論文の概要: Comparative analysis of various web crawler algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12027v1
• Date: Wed, 21 Jun 2023 05:27:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 14:45:35.010997
• Title: Comparative analysis of various web crawler algorithms
• Title（参考訳）: 各種Webクローラアルゴリズムの比較解析
• Authors: Nithin T K, Chandana S, Barani G, Chavva Dharani, M S Karishma
• Abstract要約: 本発表では,World Wide Web上の大量のデータを扱う上で,Webクローリングとページランキングアルゴリズムの重要性に焦点を当てる。 ウェブクローリングは、構造化されていないデータを構造化データに変換し、効果的な情報検索を可能にするプロセスである。 ページランキングアルゴリズムは、ウェブページの品質と人気を評価する上で重要な役割を果たす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This presentation focuses on the importance of web crawling and page ranking algorithms in dealing with the massive amount of data present on the World Wide Web. As the web continues to grow exponentially, efficient search and retrieval methods become crucial. Web crawling is a process that converts unstructured data into structured data, enabling effective information retrieval. Additionally, page ranking algorithms play a significant role in assessing the quality and popularity of web pages. The presentation explores the background of these algorithms and evaluates five different crawling algorithms: Shark Search, Priority-Based Queue, Naive Bayes, Breadth-First, and Depth-First. The goal is to identify the most effective algorithm for crawling web pages. By understanding these algorithms, we can enhance our ability to navigate the web and extract valuable information efficiently.
• Abstract（参考訳）: 本発表では,World Wide Web上の大量のデータを扱う上で,Webクローリングとページランキングアルゴリズムの重要性に焦点を当てる。 ウェブが指数関数的に成長を続けるにつれ、効率的な検索・検索方法が重要となる。 ウェブクローリングは、構造化されていないデータを構造化データに変換し、効果的な情報検索を可能にするプロセスである。 さらに、ページランキングアルゴリズムは、ウェブページの品質と人気を評価する上で重要な役割を果たす。 プレゼンテーションでは、これらのアルゴリズムの背景を調査し、シャーク検索、優先度ベースのキュー、ナイーブベイ、幅優先、深さ優先の5つのクロールアルゴリズムを評価する。 目標は、Webページをクロールする最も効果的なアルゴリズムを特定することである。 これらのアルゴリズムを理解することで、Webをナビゲートし、価値ある情報を効率的に抽出する能力を高めることができる。

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