Resumen

Con el aumento exponencial en el número de páginas web diarias, se vuelve muy difícil para un motor de búsqueda listar páginas web relevantes. En este documento, proponemos un modelo de clasificación basado en aprendizaje automático que puede aprender las mejores características de cada página web y ayudar en la lista de motores de búsqueda. Los métodos existentes para la lista tienen muchas desventajas como interferir con las operaciones normales del sitio web y rastrear mucha información inútil. Nuestro algoritmo propuesto proporciona una clasificación óptima para sitios web que tienen un gran número de páginas web como Wikipedia al considerar solo información básica como texto de enlace, información lateral y texto de encabezado. Implementamos nuestro algoritmo con conjuntos de datos de referencia estándar y los resultados muestran que nuestro algoritmo supera a los algoritmos existentes.

• Materias:Redes de radio Sistemas de información Comunicaciones inalámbricas Cifrado de bloques
• Subjects:Radio Networks Information systems Wireless communications Block ciphers
• Palabras claves:Aumento exponencial; Páginas web; Motor de búsqueda; Aprendizaje automático; Modelo de clasificación; Algoritmo
• Keywords:Exponential increase; Web pages; Search engine; Machine learning; Classification model; Algorithm