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Machine Learning Techniques for Web Page Classification with Search Engine Optimization

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  • 발행기관
    한국AI디지털융합학회(구 한국디지털융합학회) 바로가기
  • 간행물
    IJICTDC 바로가기
  • 통권
    Vol 8 No 2 (2023.12)바로가기
  • 페이지
    pp.1-8
  • 저자
    Priya Pandey, Yagya Raj Pandeya
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A441060

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원문정보

초록

영어
Automated Search Engine Optimization (SEO) is crucial for streamlining processes, ensuring consistency, and adapting to changes, thereby enhancing a website's overall success and visibility in the competitive online landscape. This research introduces a dataset and a baseline method for classifying website SEO ranks into three categories. Using 26 keywords, data was collected from 780 web pages across various Google rankings, and 36 ranking factors were employed to predict their rank. Key considerations for webpage preparation include anchor text, backlinks, Ref Domain, unique visits, and text length. The Random Forest model exhibited superior performance, achieving an average accuracy of 72% in predicting actual search rankings. The significance of this automated approach lies in identifying web pages requiring SEO improvements, leading to enhanced search engine rankings.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Methodology
4. Result and Discussion
5. Conclusion
Acknowledgments
6. References

키워드

Search engine optimization dataset random forest

저자

  • Priya Pandey [ Nepal College of Information Technology, Department of Graduate Studies, Kathmandu, Nepal ]
  • Yagya Raj Pandeya [ Kathmandu University, Department of Computer Science and Engineering, Dhulikhel, Nepal ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국AI디지털융합학회(구 한국디지털융합학회) [The Korean Academic Society of AI Digital Convergence]
  • 설립연도
    2015
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    본 학회는 디지털 경영에 관련된 디지털 미디어, 디지털 통신, 디지털 방송, 디지털 콘텐츠, 디지털 문화, 디지털 사회, 디지털 유통, 디지털 금융, 디지털 물류, 디지털 정책, 디지털 기술, 디지털 교육 그리고 디지털과 아날로그의 비교 등에 대한 학제간 연구와 실사구시적인 적용을 통하여 디지털 경영의 발전과 한국이 세계적인 디지털 강국으로 성장하기 위한 학술적인 기반과 실무적인 지침을 조성하는 것을 목적으로 하고 있습니다.

간행물

  • 간행물명
    IJICTDC [International Journal of Information Communication Technology and Digital Convergence]
  • 간기
    반년간
  • pISSN
    2466-0094
  • 수록기간
    2016~2025
  • 십진분류
    KDC 300 DDC 303

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