Classement des pages Web académiques et des documents de recherche en fonction de leur importance
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Les techniques de classement traditionnelles telles que le Page Rank, les Hits, etc. reposent sur la structure de l'hyperlien. Les spammeurs du web peuvent facilement exploiter la structure de l'hyperlien pour ajouter plus de liens à leurs pages web et ces mêmes liens peuvent facilement être retirés une fois que le Page Rank est calculé. C'est ainsi que le "Browse Rank" gagne en popularité, le classement étant basé sur le comportement de navigation de l'internaute. Au lieu de considérer le nombre de liens entrants et sortants, le nombre de visites d'une page web peut être un facteur ...
Les techniques de classement traditionnelles telles que le Page Rank, les Hits, etc. reposent sur la structure de l'hyperlien. Les spammeurs du web peuvent facilement exploiter la structure de l'hyperlien pour ajouter plus de liens à leurs pages web et ces mêmes liens peuvent facilement être retirés une fois que le Page Rank est calculé. C'est ainsi que le "Browse Rank" gagne en popularité, le classement étant basé sur le comportement de navigation de l'internaute. Au lieu de considérer le nombre de liens entrants et sortants, le nombre de visites d'une page web peut être un facteur de concurrence. Plus le nombre de visites est élevé, plus la valeur de la page est importante. Mais le classement de navigation donne la même valeur à toutes les visites. Il traite tous les utilisateurs du web de la même manière. Dans notre travail, nous considérons les utilisateurs du web académique et de recherche et nous proposons un cadre pour le classement des pages web académiques et des documents de recherche dans lequel nous évaluons les utilisateurs du web, les notons sur la base de leurs contributions académiques en termes de diverses publications qu'ils ont publiées. Nous identifions également leur domaine d'intérêt sur la base de leurs publications. Enfin, nous classons les pages web académiques et les articles scientifiques en tenant compte du score de l'utilisateur web.
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