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ASSESSING THE TRAFFIC RANKING OF WEBSITES WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

机译:用人工神经网络评估网站的流量排名

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摘要

The website evaluation is an essential work in the time when the popularity and the ubiquity of the World Wide Web demonstrate its role in our everyday lives. In the past, researchers evaluated the websites by manpower and heuristic rules. In this study, we propose to assess the traffic ranking of web sites based on certain quantifiable criteria and the application of Artificial Neural Network (ANN). We use ANN to learn the rules of popular websites and compare the results with actualities. Then we infer the possible reasons of popularity from the learning results and re-evaluate the previous evaluation criteria. We hope that this research could present the current development of website evaluation, offer insights to website designers and web masters.
机译:当万维网的普及和普及证明其在我们日常生活中的作用时,网站评估是一项必不可少的工作。过去,研究人员通过人力和启发式规则来评估网站。在这项研究中,我们建议根据某些可量化的标准和人工神经网络(ANN)的应用来评估网站的流量排名。我们使用人工神经网络来学习流行网站的规则,并将结果与​​实际情况进行比较。然后我们从学习结果中推断出流行的可能原因,并重新评估先前的评估标准。我们希望这项研究可以介绍网站评估的当前发展,为网站设计师和网站管理员提供见解。

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