An Ant Colony Optimization Based Feature Selection for Web Page Classification
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The increased popularity of the web has caused the inclusion of huge amount of information to the web, and as a result of this explosive information growth, automated web page classification systems are needed to improve search engines’ performance.
Web pages have a large number of features such as HTML/XML tags, URLs, hyperlinks, and text contents that should be considered during an automated classification process.
The aim of this study is to reduce the number of features to be used to improve runtime and accuracy of the classification of web pages.
In this study, we used an ant colony optimization (ACO) algorithm to select the best features, and then we applied the well-known C4.5, naive Bayes, and k nearest neighbor classifiers to assign class labels to web pages.
We used the WebKB and Conference datasets in our experiments, and we showed that using the ACO for feature selection improves both accuracy and runtime performance of classification.
We also showed that the proposed ACO based algorithm can select better features with respect to the well-known information gain and chi square feature selection methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Saraç, Esra& Özel, Selma Ayşe. 2014. An Ant Colony Optimization Based Feature Selection for Web Page Classification. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050501
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Saraç, Esra& Özel, Selma Ayşe. An Ant Colony Optimization Based Feature Selection for Web Page Classification. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050501
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Saraç, Esra& Özel, Selma Ayşe. An Ant Colony Optimization Based Feature Selection for Web Page Classification. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050501
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1050501
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر