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Chaker Jebari
En este trabajo se presenta un nuevo método para la identificación de género que combina clasificadores homogéneos utilizando OWA (promedio ponderado) Pedimos operadores. Nuestro método utiliza caracteres n-gramas extraídos de diferentes fuentes de información, tales como URL, título, encabezados y anclajes. Para hacer frente a la complejidad de las páginas web, se aplicó MLKNN como un clasificador multi-etiqueta, en el que una página web puede verse afectada por más de un género. Los experimentos llevados a cabo usando un conocido corpus multi-etiqueta muestran que nuestro método logra buenos resultados.
This paper presents a new method for genre identification that combines homogeneous classifiers using OWA (Ordered Weighted Averaging) operators. Our method uses character n-grams extracted from different information sources such as URL, title, headings and anchors. To deal with the complexity of web pages, we applied MLKNN as a multi-label classifier, in which a web page can be affected by more than one genre. Experiments conducted using a known multi-label corpus show that our method achieves good results.
