Algoritmos de aprendizagem automática na classificação de páginas Web
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O mundo contemporâneo é fortemente influenciado pela tecnologia Web, com um aumento significativo da informação Web todos os anos. A classificação manual de documentos de páginas Web revela-se morosa e imprecisa, dada a abundância de informação irrelevante, redundante e ruidosa presente nas páginas Web. Por conseguinte, torna-se essencial um sistema automático de classificação de páginas Web. A classificação de páginas Web desempenha um papel crucial nas tarefas de gestão e recuperação de informação. A seleção de caraterísticas é um passo fundamental para conseguir u...
O mundo contemporâneo é fortemente influenciado pela tecnologia Web, com um aumento significativo da informação Web todos os anos. A classificação manual de documentos de páginas Web revela-se morosa e imprecisa, dada a abundância de informação irrelevante, redundante e ruidosa presente nas páginas Web. Por conseguinte, torna-se essencial um sistema automático de classificação de páginas Web. A classificação de páginas Web desempenha um papel crucial nas tarefas de gestão e recuperação de informação. A seleção de caraterísticas é um passo fundamental para conseguir uma classificação precisa das páginas Web.As páginas Web contêm normalmente um grande número de caraterísticas, o que pode afetar negativamente a precisão da classificação. O principal objetivo da investigação proposta é desenvolver uma abordagem híbrida de seleção de caraterísticas que seja não só eficiente mas também eficaz na classificação automática de páginas Web. Esta abordagem não só melhora a exatidão da classificação, como também ajuda as ferramentas de pesquisa na Web a fornecer resultados relevantes dentro da categoria adequada.
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