I AE S  I nte rna t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.   9 ,   No .   2 ,  J u n e   2020 ,   p p .   327 ~ 3 3 5   I SS N:  2252 - 8938 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ai. v 9 .i 2 . p p 327 - 3 3 5           327       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   Bio g eo g ra phy  opt i m i z a tion  alg o rith m   ba sed nex t  w eb  pag e  prediction  using   w eblo g  and  w eb content  featur es       Ro s ha n A.   G a ng ur de 1 ,   B ino d K u m a r 2   1 De p a rtme n t  o f   Co m p u ter S c ien c e ,   S a v it rib a i   P h u le  P u n e   U n iv e rsity ,   M a h a ra sh tra,  In d ia   2 Ja y a wa n t  In stit u te o f   Co m p u t e r  A p p li c a ti o n s,  P u n e ,   M a h a ra sh tra,  In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   2 5 ,   2 0 19   R ev i s ed   F eb   2 9 ,   2 0 20   A cc ep ted   M ar   1 ,   2 0 20       Re c o m m e n d a ti o n   o f   we b   p a g e   a s   p e r  u se rs’  in tere st  is  a   b ro a d   a n d   im p o rtan t   a re a   o f   re se a rc h .   Re se a rc h e r  a d o p ts  u se r  b e h a v io r   f ro m   a c ti o n s  p re se n t  i n   c o o k ies ,   lo g s  a n d   se a rc h   q u e ries .   T h is  p a p e r  h a s  u ti li z e d   a   p ri o r   we b p a g e   f e tch in g   m o d e l  u sin g   w e b   p a g e   p re d ictio n .   F o r  t h is  p u rp o se ,   w e b   c o n ten t  in   f o r m   o f   te x t  a n d   w e b lo g   f e a t u re s  a re   a n a l y z e d .   A s  p e r  d y n a m ic  u se r   b e h a v io r,   p ro p o se d   m o d e l  LW P P - BOA   (L o g isti c   Web   P a g e   P re d ictio n   By   Bio g e o g ra p h y   Op ti m i z a ti o n   A lg o rit h m )  p re d ict  p a g e   b y   u sin g   g e n e ti c   a lg o rit h m .   Ba s e d   o n   u se r  a c ti o n s ,   we b lo g   f e a tu re   a re   d e v e lo p e d   in   f o r m   o f  a ss o c iatio n   ru les ,   w h il e   w e b   c o n ten t  g iv e s  a   se t  o f   r e lev a n t  tex t  p a tt e rn s.    P a g e   p re d ictio n   a s  p e r  ra n d o m   u se r  b e h a v io r  is  e n h a n c e d   b y   m e a n s   o f  Bio g e o g ra p h y   Op ti m i z a ti o n   A lg o rit h m   w h e re   c ro ss o v e r  o p e ra ti o n   is  p e rf o r m e d   a s  p e r  imm ig ra ti o n   a n d   e m ig r a ti o n   v a lu e s.  He re   p o p u latio n   u p d a t io n   d e p e n d s  o n   o t h e r  p a ra m e ters   o f   c h ro m o so m e   e x c e p t  f it n e ss   v a lu e .   Ex p e rime n ts  a re   c o n d u c ted   o n   re a l  d a tas e t  h a v in g   w e b   c o n ten t  a n d   w e b lo g s.   Re su lt s  a re   c o m p a r e d   u sin g   p re c i sio n ,   c o v e ra g e ,   M - M e tri c ,   M A E  a n d   RM S E  p a ra m e ters   a n d   it   in d ica tes   th a t   th e   p r o p o se d   w o rk   is  b e tt e r  t h a n   o th e r  a p p ro a c h e s a lrea d y   in   u se .   K ey w o r d s :   Ass o ciatio n   r u le  m in in g   B io g eo g r ap h y   o p ti m izatio n   On to lo g y   P r ed ictio n   m o d el   W eb   p ag e  r ec o m m e n d atio n   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   R o s h a n   A .   Ga n g u r d e,     R esear ch   Sch o lar ,   Dep ar t m e n t   o f   C o m p u ter   Scien ce ,   Sav itrib ai   P h u le  P u n e  U n i v er s it y ,   Ma h ar as h tr a,   I n d ia .   E m ail: r o s h an a n t @ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  n et w o r k   is   v er y   b ig ,   d i s s i m ilar   an d   e v er   ch a n g i n g .   