Algoritmos de aprendizaje automático en la clasificación de páginas web
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El mundo contemporáneo está fuertemente influenciado por la tecnología web, con un aumento significativo de la información web cada año. La clasificación manual de documentos de páginas web resulta lenta e imprecisa, dada la abundancia de información irrelevante, redundante y ruidosa presente en las páginas web. Por tanto, es esencial disponer de un sistema automático de clasificación de páginas web. La clasificación de páginas web desempeña un papel crucial en las tareas de gestión y recuperación de información. La selección de características es un paso fundamental para l...
El mundo contemporáneo está fuertemente influenciado por la tecnología web, con un aumento significativo de la información web cada año. La clasificación manual de documentos de páginas web resulta lenta e imprecisa, dada la abundancia de información irrelevante, redundante y ruidosa presente en las páginas web. Por tanto, es esencial disponer de un sistema automático de clasificación de páginas web. La clasificación de páginas web desempeña un papel crucial en las tareas de gestión y recuperación de información. La selección de características es un paso fundamental para lograr una clasificación precisa de las páginas web.Las páginas web suelen contener un gran número de características, lo que puede afectar negativamente a la precisión de la clasificación. El objetivo principal de la investigación propuesta es desarrollar un enfoque híbrido de selección de características que no sólo sea eficiente, sino también eficaz en la clasificación automática de páginas web. Este enfoque no sólo mejora la precisión de la clasificación, sino que también ayuda a las herramientas de búsqueda web a ofrecer resultados relevantes dentro de la categoría adecuada.
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