Algorithmes d'apprentissage automatique pour la classification des pages web

Le monde contemporain est fortement influenc par la technologie du web, avec une augmentation significative de l'information web chaque ann e. La classification manuelle des documents de pages web s'av re la fois longue et impr cise, tant donn l'abondance d'informations non pertinentes, redondantes et bruyantes pr sentes dans les pages web. Par cons quent, un syst me de classification automatique des pages web devient essentiel. La classification des pages web joue un r le crucial dans les t ches de gestion et de recherche d'informations. La s lection des caract ristiques est une tape cruciale pour parvenir une classification pr cise des pages web.Les pages web contiennent g n ralement un grand nombre de caract ristiques, ce qui peut nuire la pr cision de la classification. L'objectif principal de la recherche propos e est de d velopper une approche hybride de s lection des caract ristiques qui soit non seulement efficace mais aussi efficiente pour la classification automatique des pages web. Cette approche permet non seulement d'am liorer la pr cision de la classification, mais aussi d'aider les outils de recherche sur le web fournir des r sultats pertinents dans la cat gorie appropri e.