E x citi n g   i n f o r m atio n   ex tr ac tio n   f r o m     W eb   in f o r m atio n   h as  b ec o m e  v er y   tr e n d y   a n d   as  a n   o u tc o m e   o f   t h at,   w eb   m in in g   h as   f asci n ated   lo ts   o f   a w ar e n ess   i n   r ec en t  ti m e.   W eb   m i n i n g   is   a  f u n ctio n   o f   w eb   in f o r m at io n   m i n i n g   f r o m   h u g e  w eb   in f o r m atio n   r ep o s ito r ies  [ 1 ] .   A t  th is   t i m e,   t h e  s etb ac k   o f   m o d eli n g   a n d   f o r ec asti n g   a  u s er ’ s   w eb   b r o w s i n g   p er f o r m an ce   o n   th e  in ter n et  h as  f asci n ated   lo t  o f   r esear ch er s   as  it  ca n   b e  u s e f u l  in   d ev elo p i n g   w eb   c ac h e  p er f o r m a n ce ,     W eb   P ag e  R ec o m m e n d atio n s ,   Sear ch   E n g i n e  Op ti m iza tio n s ,   ac ce p tin g   an d   in f l u en ci n g   b u y i n g   s a m p le s ,     an d   p r ac ticin g   t h e  w eb   s ea r ch   ex p er ien ce   o f   t h e  u s er s   [ 2 ] .   I n   e - co m m er ce ,   th e  u p co m in g   p ag e  f o r ec asti n g   i s   ex tr e m e l y   ess e n tia l  a n d   s er io u s .   T h e  ca lc u lat io n   s u p p o r ts   co r p o r atio n s   to   h a n d le  t h e  i s s u e s   c o n ce r n in g   to   u s er s   s u c h   as t h eir   m o v e m e n t s   in   p u r ch a s in g   a n d   in ter est s   o f   th e  u s er s   i n   an y   s p ec i f ic  p r o d u cts.   W eb   u s ag e  m i n in g   ca n   b e  u til i ze d   to   v er y   ca u tio u s l y   e x a m in e  w eb   lo g   r ec o r d s   w h ic h   ar e  c o llected   in   w eb   s er v er s   f o r   p atter n   d e tectio n .   W eb   m in in g   c h ief l y   co n ce n tr ates  o n   t h e  p r ep r o ce s s in g   s ec tio n     an d   g r o u p in g   s ec tio n .   De f i n i n g   a  cl u s ter   i s   h ar d   an d   t h at   is   w h y ,   w e  f in d   d is s i m ilar   k in d s   o f   al g o r ith m s   co n n ec ted   to   clu s ter i n g .   T h e  ex is te n ce   o f   co llectio n   o f   r ec o r d s   is   th e  n o r m al  th i n g   th at   co n n ec ts   all   t h ese   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938     I n t J   A r ti f   I n tell ,   Vo l.  9 ,   No .   2 ,  J u n e   20 20 :   327   –   3 3 5   328   alg o r ith m s   j o in tl y .   I t  co m p r i s es  o f   th r ee   p ar ts :  p r ep r o ce s s in g ,   p atter n   d etec tio n   an d   p atter n   ex a m i n atio n .   P r ep r o ce s s in g   is   m an d ato r y   to   ch an g e  t h e  r a w   i n f o r m atio n   i n to   a  s ig n i f ica n t  f o r m   h e lp f u l  f o r   w el l - o r g a n ized   p r o ce s s in g .   P atter n   d etec tio n   co m p r is es   m et h o d s   to   tak e  o u t  t h e  p atter n   an d   i n cl u d es  n u m er ical  a n al y s is ,   s eq u en tial p atter n   m i n in g ,   p at h   an al y s is ,   r elatio n s h ip   r u le  m in i n g ,   ca te g o r izatio n ,   an d   b u n ch in g   [ 3 - 4 ] .   T h is   p ap er   h as  attem p ted   to   im p r o v e  th e  ac cu r ac y   o f   th e  n ex t  w eb   p ag e  p r ed ictio n   w h er e  ac cu r ac y   o f   p r ed ictio n   d ep en d s   o n   th e  u tili za t io n   o f   w eb   m in in g   f ea tu r es.  I n   p r ev io u s   r esear ch ,   Ma r k o v   m o d el  w a s   u tili ze d   f o r   w eb lo g   f ea tu r e  [ 5 ] .   T h is   n ee d s   to   b e  r ep lace d   b y   o th er   m ath e m at ical  m o d el  w h er e  w eb   co n ten t  o r   w eb   s tr u ct u r e  f ea tu r e  ar e  als o   u s ed .   A s   w eb   p ag e  p r ed ictio n   is   h i g h l y   d y n a m ic  in   n at u r e ,   a  s u itab le  g e n etic   alg o r ith m   n ee d   to   b e  p r o p o s e d   in   co llab o r atio n   w it h   p r o p er   u tili za tio n   o f   ass o ciatio n   r u les  to   i n cr ea s e  t h e   ac cu r ac y   o f   p r ed ictio n   m o d el.       2.   RE L AT E D   WO RK   I n   [ 6 ] ,   au th o r   p r o p o s ed   a n   ap p r o ac h   h y b r id   u ti lizi n g   Su p p o r t  Vec to r   Ma ch in es,   an d   th e     A ll - K th   Ma r k o v   m o d el,   to   d eter m i n e  ca lc u latio n   u tili zin g   De m p s ter ’ s   r u le.   T o   b o o s t  th e   p o w er   o f   d is cr i m i n atio n ,   t h e y   ap p l y   a ttr ib u te  ex tr ac tio n   o f   SVM.   A d d in g   to g et h er ,   d u r in g   f o r ec ast  i t  o cc u p ies  d o m ain   in f o r m atio n   to   d ec r ea s e  th e  n u m b er   o f   clas s i f ier s   f o r   th e  d ev elo p m en t  o f   co r r ec tn ess   a n d   th e  d ec r ea s e  o f   ca lcu latio n   ti m e.   I n   [ 7 ] ,   au th o r   ex p lain ed   in te r n et  m i n i n g   al g o r ith m   th a t  tar g ets  at  m o d if y i n g   th e  an a l y s i s   o f   th e   d r af t’ s   p r o d u ctio n   o f   co n n ec ti o n   r u le  m in i n g .   T h is   alg o r it h m   is   b ei n g   e x tr e m e l y   u tili ze d   in   in ter n et  m in in g .     T h e  en d   r esu lts   ac h iev ed   es tab lis h ed   t h e  s tr e n g t h   o f   t h e  al g o r ith m   p r o j ec ted   in   th is   p ap er .   I n   [ 8 ] ,   au t h o r   co n ce n tr ated   o n   W eb   Usa g e  M in i n g   w h er ei n   t h e  i n ter n et  u s er   r o u ti n g   p a tter n s   an d   th eir   u til izatio n   o f   w eb   r eso u r ce s   ar e  d is co v er ed .   T h e  d is s im ilar   p h ase s   o cc u p ied   in   th i s   m in i n g   p r o ce d u r e   an d   w ith   t h e  p r o p o r tio n al  s tu d y   b et w ee n   t h e  p atter n   d etec tio n   alg o r it h m s :  A p r io r i a n d   FP - g r o w t h   al g o r ith m .   I n   [ 9 ] ,   au th o r   ex ec u ted   t h e  p r ep r o ce s s in g   m et h o d s   to   c h an g e  th e  lo g   f ile  i n to   clien t  s e s s i o n s   w h ic h   ar e  ap p r o p r iate  f o r   m in i n g   a n d   d ec r ea s e  th e  r an g e  o f   t h e  s ess io n   f i le  b y   s o r ti n g   th e   leas t  d e m an d ed   p ag e s   u tili zi n g   t h e  p r ep r o ce s s in g   m et h o d .   I n f o r m at io n   P r ep r o c ess i n g   i s   o n e  o f   th e  s i g n i f ic an t  m is s io n s   b ef o r e   in s er ti n g   m i n in g   a lg o r it h m s .   I t  ch a n g e s   t h e  r a w   r ec o r d   f ile  i n to   clie n t  s es s io n .   I n   t h is   v o c atio n ,   t h e y   h a v e  i n   b r ief   estab lis h ed   r ec o r d   f ile  p r ep r o ce s s in g   a n d   ap p lied   it  in   a   C T I   r ec o r d   f ile.   A ls o ,   t h e y   cr ea ted   th e  r ev ie w   o f   th e  clie n t ses s io n   f ile.   T h e y   h a v e  u ti lized   f ilter i n g   m e th o d   to   er ad icate   s lig h test   d e m an d ed   r eso u r ce s .   I n   [ 1 0 ] ,   au th o r   p r o j ec ted   u tili zin g   GR U s   to   s t u d y   f u r th er   m e an in g f u l  ag g r eg a tio n   f o r   clien t   b r o w s i n g   h is to r y   ( b r o w s ed   n e w s ) ,   a n d   s u g g ested   n e w s   ar ticles   w it h   h id d en   f ea t u r e  m o d el.   Œe   en d   r es u lt  s h o w   a   co n s id er ab le  d ev elo p m e n t   co m p ar ed   w it h   t h e  co n v e n tio n al   w o r d - b ased   ap p r o ac h .   Œe   s y s te m   h as  b ee n   f u ll y   d ep lo y ed   to   o n lin e  co n s tr u c tio n   s er v ices a n d   h elp in g   o v er   te n   m i llio n   d is tin c tiv e  u s er ’ s e v e r y d a y .   