Код товара: 5188165281
Постоплата
Web Content Mining from Hidden Web
Тип книги:
Печать по требованию
О товаре
Перейти к описанию
Автор на обложке
Muhammad Asif Naeem; Imran Sarwar Bajwa; M. Abbas Choudhary
Год выпуска
2026
Тип бумаги в книге
Офсетная
Тип обложки
Мягкая обложка
Тип книги
Печать по требованию
О книге
Печатная книга «Web Content Mining from Hidden Web» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 84 страниц, она напечатана на белой офсетной бумаге плотностью 80 г/м². Формат издания — 152x229 мм. Вс
1 058 ₽
Магазин
Подписаться
Т8 Информационные т...
Перейти4.9
Чат
Заказы
27.7 K
О магазине
Часто задаваемые вопросы
Описание
Web Content Mining from Hidden WebПечатная книга «Web Content Mining from Hidden Web» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 84 страниц, она напечатана на белой офсетной бумаге плотностью 80 г/м². Формат издания — 152x229 мм. Все книги аккуратно упаковываем в прочный трёхслойный непрозрачный картонный конверт.
World Wide Web is enormous compilation of multi- variant data. For better knowledge management it is important to retrieve accurate and complete data. The hidden Web, also known as the invisible Web or deep Web, has given rise to a new issue of Web mining research. Most documents in the hidden Web, including pages hidden behind search forms, specialized databases, and dynamically generated Web pages, are not accessible by general Web mining application. In this paper a system is designed that has a robust ability to access these hidden web pages using web structure mining techniques for better knowledge management. As dynamic content generation is used in modern web pages and user forms are used to get information from a particular user and stored in a database. The link structure lying in these forms can not be accessed during conventional mining procedures. The accuracy ratio of web page hierarchical structures can be improved by including these hidden web pages in the process of Web structure mining. The designed system is adequately strong to process the dynamic Web pages along with static ones.
World Wide Web is enormous compilation of multi- variant data. For better knowledge management it is important to retrieve accurate and complete data. The hidden Web, also known as the invisible Web or deep Web, has given rise to a new issue of Web mining research. Most documents in the hidden Web, including pages hidden behind search forms, specialized databases, and dynamically generated Web pages, are not accessible by general Web mining application. In this paper a system is designed that has a robust ability to access these hidden web pages using web structure mining techniques for better knowledge management. As dynamic content generation is used in modern web pages and user forms are used to get information from a particular user and stored in a database. The link structure lying in these forms can not be accessed during conventional mining procedures. The accuracy ratio of web page hierarchical structures can be improved by including these hidden web pages in the process of Web structure mining. The designed system is adequately strong to process the dynamic Web pages along with static ones.
- Артикул
- 5188165281
- Автор на обложке
- Muhammad Asif Naeem; Imran Sarwar Bajwa; M. Abbas Choudhary
- Год выпуска
- 2026
- Тип бумаги в книге
- Офсетная
- Тип обложки
- Мягкая обложка
- Тип книги
- Печать по требованию
- Язык издания
- Английский
- Количество страниц
- 84
- Размеры, мм
- 152x229
- Вес товара, г
- 148
- ISBN
- 9783844380866
- Возрастные ограничения
- 12+
Подборки товаров в категории Книги: Компьютерные технологии
Отзывы о товаре
0
Web Content Mining from Hidden Web
Рейтинга пока нет. Он формируется на основе актуальных отзывов на заказанные и оплаченные товары
Как правильно задавать вопросы?
Будьте вежливы и спрашивайте о товаре, на карточке которого вы находитесь
Если вы обнаружили ошибку в описанием товара, воспользуйтесь функцией
Как отвечать на вопросы?
Отвечать на вопросы могут клиенты, купившие товар, и официальные представители.
Выбрать «Лучший ответ» может только автор вопроса, если именно этот ответ ему помог.