I och med tillkomsten av Internet har en ny era av digitalt informationsutbyte inletts. För närvarande omfattar Internet mer än fem miljarder webbplatser och detta antal ökar exponentiellt varje dag. I grund och botten är informationsinsamling (IR) vetenskap och praxis att lagra dokument och hämta information från dessa dokument. Matematically, IR-system är i kärnan baserat på en funktion vektor modell tillsammans med en term viktningsschema som viktar termer i ett dokument efter deras betydelse i förhållande till det sammanhang i vilket de visas. I praktiken är Vector Space Model (VSM), Term Frequency (TF) och Inverse Term Frequency (IDF) bland andra sedan länge etablerade tekniker som används i vanliga IR-system. Dock, presentera IR-modeller endast mål generisk typ textdokument, i det, de inte överväga specifika format av filer som HTML webbdokument. I det här dokumentet föreslås en ny semantisk känslig webbinformationsmodell för HTML-dokument. Den består av en vektormodell som kallas SWVM och ett viktningssystem som kallas BTF-IDF, särskilt utformat för att stödja indexering och hämtning av HTML-webbdokument. Den främsta fördelen med den föreslagna modellen är att den tilldelar extra vikter för termer som visas i vissa förspecificerade HTML-taggar som är korrelerade till dokumentets semantik. Dessutom är modellen semantisk eftersom den genererar synonymer för varje term som indexeras och senare väger dem på lämpligt sätt för att öka sannolikheten för att hämta dokument med liknande sammanhang men olika ordförrådstermer. Experiment som genomförts, visade en betydande förbättring av precisionen i web IR-system och en radikal ökning av antalet relevanta dokument som hämtas. Som ytterligare forskning kommer den föreslagna modellen att uppgraderas för att stödja indexering och hämtning av webbbilder i multimediarika webbdokument.
Youssef basil och Paul Semaan (2012) har använts en vektormodell som kallas SWVM (SemanticSensitive Web Vector Model) och ett viktningssystem som kallas BTF-IDF (boostrad term frekvens-inverse dokumentfrekvens), särskilt utformad för att stödja indexering och hämtning av HTML-webbdokument REF.
Semantic-Sensitive Web Information Retrieval Model for HTML Documents
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}