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Título Sistema de recomendación para mejorar la indexación de páginas web en el motor de búsqueda de GoogleTrabajo de Grado / PDF-Archivos Legibles por Computador
Autor(es) Duque Delgado, Juan Camilo (Autor)
Hoyos Palma, Christian David (Autor)
Barco Santana, Andrés Felipe (Asesor)
Publicación Cali, Colombia : Universidad de San Buenaventura, Cali, 2019
Descripción Física 1 recurso en línea (127 páginas) : ilustraciones
Español;
Clasificación(es) 005.12
Materia(s) Recuperación de información; Busquedas en internet; Indexación;
Nota(s) Tesis (Ingeniero multimedia) -- Universidad de San Buenaventura. Facultad de Ingeniería, Cali, 2019..
Títulos Relacionados Titulo Colectivo: Trabajos de Grado. Ingeniería Multimedia. USB
Resumen El hipertexto es el sistema de organización más importante en la web. Este permite presentar datos y vincular fragmentos de texto, permitiendo al usuario relacionar contenido y encontrar los elementos más relevantes. Además, el hipertexto ayuda (por medio de etiquetas) a los motores de búsqueda, indexar y clasificar contenido (pequeños fragmentos de texto). Dado que muchos de los usuarios que crean contenido en la web no son expertos en optimización para motores de búsqueda, el proceso de indexación y clasificación no se ejecuta de la manera adecuada. Dichos usuarios desean que el contenido que crean sea visto por la mayor cantidad de personas posibles, y de ahí la importancia de tener una buena indexación de sus páginas web.Esta investigación ayuda mediante una aplicación web a los creadores de páginas web a mejorar la indexación de sus páginas web en el motor de búsqueda de Google. Para ayudar a mejorar la indexación de este contenido publicado, en esta tesis se diseñó y desarrolló un sistema de recomendación. Este sistema de recomendación analiza el documento HTML (sus etiquetas, el contenido y la intención), utiliza la inteligencia artificial en conjunto con la minería de datos para así de identificar algunos patrones que tienen las páginas web mejor indexadas relacionando el tema principal y la intención del contenido. Además, se analiza la correcta implementación de las reglas que brinda Google para la optimización. Así generando recomendaciones expresadas con lenguaje natural para el usuario final.
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