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Viele Internetnutzer wschen sich heutzutage Suchmaschinen, die in der Lage sind, Webseiten schnell zu durchsuchenund Daten zu beschaffen. Herk闣mliche Web-Suchmaschinen hingegen habenerhebliche Schwierigkeiten, in kzester Zeit zuverl酲sige Ergebnisse zu liefern. Herk闣mliche Suchmaschinen msen au erdem widersprhliche Suchanfragen in Abh鄚gigkeit von der semantischen Beziehung zwischen Schlselw顤tern erweitern . Als Ergebnis der Forschung wurde ein einzigartiges Modell f das Ranking von Online-Seiten entwickelt, das eine semantische Web-Seiten-Retrieval-Technik einsetzt, um signifikante Ergebnisse von Anfragen zu finden, die unter Verwendung semantischer Beziehungen unklar sind . Der Artikel stellt ein neues Modell f das Ranking von Webseiten vor, das aussagekr輎tige Suchergebnisse mit Hilfe einer semantischen Web-Seiten-Retrieval-Methode klassifiziert . In Experimenten wird das vorgeschlagene Modell mit vier verschiedenen Eingabebedingungen verglichen. Die daraus resultierenden Ergebnisse werden mit anderen Algorithmen zur Einstufung von Webseiten verglichen, z. B. mit Echtzeit-Suchmaschinen. Die erzielten Ergebnisse werden verglichen und analysiert, um zu zeigen, dass sich das System verbessert hat.
