Les publicités: Obtenez l’admission au niveau 200 et étudiez n’importe quel cours dans l’université de votre choix. Frais bas | Pas de JAMB UTME. Appeler 09038456231

Annotation des résultats de recherche sur le Web

LES PUBLICITÉS! Obtenez jusqu'à 300,000 nairas dans le concours Aspire 2020

Annotation des résultats de recherche sur le Web.

RÉSUMÉ

Avec plus de millions de pages, le Web est devenu une énorme source d'informations. Ces informations se présentent sous forme de documents, d'images, de vidéos ainsi que de texte. Avec une telle taille de données, il est courant d'obtenir les bonnes informations que l'on souhaite.

Souvent, les utilisateurs doivent rechercher le bon contenu qu'ils recherchent sur le Web à l'aide de moteurs de recherche. La recherche peut être effectuée manuellement à l'aide de plates-formes disponibles comme Google ou automatiquement sous forme de robots d'exploration Web.

Le web sémantique n'étant pas structuré, les résultats de la recherche peuvent inclure différents types d'informations relatives à la même requête. Parfois, ces résultats ne peuvent pas être analysés directement pour répondre au besoin d'interprétation spécifique.

Les enregistrements de résultats de recherche (SRR) renvoyés par le Web suite à des requêtes manuelles ou automatiques se présentent sous la forme de pages Web contenant des résultats obtenus à partir de bases de données sous-jacentes. Ces résultats peuvent en outre être utilisés dans de nombreuses applications telles que la collecte de données, la comparaison des prix, etc.

Ainsi, il est nécessaire de rendre les SRR traitables par la machine. Pour y parvenir, il est important que les SRR soient annotés de manière significative. L'annotation ajoute de la valeur aux SRR en ce sens que les données collectées peuvent être stockées pour une analyse plus approfondie et rendent la collection plus facile à lire et à comprendre.

L'annotation prépare également les données pour la visualisation des données. Les SRR portant les mêmes concepts sont regroupés, ce qui facilite les comparaisons, l'analyse et le parcours de la collection.

Le but de cette recherche est de découvrir comment les résultats de recherche sur le Web peuvent être automatiquement annotés et restructurés pour permettre la visualisation des données pour les utilisateurs dans un domaine spécifique du discours.

Une application d'étude de cas est implémentée qui utilise un robot d'exploration Web pour récupérer des pages Web sur n'importe quel sujet du domaine de la santé publique.

Cette recherche s'inscrit dans la continuité des travaux de M. Emanuel Onu dans le cadre du projet «Proposition d'un outil pour améliorer l'intelligence économique sur le Web».

INTRODUCTION

Les gens de tous horizons utilisent Internet pour tant de tâches différentes telles que l'achat et la vente d'articles, les réseaux sociaux, les bibliothèques numériques, les actualités, etc.

Les chercheurs ont besoin d'informations provenant de bibliothèques numériques et d'autres référentiels de documents en ligne pour mener leurs recherches et partager des informations; les universitaires ont besoin de livres pour obtenir des informations et des connaissances; les gens communiquent entre eux par e-mail via le Web.

D'autres utilisent les médias sociaux pour échanger des informations et pour discuter occasionnellement; certains effectuent des transactions comme l'achat d'articles et le paiement de factures via le Web. Le World Wide Web est aujourd'hui le principal référentiel de «toutes sortes d'informations» et a jusqu'à présent très bien réussi à diffuser des informations aux humains.

Le Web est devenu le support préféré de nombreuses applications de bases de données, telles que le commerce électronique et les bibliothèques numériques. De nombreuses applications de base de données stockent des informations dans d'énormes bases de données auxquelles les utilisateurs accèdent, interrogent et mettent à jour via le Web.

L'amélioration des technologies matérielles a entraîné une augmentation de la capacité de stockage des ordinateurs et des serveurs. En tant que tel, de nombreux serveurs Web stockent beaucoup de données sur leurs lecteurs de stockage.

Sur certains sites Web de médias sociaux, par exemple Facebook [1], les utilisateurs peuvent télécharger des photos, des vidéos ainsi que d'autres documents. Youtube [2] permet à ses utilisateurs de publier des vidéos de différentes longueurs sur leurs serveurs.

Il existe d'autres systèmes automatisés qui collectent quotidiennement beaucoup de données. Par exemple, les systèmes bancaires doivent stocker les transactions quotidiennes des guichets automatiques (ATM) ainsi que les transactions des autres clients.

Certains systèmes de surveillance collectent des données sur certains aspects de la vie, par exemple le changement climatique, les systèmes d'achat en ligne qui conservent des informations sur l'expérience d'achat quotidienne des clients.

RÉFÉRENCES

Sriramoju1 SB, (2014). Une application pour annoter les résultats de la recherche sur le Web. International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering. 2 (3). 3306-3312.

Embley DW, Campbell DM, Jiang YS, Liddle SW, Lonsdale DW, Smith RD, (1999). Extraction de données basée sur un modèle conceptuel à partir de pages Web à enregistrements multiples. Ingénierie des données et des connaissances (31). 227-251

Jadhao1 S., Kulkarni RP, (2014). Examen du Web sémantique, des méthodes d'annotation et de l'annotation automatique pour les résultats de recherche sur le Web. Journal international de recherche et d'applications en génie (IJERA) ISSN: 2248-9622. Conférence internationale sur l'automatisation industrielle et l'informatique (ICIAC - 12-13 avril 2014)

Meagher P., (2004). Implémentez l'inférence bayésienne à l'aide de PHP, partie 1. Créez des applications Web intelligentes grâce à la probabilité conditionnelle. IBM Developer Works. Document disponible sur: http://www.ibm.com/developerworks/library/wa-bayes1/wa-bayes1-pdf.pdf.

Handschuh S., Volz R., Staab S., (2004). Annotation pour le Web profond. SYSTÈMES INTELLIGENTS IEEE. Pp 43-48.

Handschuh S. et Staab S., (2002). "Création et annotation de pages Web dans CREAM", Proc. 11e Conférence internationale du World Wide Web, ACM Press, pp. 462–473.

Entrez votre adresse email:

Livré par TMLT NIGERIA

Rejoignez plus de 3,500 000 XNUMX lecteurs en ligne maintenant!


=> SUIVEZ-NOUS SUR INSTAGRAM | FACEBOOK & TWITTER POUR LES DERNIÈRES MISES À JOUR

ADS: DIABÈTE ENCORE EN 60 JOURS! - COMMANDEZ LE VÔTRE ICI

AVERTISSEMENT DE COPYRIGHT! Le contenu de ce site Web ne peut être republié, reproduit, redistribué en totalité ou en partie sans autorisation ni reconnaissance. Tous les contenus sont protégés par DMCA.
Le contenu de ce site est affiché avec de bonnes intentions. Si vous êtes propriétaire de ce contenu et pensez que vos droits d'auteur ont été violés ou violés, assurez-vous de nous contacter à [[EMAIL PROTECTED]] pour déposer une plainte et des mesures seront prises immédiatement.

Tags: , , ,

Les commentaires sont fermés.