Le monde contemporain est fortement influenc� par la technologie du web, avec une augmentation significative de l'information web chaque ann�e. La classification manuelle des documents de pages web s'av�re � la fois longue et impr�cise, �tant donn� l'abondance d'informations non pertinentes, redondantes et bruyantes pr�sentes dans les pages web. Par cons�quent, un syst�me de classification automatique des pages web devient essentiel. La classification des pages web joue un r�le crucial dans les tï¿ ...
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Le monde contemporain est fortement influenc� par la technologie du web, avec une augmentation significative de l'information web chaque ann�e. La classification manuelle des documents de pages web s'av�re � la fois longue et impr�cise, �tant donn� l'abondance d'informations non pertinentes, redondantes et bruyantes pr�sentes dans les pages web. Par cons�quent, un syst�me de classification automatique des pages web devient essentiel. La classification des pages web joue un r�le crucial dans les t�ches de gestion et de recherche d'informations. La s�lection des caract�ristiques est une �tape cruciale pour parvenir � une classification pr�cise des pages web.Les pages web contiennent g�n�ralement un grand nombre de caract�ristiques, ce qui peut nuire � la pr�cision de la classification. L'objectif principal de la recherche propos�e est de d�velopper une approche hybride de s�lection des caract�ristiques qui soit non seulement efficace mais aussi efficiente pour la classification automatique des pages web. Cette approche permet non seulement d'am�liorer la pr�cision de la classification, mais aussi d'aider les outils de recherche sur le web � fournir des r�sultats pertinents dans la cat�gorie appropri�e.
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