Algoritmi di apprendimento automatico nella classificazione delle pagine web
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Il mondo contemporaneo è fortemente influenzato dalla tecnologia web, con un aumento significativo di informazioni sul web ogni anno. La classificazione manuale dei documenti delle pagine web si rivela lunga e imprecisa, data l'abbondanza di informazioni irrilevanti, ridondanti e rumorose presenti nelle pagine web. Pertanto, un sistema di classificazione automatica delle pagine web diventa essenziale. La classificazione delle pagine web svolge un ruolo cruciale nella gestione e nel reperimento delle informazioni. La selezione delle caratteristiche è un passo fondamentale per ottenere una cla...
Il mondo contemporaneo è fortemente influenzato dalla tecnologia web, con un aumento significativo di informazioni sul web ogni anno. La classificazione manuale dei documenti delle pagine web si rivela lunga e imprecisa, data l'abbondanza di informazioni irrilevanti, ridondanti e rumorose presenti nelle pagine web. Pertanto, un sistema di classificazione automatica delle pagine web diventa essenziale. La classificazione delle pagine web svolge un ruolo cruciale nella gestione e nel reperimento delle informazioni. La selezione delle caratteristiche è un passo fondamentale per ottenere una classificazione accurata delle pagine web.Le pagine web contengono in genere un gran numero di caratteristiche, che possono influire negativamente sull'accuratezza della classificazione. L'obiettivo principale della ricerca proposta è quello di sviluppare un approccio ibrido alla selezione delle caratteristiche che sia non solo efficiente ma anche efficace nella classificazione automatica delle pagine web. Questo approccio non solo migliora l'accuratezza della classificazione, ma aiuta anche gli strumenti di ricerca sul Web a fornire risultati rilevanti all'interno della categoria appropriata.
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