I n   [ 1 1 ] ,   au th o r   p lan n ed   a  s eq u en tial  D SS M  m o d el  w h i ch   in co r p o r ates  R NNs  i n to   DSSM  f o r   s u g g e s tio n s .   B ased   o n   co n v en t io n al  DSSM,  T DSSM   p u t  b ac k   t h e  le‰  n et w o r k   w ith   p o in t  s tatic   ch ar ac ter is tic s ,   an d   th e  r ig h t   n et w o r k   w it h   t w o   s u b - n et w o r k s   to   m o d elin g   clien t  s t atic  ch ar ac ter is tic s     ( w it h   M L P )   an d   clien t seq u en t ial  f ea t u r es ( w it h   R NN s ) .   I n   [ 1 2 ] ,   au th o r   p r o j ec te d   an   in co r p o r ated   s tr u ctu r e  w i th   C N Ns  an d   R NN s   f o r   m o d i f ied   k e y   s tr u ct u r e  ( in   v id eo s )   s u g g esti o n ,   in   w h ich   C NN s   ar e  u tili ze d   to   s tu d y   c h ar ac ter is tic  d e m o n s tr ati o n s   f r o m   k e y   f r a m e   i m a g es a n d   R NNs a r e  u tili ze d   to   p r ac tice  th e  tex tu a l c h ar ac te r is tics .       3.   P RO P O SE D   M E T H O DO L O G Y   T h e  co m p lete  w o r k   i s   b r o ad l y   d i v id ed   in   t w o   p h a s es.  T h e  f ir s t  p h ase  is   d ev elo p in g   o n to lo g y   b y   u s i n g   W eb   C o n te n t  ( W C )   an d   W eb lo g   ( W L )   f ea tu r e s   as  s h o w n   u s i n g   Fi g u r e  1 .   Seco n d   p h ase  is   tes tin g   w h er e  in p u t   is   u s er s ’   r ec e n t  v is ited   w eb   p a g es  a n d   o n to lo g y .   So   o u tp u t  o f   s ec o n d   m o d el  is   p r ed icted   w eb   p a g e.     T h e  b lo ck   d iag r am   o f   p r o p o s ed   L W P P - B OA   m o d el  is   as  s h o w n   i n   Fi g u r e  2 .   T ab le  1   d e s cir b es  th e  s y m b o ls   u s ed   in   t h i s   r esear ch   p ap er .     Data s et  p r e - p r o ce s s i n g   T h er e  ar e  m an y   d i g ital   f ea t u r es  o f   t h e  w eb   p o r tal.   I n   o r d er   to   p r ed ict  th e  n ex t  w eb   p a g e,     th e  p r o p o s ed   m o d el  w o r k s   o n   w eb   co n te n t   w h ich   is   i n   t h e  f o r m   w r itte n   te x t   an d   w eb lo g   is   in   f o r m   o f   u s er   p r ev io u s   s eq u en ce   o f   ac tio n s .   So   r a w   d ataset  n ee d   to   b e  p r e - p r o ce s s ed   f ir s t,  b y   r e m o v in g   t h e  n o is y   d ata.       W eb   co n ten t p r e - p r o ce s s in g   As  te x t   co n te n t  o n   w eb   p a g e  h a v e  w o r d s   w h ic h   n ee d   p r e - p r o ce s s in g   b y   r e m o v i n g   s to p - w o r d s .     So   s et  o f   s to p - w o r d s   ar e  r em o v ed   an d   f il ter ed   w o r d s   ar e  f u r th er   p r o ce s s ed   to   co llect  w eb   k e y w o r d s .     Fu t h er ,   ea ch   w eb   p ag e  h a s   its   o w n   s et  o f   k e y w o r d s   th at  d ep en d s   o n   t y p e  o f   co n ten t  p r esen t  in   t h e  w eb   p ag e.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A r ti f   I n tell   I SS N:  2252 - 8938       Bi o g eo g r a p h y  o p timiz a tio n   a l g o r ith m  b a s ed   n ex t web   p a g e  p r ed ictio n   u s in g . . .   ( R o s h a n   A .   Ga n g u r d e )   329   T h er e  m a y   b e  ch a n ce s   o f   co m m o n   k e y w o r d s   t h at  m a y   e x is t  b et w ee n   p a g es.  So   let  p ag es  b e  P 1 ,   P 2 ,   P m ,   w h er e  m   is   to tal  n u m b er   o f   p a g es i n   th e  s ite.   No w   P m   p ag e  h as  w eb   co n te n t { w 1 ,   w 2 ,   s 1 ,   w 3 ,   s 2 ,   s 1 ……. w n }   n   is   to tal  n u m b er   o f   w o r d s   i n   P m   p a g e.   A f ter   r e m o v al  o f   s t o p - w o r d s   {s1 ,   s 2 ,   …. . },   i m p o r tan t  w o r d s   w ill  b e   { w 1 ,   w 2 ,   w 3 , ……. w n }  [ 1 3 ] .   