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Im World Wide Web (WWW) gibt es Milliarden von Webseiten. Daher gibt es viele Suchergebnisse, die der Anfrage eines Benutzers entsprechen, von denen nur einige relevant sind. Die Relevanz einer Webseite wird von Suchmaschinen mit Hilfe von Algorithmen zur Seiteneinstufung berechnet. Die meisten Algorithmen für das Seitenranking verwenden Web-Struktur-Mining und Web-Content-Mining, um die Relevanz einer Webseite zu berechnen. In dieser Arbeit bieten wir eine Erweiterung des standardmäßigen Weighted PageRank-Algorithmus an, indem wir Web-Struktur-Mining mit Web-Usage-Mining kombinieren. Die vorgeschlagene Methode berücksichtigt die Wichtigkeit sowohl der Anzahl der Besuche von Inlinks als auch von Outlinks der Seiten und verteilt die Rangpunkte basierend auf der Popularität der Seiten. Die resultierenden Seiten werden also auf der Grundlage des Surfverhaltens der Benutzer angezeigt.
A propos de l'auteur
Il dottor Ravinder Kumar lavora attualmente come professore associato presso il Dipartimento di Ingegneria meccanica e dell'automazione dell'Amity University, Noida. Ha conseguito il dottorato presso l'Università di Delhi e il master presso il Delhi College of Engineering. Ha più di 16 anni di esperienza nell'insegnamento a studenti laureati in ingegneria.
