Інтелектуальна комп’ютерно-інтегрована технологія класифікації веб-ресурсів
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
Проведені дослідження показують, що найбільш простим і ефективним способом класифікації контенту веб-сторінок є класифікація на основі ієрархічної моделі з використанням бінарних моделей класифікації з залученням ріних наборів атрибутів. Варто зауважити, що, як показала практика, в процесі класифікації одним з найважливіших факторів є використання якісної вибірки, яка не буде містити порожніх або невірно промаркованих веб-сторінок.
Studies show that the simplest and most effective way to classify the content of web pages is to classify on a hierarchical model using binary classification models involving different sets of attributes. It is worth noting that, as practice has shown, one of the most important factors in the classification process is the use of a quality sample that will not contain blank or incorrectly marked web pages.
Studies show that the simplest and most effective way to classify the content of web pages is to classify on a hierarchical model using binary classification models involving different sets of attributes. It is worth noting that, as practice has shown, one of the most important factors in the classification process is the use of a quality sample that will not contain blank or incorrectly marked web pages.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Саранчук В. Інтелектуальна комп’ютерно-інтегрована технологія класифікації веб-ресурсів [Електронний ресурс] / В. Саранчук; наук. кер. О. Ю. Софина // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції "Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2022)", Вінниця, 16-17 червня 2022 р. – Електрон. текст. дані. – 2022. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2022/paper/view/13917.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (3)
- Барский А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. — М.: Финансы и статистика, 2004. – 176 с.
- Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. — Учебное пособие для вузов. 2-е издание, испр. — М.: Академия, 2008. — 176 с. — ISBN 978-5-7695-5390-5..
- Храмов В.В. Интеллектуальные информационные системы. Интеллектуальный анализ данных. Часть 2. — Учебное пособие. — Ростов н/Д.: Ростовский государственный университет путей сообщения, 2012. — 134 с.