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首页> 外文会议>International Conference on Emerging Smart Computing and Informatics >A Hybrid Approach to Improve Classification Performance using WMOT Tool
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A Hybrid Approach to Improve Classification Performance using WMOT Tool

机译：一种使用WMOT工具改进分类性能的混合方法

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Web usage mining is very important now a days due to huge amount of data processed day by day and it increase very rapidly on daily basis. Web usage mining is to utilize data mining techniques meant for web log data in order to recognize and extract the information of people using those websites. Authors presented a tool and analysed the web log data and classified it further with classification algorithms like Random Forest and use their own tool WMOT tool that’s implemented new algorithms embedded with Random Forest algorithm like RFGA (Random Forest with genetic algorithm), RFACO (Random Forest with ant colony optimization) and use hybrid approach of genetic algorithm with ant colony feature selection in RFGAACO. In this paper authors summarized the experimental results of RF, RFGA, RFACO and RFGAACO and calculate their efficiency level over the web server log data and analysed the results.
机译：Web使用挖掘现在是非常重要的，现在是日复一日地处理的大量数据，而且它每天增加速度很快。 Web使用挖掘是利用用于Web日志数据的数据挖掘技术，以便识别和提取使用这些网站的人员的信息。作者呈现了一个工具并分析了Web日志数据，并将其分类为随机林等分类算法，并使用自己的工具WMOT工具，该工具实现了嵌入了随机森林算法的新算法，如RFGA（随机森林），RFACO（随机森林）用蚁群优化，用rfgaaco中蚁群特征选择的遗传算法混合方法。在本文中，作者总结了RF，RFGA，RFACO和RFGAACO的实验结果，并在Web服务器日志数据上计算其效率水平并分析结果。

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