Classificação de páginas Web académicas e documentos de investigação com base na importância - Selvan, Mercy Paul;S, Jancy;D, Usha Nandini
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As técnicas tradicionais de classificação, como a classificação de páginas, os êxitos, etc., baseiam-se na estrutura da hiperligação, podendo os autores de spam na Web explorar facilmente a estrutura da hiperligação para obterem lucros e acrescentarem mais hiperligações às suas páginas Web, podendo essas mesmas hiperligações ser facilmente retiradas quando a classificação da página for calculada. Assim, a classificação de navegação ganha popularidade, baseando-se no comportamento de navegação do utilizador da Web. Em vez de considerar o número de inlinks e outlinks, o número de visitas a uma…mehr

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Produktbeschreibung
As técnicas tradicionais de classificação, como a classificação de páginas, os êxitos, etc., baseiam-se na estrutura da hiperligação, podendo os autores de spam na Web explorar facilmente a estrutura da hiperligação para obterem lucros e acrescentarem mais hiperligações às suas páginas Web, podendo essas mesmas hiperligações ser facilmente retiradas quando a classificação da página for calculada. Assim, a classificação de navegação ganha popularidade, baseando-se no comportamento de navegação do utilizador da Web. Em vez de considerar o número de inlinks e outlinks, o número de visitas a uma página web pode ser um fator concorrente. Quanto maior for o número de visitas, maior será o valor da página. Mas o Browse Rank dá o mesmo valor a todos os acessos. Trata todos os utilizadores da Web da mesma forma. No nosso trabalho, consideramos os utilizadores da Web académicos e de investigação e propomos uma estrutura para classificar páginas Web académicas e documentos de investigação, na qual avaliamos os utilizadores da Web e os classificamos com base nas suas contribuições académicas em termos das várias publicações que fizeram. Também identificamos a sua área de interesse com base nas suas publicações. Por fim, classificamos as páginas Web académicas e os artigos científicos tendo em conta a pontuação do utilizador Web.
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Autorenporträt
A Dra. Mercy Paul Selvan, que é professora no Departamento de CSE do Instituto de Ciência e Tecnologia de Sathyabama, considerado uma universidade, concluiu o mestrado em CSE no Colégio de Engenharia de São José, em Chennai. Fez o seu doutoramento em CSE no ano de 2018. Publicou mais de 50 artigos. Seus interesses de pesquisa incluem IA, Ciência de Dados.