Fin all y   to   g et  k e y w o r d s ,   T er m   Fre q u en c y   i s   ev a lu ated   f r o m   th e  av ai lab le  w o r d s   an d   th e  w o r d s   w h ic h   cr o s s   m i n i m u m   f r eq u en c y   ac t  as  k e y wo r d s   o f   th at  p ag e.   Her e,   s eq u en ce   o f   w o r d s   o f   t h e   w eb   p ag e  d o es n o t a f f ec t t h e  p r e - p r o ce s s in g   o u tco m es.           Fig u r e  1 .   B lo ck   Diag r a m   o f   D ev elo p in g   On to lo g y   T ab le  1 .   Sy m b o l  a n n o tat io n   ta b le   S y mb o l   u se d   M e a n i n g   o f   S y mb o l   U i   i th   W e b   U se r   P m   m th   W e b   P a g e   K t   t th   W e b   P a g e   K e y w o r d   WL   W e b l o g   AR r   r th   A sso c i a t i o n   R u l e   F F C   F e e d   F o r w a r d   C o u n t e r   SC   S e t   C o u n t e r     L o g i st i c   P r o b a b i l i t y   H   H a b i t a t   λ   Emi g r a t i o n   R a t e   α   I mm i g r a t i o n   R a t e     M u t a t i o n   P r o b a b i l i t y   H   P o p u l a t i o n   S i z e         P r e - p r o ce s s in g   o f   w eb lo g   I n   th is   s tep ,   u n n ec es s ar y   co l u m n s   f r o m   t h e  W eb lo g   d ataset  ar e  r em o v ed   ex ce p t  I P   a d d r ess   an d   ac ce s s   UR L   r eq u es t.  Her e  ea ch   v i s ited   p ag e  is   id en ti f ied   b y   a  u n iq u e  p ag e  n u m b er .   So   W eb lo g   W L   h as  a  s et  o f   v i s ited   p ag es ( P 1 , P 2 ,   P 3 , … P m )   o f   a  s in lg e  u s er   U i .     Featu r e  g e n er atio n   f r o m   w eb l o g   an d   w eb   co n ten t   R u le s   o b tain ed   f r o m   w eb lo g   ar e  g en er ated   b y   s etti n g   th e  co u n ter   f o r   all  s et  o f   p atter n s   f r o m   th e   p ag es [ 1 4 ] .   So   f o r   n   p ag es,  s et  o f   co u n ter s   SC   i s   r ep r esen ted   b y   ( 1 ) .      = ( + 1 ) 2   ( 1 )     Hen ce ,   f o r   n =3 ,   SC =6   m ea n s   SC ={ ( 1 ) ,   ( 2 ) ,   ( 3 ) ,   ( 1 , 2 ) ,   ( 1 , 3 ) ,   ( 1 , 2 , 3 ) }  s o   ca r d in alit y   o f   | S C |   is   6 .     Ass o ciatio n   r u le  g en er atio n   b y   ab o v e  co u n ter   tech n iq u e  r ed u ce d   n u m b er   o f   d atase t  s ca n   t o   o n e  p ass   [ 1 5 ] .   Hen ce   th is   r u le  g e n er atio n   is   ter m ed   as Fee d   Fo r w ar d   C o u n ter   ( FF C ) .     AR FF C ( W L ,   S C )   ( 2 )     Si m i lar it y   m atr i x   ( SM)   Ke y w o r d s   o b tain ed   f r o m   th e  p ag es  af ter   p r e - p r o ce s s in g   ar e  ar r an g ed   in   m a tr ix   w h er e  n u m b er   o f   r o w   an d   co lu m n   ar e  eq u al  to   n u m b er   o f   p ag es.  So   m atr i x   SM m x m   h a v e  ce ll  v al u es  w h i c h   i s   t h e  co u n t  o f   s i m ila r   w o r d s   b et w ee n   2   p a g es  in   r o w   an d   co l u m n .   Fo r   ex a m p le,   p ag e  P 1   { K 1 ,   K 2 ,   K 3  }  a n d   P 2   {   K 4 ,   K 1 ,   K 5 }  h av e   s i m ilar it y   v al u e  1   as k e y w o r d   K 1   is   co m m o n   i n   b o th   th e  p a g es.         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938     I n t J   A r ti f   I n tell ,   Vo l.  9 ,   No .   2 ,  J u n e   20 20 :   327   –   3 3 5   330   L o g i s tic  r eg r e s s io n   L HS   p ag e  p atter n s   o f   t h e  As s o ciatio n   r u les   ar e  co llected   to   g en er ate  t h e  r eg r e s s io n   v a lu e  as  th e   p r o b a b ilit y   o f   R HS  p ag e  to   b e  f o u n d .   T h is   ca n   b e  u n d er s ta n d   as  f o llo w s :  C o n s id er   th e  r u l es,  P 1 ,   P 5 P 10   an d   P 1 ,   P 5   P 12 .   