Дослідження методів машинного навчання для підвищення ефективності SEO-оптимізації веб-сайтів

Abstract

Об’єктом дослідження є методи сканування веб-сайтів пошуковими системами та методи машинного навчання для кластеризації текстових даних у задачі пошукової оптимізації веб-сайтів. Метою роботи є дослідження методів сканування веб-сайтів пошуковими системами та методів машинного навчання для кластеризації контенту, щоб інтегрувати у програмний продукт та автоматизувати рутинні процеси SEO-оптимізації. Методами аналізу є вивчення проблемної області SEO-оптимізації, вибір інструментів для дослідження шляхом вирішення багатокритеріальної задачі прийняття рішень, порівняння їх продуктивності на основі встановлених критеріїв та дослідження методів машинного навчання, що можуть автоматизувати та пришвидшити рутинні процеси при аналізі даних перед початком ведення внутрішньої SEO-оптимізації веб-сайтів.