Die heutige Welt ist stark von der Webtechnologie gepr???gt, und die Zahl der Webinformationen nimmt jedes Jahr erheblich zu. Die manuelle Klassifizierung von Webseitendokumenten erweist sich angesichts der F???lle irrelevanter, redundanter und verrauschter Informationen auf den Webseiten als zeitaufw???ndig und ungenau. Daher ist ein automatisches System zur Klassifizierung von Webseiten unerl???sslich. Die Klassifizierung von Webseiten spielt eine entscheidende Rolle bei der Informationsverwaltung und -suche. Die Auswahl ...
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Die heutige Welt ist stark von der Webtechnologie gepr???gt, und die Zahl der Webinformationen nimmt jedes Jahr erheblich zu. Die manuelle Klassifizierung von Webseitendokumenten erweist sich angesichts der F???lle irrelevanter, redundanter und verrauschter Informationen auf den Webseiten als zeitaufw???ndig und ungenau. Daher ist ein automatisches System zur Klassifizierung von Webseiten unerl???sslich. Die Klassifizierung von Webseiten spielt eine entscheidende Rolle bei der Informationsverwaltung und -suche. Die Auswahl von Merkmalen ist ein entscheidender Schritt, um eine genaue Klassifizierung von Webseiten zu erreichen.Webseiten enthalten in der Regel eine gro???e Anzahl von Merkmalen, was sich negativ auf die Klassifizierungsgenauigkeit auswirken kann. Das Hauptziel der vorgeschlagenen Forschung ist die Entwicklung eines hybriden Ansatzes zur Merkmalsauswahl, der nicht nur effizient, sondern auch effektiv bei der automatischen Klassifizierung von Webseiten ist. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Klassifizierungsgenauigkeit, sondern hilft auch Web-Suchwerkzeugen, relevante Ergebnisse innerhalb der entsprechenden Kategorie zu liefern.
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