълумотларни йиғиш, интренет 
тармоғидан автоматик излаш тизимини шакллантириш, интернет манбаларини
таҳлил қилиш, ва шунингдек марказлашган маълумотлар омборини ташкил 
қилишда жуда истиқболлик йўналиш сифатида кўришимиз мумкин.