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Il Web Mining è un'estrazione di conoscenza dai dati web. Diversi dati vengono generati mentre si lavora con l'uso del web. Analizzare tali dati e trovare l'entità utilizzabile per fornire una migliore esperienza utente può essere un vantaggio degli algoritmi. Così può essere eseguita una scoperta della conoscenza e fornire soluzioni rapide alla query di input. L'autore precedente esegue molti approcci per l'analisi dei dati, l'analisi dei pesi e l'elaborazione dei dati. TF-IDF, Semantic, algoritmo di crescita FP, e altre tecniche simili sono utilizzate dalla ricerca precedente per l'analisi della conoscenza. In questa ricerca, viene eseguito un modello avanzato di scoperta dei dati sinaptici per l'estrazione e l'analisi dei dati web. L'algoritmo proposto funziona con la scoperta basata sull'architettura ad albero e permette di trovare la terminologia rilevante. Così si trova una soluzione migliore per la predizione e si trova un migliore output della query di conoscenza. Il risultato dell'esperimento mostra l'efficacia dell'approccio proposto rispetto all'algoritmo tradizionale.