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Hay miles de millones de páginas web disponibles en la World Wide Web (WWW). Por lo tanto, hay muchos resultados de búsqueda correspondientes a la consulta de un usuario, de los cuales sólo algunos son relevantes. Los motores de búsqueda calculan la relevancia de una página web mediante algoritmos de clasificación de páginas. La mayoría de los algoritmos de clasificación de páginas utilizan la minería de estructuras web y la minería de contenidos web para calcular la relevancia de una página web. En esta tesis, proporcionamos una extensión del algoritmo estándar de PageRank ponderado…mehr

Produktbeschreibung
Hay miles de millones de páginas web disponibles en la World Wide Web (WWW). Por lo tanto, hay muchos resultados de búsqueda correspondientes a la consulta de un usuario, de los cuales sólo algunos son relevantes. Los motores de búsqueda calculan la relevancia de una página web mediante algoritmos de clasificación de páginas. La mayoría de los algoritmos de clasificación de páginas utilizan la minería de estructuras web y la minería de contenidos web para calcular la relevancia de una página web. En esta tesis, proporcionamos una extensión del algoritmo estándar de PageRank ponderado combinando la minería de la estructura web con la minería del uso de la web. El método propuesto tiene en cuenta la importancia tanto del número de visitas de los inlinks como de los outlinks de las páginas y distribuye las puntuaciones del rango en función de la popularidad de las páginas. Así, las páginas resultantes se muestran en función del comportamiento de navegación del usuario.
Autorenporträt
Ravinder Kumar is the Ph. D. Research Scholar, Genetics and Plant Breeding, College of Agriculture, SKRAU, Bikaner. Mr. Kumar has obtained B. Sc. (Agri.) from SKRAU, Bikaner in 2018 and M. Sc. (Agri.) Genetics and Plant Breeding in 2020 from C. P. College of Agriculture, SDAU, Gujarat. He has published more than 10 refereed research paper.