Algorithmes d'apprentissage automatique pour la classification des pages web
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Le monde contemporain est fortement influencé par la technologie du web, avec une augmentation significative de l'information web chaque année. La classification manuelle des documents de pages web s'avère à la fois longue et imprécise, étant donné l'abondance d'informations non pertinentes, redondantes et bruyantes présentes dans les pages web. Par conséquent, un système de classification automatique des pages web devient essentiel. La classification des pages web joue un rôle crucial dans les tâches de gestion et de recherche d'informations. La sélection des caractéristiques es...
Le monde contemporain est fortement influencé par la technologie du web, avec une augmentation significative de l'information web chaque année. La classification manuelle des documents de pages web s'avère à la fois longue et imprécise, étant donné l'abondance d'informations non pertinentes, redondantes et bruyantes présentes dans les pages web. Par conséquent, un système de classification automatique des pages web devient essentiel. La classification des pages web joue un rôle crucial dans les tâches de gestion et de recherche d'informations. La sélection des caractéristiques est une étape cruciale pour parvenir à une classification précise des pages web.Les pages web contiennent généralement un grand nombre de caractéristiques, ce qui peut nuire à la précision de la classification. L'objectif principal de la recherche proposée est de développer une approche hybride de sélection des caractéristiques qui soit non seulement efficace mais aussi efficiente pour la classification automatique des pages web. Cette approche permet non seulement d'améliorer la précision de la classification, mais aussi d'aider les outils de recherche sur le web à fournir des résultats pertinents dans la catégorie appropriée.