B o th   th ese  r u le s   h a v e  co m m o n   s et  o f   L HS  p ag e  p atter n   ( P 1 ,   P 5 )   an d   d if f er en t  R H S  p atter n .     So   r eg r ess io n   w i ll  g e n er ate   p r o b a b ilit y   o f   n e x t  p ag e  b y   u s i n g   co n f id en ce   v alu e   o f   th e  r u le  a n d     s i m ilar it y   m atr i x .   So   in p u t  to   r eg r ess io n   is   o n e  f ea t u r e  w h i ch   is   th e  m u ltip licatio n   o f   s i m ilar it y   m a tr ix   an d   co n f id e n ce   v al u e.   I n   ab o v e  ex a m p le,   t w o   c ate g o r ies  w er e  f o u n d ,   p ag e  P 10  an d   P 12.     So   in p u t to   th e  lo g is tic  f u n ctio n   is   C 1 =Co n f ( P 1 ,P 5 P 10 ) ,   C 2 =Co n f ( P 1 ,P 5 P 12 )   T h e  in p u t p ar a m eter   f o r   r eg r es s io n   ca lc u latio n   i s   s h o w n   w i th   th e  h elp   o f   e x a m p le  a s   s h o w n   in   T ab le  2 .       T ab le  2 .   I n p u t p ar am e ter s   f o r   r eg r e s s io n   ca lcu latio n   C a t e g o r y   1   C a t e g o r y   2   ( X )   P 10   ( X )   P 12   S M [ P 1,   P 10 ]   x   C 1   S M [ P 1,   P 12 ]   x   C 2   S M [ P 5  P 10 ]   x   C 1   S M [ P 5  P 12 ]   x   C 2   S M [ P 1,   P 5 ]   x   C 1   S M [ P 1,   P 5 ]   x   C 2       Ou tp u t  o f   th i s   lo g i s tic  f u n ctio n   g i v es  a n   in ter ce p t  β o   a n d   β 1 .   Fin all y   b y   p u tti n g   v al u es  o f   p r ed icto r s ,   o n e  ca n   g et  p r o b ab ilit y   v al u es a s   s h o wn   in   ( 3 ) :     = 1 1 + − ( + 1 × 1 + 2 × 2 )   ( 3 )     Fil ter   r u le   T h o s e  r u les  w h ich   h a v e  v er y   l o w   s u p p o r t  v alu e s   s h o u ld   b e  f ilter ed   f r o m   t h e  g e n er ated   r u le s ,   as  th e s e   r u les  ac t  as  n o is e.   Hen ce   o n e  th r es h o ld   v alu e  n ee d s   to   b e  s et  as  p er   d ataset  r u les.  Ass o cia tio n   r u les  cr o s s in g   m i n i m u m   s u p p o r t v alu e  ar e  u s ed   f o r   p ag e  p r ed ictio n   in   g en e t ic  alg o r ith m .     T esti n g   p h a s e   Her e,   th e  d ataset  is   a g ai n   p r ep r o ce s s ed   f o r   th e  w eb lo g   p o r tio n   in   o r d er   to   g et  th e  lo g s   t h at  ar e  u s ed   f o r   test i n g   th e  b u ilt  m o d el.   P r e - P r o ce s s in g   s tep s   ar e  s i m ilar   as   d o n e  in   p r ev io u s   s tep s   o f   m o d el.     T h e  o n l y   d i f f er en ce   h er e  is   th at  p r e - p r o ce s s ed   lo g s   ar e  b r ea k   s u c h   t h at  L H S  p ag e s   o f   th e  ass o ciatio n   r u le  ar e   in   th e  te s ti n g   p ar t a n d   th e  R H S p ag e  o f   th e  a s s o ciatio n   r u le  i s   u s ed   f o r   th e  ev al u atio n   o f   r es u lt.     B io g eo g r ap h y   o p ti m izatio n   al g o r ith m   ( B OA )   Sp ec ies  in   n a tu r e  ad o p t  ch an g es  as  p er   s u itab le  en v ir o n m en tal  co n d itio n s .   So   ch an g e  o f   h ab it  is     o n e  t y p e  o f   c h a n g e  ad o p t  b y   s p ec ies  ti m e  to   t i m e.   B ased   o n   th is ,   a u th o r   p r o p o s ed   a  m ath e m at ical    alg o r ith m   in   ea r l y   1 9 6 0 ,   w h e r ein   t h e  m ai n   co n ce r n   o f   t h is   m o d el  i s   to   u n d er s ta n d   t h e  m i g r atio n   o f   s p ec ies   f r o m   o n e  h ab itat  to   a n o th er   [ 1 6 ] .   B i o g eo g r ap h y   w as  a   tr en d in g   r esear c h   ar ea   at  th at   ti m e.   So   in   2 0 0 8 ,     au th o r   p r o p o s ed   a  g en er alize d   g en e tic  al g o r ith m   to   r eso l v e  s i m ilar   t y p e  o f   is s u e s   [ 1 7 ] .   