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Existem bilhões de páginas web disponíveis na World Wide Web (WWW). Portanto, há muitos resultados de pesquisa correspondentes a uma consulta do usuário, dos quais apenas alguns são relevantes. A relevância de uma página web é calculada pelos motores de busca usando algoritmos de classificação de páginas. A maioria dos algoritmos de classificação de páginas usa a mineração da estrutura da web e a mineração do conteúdo da web para calcular a relevância de uma página da web. Nesta tese, nós fornecemos uma extensão ao algoritmo PageRank padrão Weighted, combinando a mineração da estrutura da web…mehr

Produktbeschreibung
Existem bilhões de páginas web disponíveis na World Wide Web (WWW). Portanto, há muitos resultados de pesquisa correspondentes a uma consulta do usuário, dos quais apenas alguns são relevantes. A relevância de uma página web é calculada pelos motores de busca usando algoritmos de classificação de páginas. A maioria dos algoritmos de classificação de páginas usa a mineração da estrutura da web e a mineração do conteúdo da web para calcular a relevância de uma página da web. Nesta tese, nós fornecemos uma extensão ao algoritmo PageRank padrão Weighted, combinando a mineração da estrutura da web com a mineração do uso da web. O método proposto leva em conta a importância do número de visitas de inlinks e outlinks das páginas e distribui pontuações de ranking com base na popularidade das páginas. Assim, as páginas resultantes são exibidas com base no comportamento de navegação do usuário.
Autorenporträt
Ravinder Kumar ist Ph. D. Forschungsstipendiat, Genetik und Pflanzenzüchtung, College of Agriculture, SKRAU, Bikaner. Ravinder Kumar erwarb 2018 den B. Sc. (Agri.) an der SKRAU in Bikaner und 2020 den M. Sc. (Agri.) Genetik und Pflanzenzüchtung am C. P. College of Agriculture, SDAU, Gujarat. Er hat mehr als 10 begutachtete Forschungsarbeiten veröffentlicht.