Den ökade populariteten av webben har orsakat införandet av enorma mängder information på webben, och som ett resultat av denna explosiva informationstillväxt, automatiserade webbplats klassificeringssystem behövs för att förbättra sökmotorernas prestanda. Webbsidor har ett stort antal funktioner som HTML/XML-taggar, webbadresser, hyperlänkar och textinnehåll som bör beaktas under en automatiserad klassificeringsprocess. Syftet med denna studie är att minska antalet funktioner som ska användas för att förbättra körtiden och noggrannheten i klassificeringen av webbsidor. I denna studie, använde vi en myrkolonioptimering (ACO) algoritm för att välja de bästa funktionerna, och sedan tillämpade vi de välkända C4.5, naiva Bayes, och k närmaste granne klassificerare för att tilldela klassetiketter till webbsidor. Vi använde WebKB och Conference dataset i våra experiment, och vi visade att användning av ACO för funktionsval förbättrar både noggrannhet och körtid prestanda klassificering. Vi visade också att den föreslagna ACO-baserade algoritmen kan välja bättre funktioner med avseende på den välkända informationsvinst och chi kvadrat funktion urvalsmetoder.
I REF föreslås en klassificering av webbsidorna där funktionen urvalsprocessen använder metoden för optimering genom myrkoloni för att få de bästa funktionerna.
An Ant Colony Optimization Based Feature Selection for Web Page Classification
{'venue': 'The Scientific World Journal', 'journal': 'The Scientific World Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}