Abstract-Syftet med detta dokument är att föreslå en effektiv metod för identifiering av webbdokument ämnen som ofta betraktas som en av de diskutabla utmaningarna i många system för informationshämtning. De flesta av de tidigare verken har fokuserat på att analysera hela texten med hjälp av tidskrävande metoder och även många av dem har använt oövervakade metoder för att identifiera huvudämnet dokument. I detta dokument försöker man dock utnyttja de mest använda funktionerna i Hyper-Text Markup Language (HTML) för att extrahera ämnen från webbdokument med hjälp av en övervakad metod. Vi anlitar en interaktiv krypare och försöker först analysera HTML-strukturer på 5000 webbsidor för att identifiera de mest använda HTML-funktionerna. I nästa steg, de utvalda funktionerna i 1500 webbsidor extraheras med hjälp av samma krypare. Lämpliga ämnen ges till varje webbdokument av användarna i en övervakad inlärningsprocess. En ämnesmodellering teknik används över extraherade funktioner för att bygga fyra klassificerings-C4.5, Decision Tree, Naï ve Bayes och Maximum Entropy-som är separat antagna för att träna och testa våra data. Resultaten av klassificeringar jämförs och den höga exakta klassificeringen väljs. För att undersöka vår strategi i större skala utvärderas en ny uppsättning av 3500 webbdokument med hjälp av den valda klassificeringen. Resultaten visar att det föreslagna systemet ger anmärkningsvärda resultat som kan uppnå 71,8 % igenkänningsgrad.
I REF föreslogs en metod för ämnesidentifiering i webbdokument med hjälp av webbdesignfunktioner.
A Supervised Approach for Automatic Web Documents Topic Extraction Using Well-Known Web Design Features
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Modern Education and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}