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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Learning to Schedule Webpage Updates Using Genetic Programming

verfasst von : Aécio S. R. Santos, Nivio Ziviani, Jussara Almeida, Cristiano R. Carvalho, Edleno Silva de Moura, Altigran Soares da Silva

Erschienen in: String Processing and Information Retrieval

Verlag: Springer International Publishing

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A key challenge endured when designing a scheduling policy regarding freshness is to estimate the likelihood of a previously crawled webpage being modified on the web. This estimate is used to define the order in which those pages should be visited, and can be explored to reduce the cost of monitoring crawled webpages for keeping updated versions. We here present a novel approach to generate score functions that produce accurate rankings of pages regarding their probability of being modified when compared to their previously crawled versions. We propose a flexible framework that uses genetic programming to evolve score functions to estimate the likelihood that a webpage has been modified. We present a thorough experimental evaluation of the benefits of our framework over five state-of-the-art baselines.

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Metadaten
Titel
Learning to Schedule Webpage Updates Using Genetic Programming
verfasst von
Aécio S. R. Santos
Nivio Ziviani
Jussara Almeida
Cristiano R. Carvalho
Edleno Silva de Moura
Altigran Soares da Silva
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer International Publishing
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-02432-5_30

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