Ranking di pagina: Algoritmi ponderati - Kumar, Ravinder
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Ci sono miliardi di pagine web disponibili sul World Wide Web (WWW). Quindi ci sono molti risultati di ricerca corrispondenti alla richiesta di un utente, di cui solo alcuni sono rilevanti. La rilevanza di una pagina web è calcolata dai motori di ricerca utilizzando algoritmi di classificazione delle pagine. La maggior parte degli algoritmi di ranking usano il web structure mining e il web content mining per calcolare la rilevanza di una pagina web. In questa tesi, forniamo un'estensione all'algoritmo standard di PageRank ponderato combinando l'estrazione della struttura del web con…mehr

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Produktbeschreibung
Ci sono miliardi di pagine web disponibili sul World Wide Web (WWW). Quindi ci sono molti risultati di ricerca corrispondenti alla richiesta di un utente, di cui solo alcuni sono rilevanti. La rilevanza di una pagina web è calcolata dai motori di ricerca utilizzando algoritmi di classificazione delle pagine. La maggior parte degli algoritmi di ranking usano il web structure mining e il web content mining per calcolare la rilevanza di una pagina web. In questa tesi, forniamo un'estensione all'algoritmo standard di PageRank ponderato combinando l'estrazione della struttura del web con l'estrazione dell'uso del web. Il metodo proposto prende in considerazione l'importanza sia del numero di visite degli inlink che degli outlink delle pagine e distribuisce i punteggi di rank in base alla popolarità delle pagine. Quindi, le pagine risultanti vengono visualizzate sulla base del comportamento di navigazione degli utenti.
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.