So m e   o f   b asic  ter m s   r elate d   to   th is   w o r k   ar e:     Hab itat su i tab ilit y   i n d ex   ( H SI)   T h is   is   ter m ed   a s   f it n ess   v a lu e   o f   t h e  h ab itat,  m ea n s   h i g h er   v alu e  s h o w s   t h at  p o o r   p lace   to   l iv e  w h il e   lo w   v alu e  m ea n s   g o o d   p lace   t o   liv e  in   ter m s   o f   r eso u r ce s ,   li f e,   etc.     I m m ig r atio n   an d   e m ig r atio n   r ate   So m e  o f   b asic te r m s   o f   I m m ig r atio n   λ   an d   E m ig r atio n   α   w a s   d o n e  b y :     = ( 1 − )   ( 4 )     = ℎ   ( 5 )     w h er e  R   is   r a n k   o f   h ab itat i n   t er m s   o f   H SI  v al u e,   w h i le  h   is   t o tal  n u m b er   o f   h ab itat s .     Gen er ate  h ab itat s   P o s s ib le  s et  o f   s o l u tio n s   w h ic h   ar e  t er m ed   as  h ab itat   in   th is   alg o r ith m   ar e  g e n er ated   in   t h i s   s tep .   E ac h   h ab itat   is   s et  o f   p o s s ib le  p a g es  o b tai n ed   f r o m   as s o ciatio n   r u le  w h er e  lef t  s id e  p ag es   o f   t h e  r u le  ar e  th e  v is i ted   p ag es  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A r ti f   I n tell   I SS N:  2252 - 8938       Bi o g eo g r a p h y  o p timiz a tio n   a l g o r ith m  b a s ed   n ex t web   p a g e  p r ed ictio n   u s in g . . .   ( R o s h a n   A .   Ga n g u r d e )   331   o f   th e   u s er .   Hen ce   h ab itat   is   c o m b i n atio n   o f   H= {P 1 ,   P 5 ,   P m },   w h er e  p o p u latio n   h a s   to tal  h   n u m b er   o f   h ab itat s .   Hen ce   p o p u latio n   g en er atio n   f u n ct io n   i n   th i s   al g o r ith m   is   s h o w n   b y   ( 6 ) .     H Hab itat( m ,   h ,   A R )   ( 6 )     T h e  b lo ck   d iag r a m   o f   t h e   p r o p o s ed   L W P P - B OA   ( L o g is t ic  W eb   P ag e  P r ed ictio n   b y   B io g eo g r ap h y   Op ti m izatio n   A l g o r ith m )   m o d el  is   s h o w n   i n   F i g u r e  2 .           Fig u r e  2 .   B lo ck   d iag r a m   o f   p r o p o s ed   L W PP - B OA   m o d el.       Fit n e s s   f u n ctio n   Hab itat  Su i tab ilit y   I n d ex   ( HSI )   o f   an y   h ab itat  d ep en d s   o n   t h e  s u m m atio n   o f   lo g i s tic  v a lu e s   o b tain ed   f r o m   t h e   o n to lo g y   s to r ed   d u r i n g   tr ai n in g   o f   t h e  m o d el.   Hen ce   r an k   i  o f   t h e  h ab itat  d ep en d   o n   t h e  l o g is tic   p r o b ab ilit y   v alu e  L p   o f   ea ch   p r ed icted   p ag e  as p er   v is ited   p ag es  f o r   test i n g   lo g .     HSI   =  R an k ( ,  ,   H)     C r o s s o v er   E m i g r atio n   o f   p a g es  i n   t h e  f o r m   o f   s p ec ies  f r o m   o n e  h ab itat  to   o th er   d ep en d s   o n   e m i g r atio n   r ate.   W h ile   p er m i tti n g   th e  s p ec ies to   e n ter   in   a  h ab itat d ep en d s   o n   i m m i g r atio n   r ate.   He n ce   f o r   cr o s s o v er   f r o m   o n e  h ab itat   to   o th er ,   b o th   ty p e  o f   r ate  n ee d   to   f in d .   So   cr o s s o v er   d ep en d s   o n   f o llo w i n g   co n d itio n .     L o o p   x =1 :h     I f   C r o s s o v er _ L i m it>       L o o p   y =1 : h         I f   C r o s s o v er _ L i m it>           m R a n d ( )           H[ x ,   m ]   H[ y ,   m ]         E n d I f       E n d L o o p     E n d I f   E n d L o o p     W h er e  C r o s s o v er _ L i m it   is   r an d o m   n u m b er   r an g e   b et wee n   0 - 1 ,   x   an d   y   is   h ab ita t  p o s itio n   s p ec i f y   i m m i g r atio n ,   e m ig r atio n   o p er atio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938     I n t J   A r ti f   I n tell ,   Vo l.  9 ,   No .   