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J-GLOBAL ID：201702270895822264   整理番号：17A1722494

クローラフレームワークとファジィKNNを用いたクローリングとクラスタ隠れWeb【Powered by NICT】

Crawling and cluster hidden web using crawler framework and fuzzy-KNN

著者 (2件)： Rahayuda I Gede Surya (Conference on Information Technology for Cyber and IT Service Management, STMIK STIKOM Bali, Denpasar, Bali, Indonesia) ,  Santiari Ni Putu Linda (Conference on Information Technology for Cyber and IT Service Management, STMIK STIKOM Bali, Denpasar, Bali, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CITSM  ページ： 1-7  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日ほとんど誰もが日常活動のためのインターネットを使用することである。か社会的,大学,研究やビジネスのための。しかしインターネットは一般的に,インターネットアクセスの全体の小さな部分のみにアクセスする意識の数だけであった。インターネットやWWWはいくつかのレベルに分割し,ウェブ表面,深いウェブまたは暗黒Webのような。深部または暗ウェブへのインターネットへのアクセス危険なものである。本研究では,Webコンテンツと深い含有量に関する研究を行う予定である。より速く,より安全な探索のために,この研究に用いるクローラフレームワークである。探索過程からデータベースに保存される種々の種類のデータが得られるであろう。データベース分類プロセスはウェブサイトのレベルを知るために実施される。分類プロセスはファジィKNN法を用いて行った。ファジィKNN法はデータベースに含まれることをクローリング枠組みの結果を分類した。クローリングフレームワークはurlアドレス,ページ情報と他の形でデータを生成する。クローリングデータは,予め定義されたサンプルデータと比較した。ファジィKNNの分類結果は,サンプルデータで規定された単語の値に基づくWebレベルのデータをもたらすであろう。見られるいくつかのデータ試験で行った研究からは,Web表面,7.5%ウェブbergie,20%深層ウェブ,22.5%憲章と30%暗ウェブの20%である。研究はいくつかのテストデータで行われたのみであり,良好な結果を得るために,いくつかのデータを付加する必要がある。すべてクローラ枠組みがある特定のWebレベルで動作するために,より良いクローラ骨格はクローリング結果,特にあるウェブをスピードアップできる,torブラウザの使用できるがクローラフレームワークは働かない。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 安全性 ,  *Web【情報システム】 ,  単語 ,  インターネット ,  *クラスタ ,  データベース ,  ブラウザ ,  *曖昧さ ,  深部
準シソーラス用語： 試験データ ,  アドレス ,  Webサイト ,  Webコンテンツ ,  情報へのアクセス ,  インターネットアクセス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： ファジィ ,  KNN ,  クローリング ,  クラスタ ,  Web