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Wissenschaftliche Texte zu  Weighted Page Rank

Der Weighted Page Rank ist ein Algorithmus, der in der Informatik und insbesondere im Bereich des Web-Minings verwendet wird. Er dient dazu, die Relevanz von Webseiten zu bewerten. Im Gegensatz zum herkömmlichen PageRank-Algorithmus berücksichtigt der Weighted Page Rank unterschiedliche Gewichtungen für verschiedene Links. Dieser Ansatz ermöglicht eine präzisere Bewertung der Webseitenrelevanz.

2  Veröffentlichungen
  • A Graph Theoretical Approach to Pruning Deep Neural Networks
    Titel: A Graph Theoretical Approach to Pruning Deep Neural Networks
    Autor:in: David Hoffmann (Autor:in)
    Fach: Informatik - Künstliche Intelligenz
    Kategorie: Bachelorarbeit , 2024 75 Seiten , Note: 100/100
    Katalognummer: 1516270
    Preis: US$ 0,99
  • Enhancement in Web Crawler using Weighted Page Rank Algorithm based on VOL
    Extended Architecture of Web Crawler
    Titel: Enhancement in Web Crawler using Weighted Page Rank Algorithm based on VOL
    Autor:in: Sachin Gupta (Autor:in)
    Fach: Informatik - Technische Informatik
    Kategorie: Masterarbeit , 2014 92 Seiten
    Katalognummer: 276630
    Preis: US$ 0,99

Die Verwendung des Weighted Page Rank hat sich in verschiedenen Anwendungsfelder wie der Web-Suchmaschinen-Optimierung und der Empfehlungssysteme etabliert. Durch die Berücksichtigung von Gewichtungen kann der Algorithmus die Relevanz von Webseiten besser abbilden. In der Forschung gibt es verschiedene Ansätze, den Weighted Page Rank zu verbessern und anzuwenden. Dazu gehören die Entwicklung von neuen Algorithmen und die Integration mit anderen Techniken wie dem Deep Learning. Vertiefe dich in die Forschung zum Weighted Page Rank und lies wissenschaftliche Arbeiten als PDF und eBook, viele auch als Print-on-Demand, bei GRIN.

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