A Research of Applying Fuzzy-AHP and BPNN to Website Structure Analysis-Case Study on Google PageRank
應用Fuzzy-AHP 與BPNN 於網站結構評估分析之研究-以Google PageRank 為例

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Title:	A Research of Applying Fuzzy-AHP and BPNN to Website Structure Analysis-Case Study on Google PageRank 應用Fuzzy-AHP 與BPNN 於網站結構評估分析之研究-以Google PageRank 為例
Authors:	許良僑 Sheu, Liang-Chyau
Contributors:	科技管理學系 Technology Management
Keywords:	Google PageRank;倒傳遞類神經網路;模糊層級分析法 Google PageRank;Back-Propagation Neural Network;Fuzzy-AHP
Date:	2010
Issue Date:	2014-06-27 01:14:47 (UTC+8)
Abstract:	傳統的網站架構在對於目前的網際網路搜索引擎，其網站排名會受到不利影響，從學者研究整理發現網站架構裡有許多因素會影響搜尋引擎的接受程度，本文從學者研究中整理出網站結構中可量化指標，應用知名搜索引擎Google 中所提出PageRank 的分數量表，取代網站排名為搜尋引擎接受度的指標，藉由倒傳遞類神經網路訓練模擬實際於網際網路中的情形，並將可量化指標經由模糊層級分析法，找出最適權重，其結果可用來提供未來網站建置時，調整參數的依據，且本模擬器可提供網站建置者，在建置初期就可預先分析該網站於搜尋引擎中的接受程度。 Many traditional web site structures will downgrade the ranking during modern Internet searching engines. Some experts pointed out that there are many factors in the web site structure that will affect the acceptance and ranking of Internet searching engi
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