Aprendendo a segmentar páginas web
Year: 2013
Type: dissertation
Abstract: Diferente dos documentos tradicionais, as páginasWeb são compostas por diferentes segmentos\nou blocos, cada qual desempenhando uma função específica dentro de cada página.\nTrabalhos recentes da literatura têm demonstrado que informações sobre esses segmentos\npodem ser úteis para melhorar os resultados de inúmeras tarefas das áreas de\nrecuperação de informação e mineração de dados. Por esse motivo, existem muitos trabalhos\ncientíficos propondo diferentes métodos de segmentação de páginas Web. De uma\nforma geral, os métodos de segmentação encontrados na literatura utilizam apenas evidências\nda própria página a ser segmentada. No entanto, partindo da observação de que\nas páginas de um mesmo site tendem a possuir layouts bastante similares, apresentamos\nneste trabalho uma abordagem baseada em aprendizagem de máquina que explora evidências\nglobais dos Web sites. Nosso método, que adota Support Vector Machines para o\nprocesso de aprendizagem, e usa a estrutura SOM (Site Object Model) para agregar informações\nde todas as páginas de um mesmo Web site, apresentou bons resultados quando\ncomparado com uma abordagem de segmentação manual, e quando comparado com uma\nrecente abordagem da literatura.
Source: Americanae (AECID Library)
Author: Caio Moura Daoud
Language: Portuguese
Topic: Web Data Mining and Analysis
Subfield: Information Systems
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W2895413349
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