2 ,  J u n e   20 20 :   327   –   3 3 5   332   Mu tatio n   I n   th i s   w o r k ,   af ter   cr o s s o v er ,   m u tatio n   i s   also   p er f o r m ed .   So   ch an ce s   o f   n e w   s o l u tio n s   g e t  in cr ea s es.  Fo r   th i s ,   au th o r   h a s   in v o l v ed   m u tatio n   p r o b a b ilit y   w h er e  m u tatio n   i s   p er f o r m ed   i n   s elec ted   h ab ita ts   as p er   HSI   v alu e.     =   ( ℎ )   ( 7 )     =  ( )   ( 8 )     Hen ce   h ab itat  w h ic h   cr o s s e s   a  co n s ta n t  m u tatio n _ cr o s s _ li m it  w h ic h   h as   r an g e  i n   0 - 1 ,     g iv e s   a   m u tatio n   r an k   f o r   th e  h ab itat  as  p er   HS I   v alu e.   Hi g h er   t h e  v al u e  o f   HSI ,   h ig h er   w ill  b e  th e  m u tat io n   r an k .   He n ce   th e   h ab itat  w h ich   h as  h ig h er   m u t atio n   r an k   w ill  h a v e  h ig h er   Mu tatio n   P r o b a b ilit y .   So   h ab i tat  w h ic h   h a s   lo w er   Mu tatio n   P r o b ab ilit y   as c o m p ar ed   to   Mu tatio n _ C r o s s _ T h r esh o ld   u n d er g o e s   to   m u tatio n .     Fin al  So lu tio n   I n   th i s   w o r k ,   a f ter   s u f f icie n t  n u m b er   o f   iter atio n s ,   b est  p o s s ib le  h ab itats   ar e  o b tain ed   an d   s et  o f   th o s e  p ag es   ar e  r ec o m m en d ed   p ag es b y   t h e  p r o p o s ed   m o d el  o f   B io g eo g r ap h y   Op ti m izatio n   A lg o r it h m .       P r o p o se d   A l g o r i t h m   I n p u t :   W F   / /   W F :   W e b   F e a t u r e s   O u t p u t :   N P P   / /   N P P :   N e x t   P r e d i c t e d   P a g e   1.   [ W L   W C ] Pre - P r o c e ssi n g ( W F )   2.    = ( + 1 ) 2   / /   n   n u m b e r   o f   p a g e s i n   W L   3.   AR F F C ( W L ,   S C )     4.   SM S i mi l a r i t y _ M a t r i x ( W C )   5.   L o o p   1 :   r   / /   r :   n u mb e r   o f   r u l e s   6.   L p [ r ] L o g i st i c _ R e g r e ssi o n ( A R ,   S M )   7.   En d L o o p   8.   T l U se r _ V i si t e d _ P a g e   / /   T e st i n g   o f   M o d e l   9.   I n i t i a l i z e   B O A   P a r a me t e r s m,   h ,   λ ,   α   1 0 .   H G e n e r a t e _ H a b i t a t e ( m,  h ,   A R )   1 1 .   L o o p   1 :   i t e r a t i o n   1 2 .   H S I   =   R a n k (   ,  ,   H )   1 3 .   H C r o sso v e r ( H ,   λ ,   α)   1 4 .   H M u t a t i o n ( H ,   H S I ,   h )   1 5 .   En d L o o p   1 6 .   H S I   =   R a n k ( ,  ,   H )   1 7 .   N P P M a x ( H S I )       4.   E XP E R I M E NT   AND   R E SU L T   4. 1 .   Da t a   s et s   I n   th i s   w o r k ,   au t h o r s   h a v e  u s ed   r ea l  ti m e  d ataset  f r o m   “ P r o j ec t   T u n n e l”  w e b s ite  [ 1 8 ] .     T h e  d ataset  co n tain s   w eb lo g   f o r   th e  m o n t h   of   A p r il  2 0 1 9 .   T h is   w eb lo g   h a s   2 0 , 0 0 0   s ess io n s   o f   6 , 2 4 0   u s er s .   Nu m b er   o f   p a g es i n   th e  w eb s it e  is   2 7 8 .     4. 2 .   E x peri m ent   s et u p   E x p er i m e n tal  s e t u p   w a s   d ev elo p ed   o n   MA T L A B   s o f t w a r e  w h er e  n u m b er   o f   in b u i lt   f u n ctio n   in cr ea s es  th e  ea s i n ess   o f   i m p le m e n tatio n .   C o m p ar is o n   o f   p r o p o s ed   m o d el  i s   d o n e  o n   t h e  b asis   o f   P ASO   alg o r ith m   p r o p o s ed   in   [ 1 9 ] ,   T er m NetW P   alg o r ith m   p r o p o s ed   in   [ 1 2 ] ,   W P P M  ( W eb   P ag e  P r ed i ctio n   Mo d el)   m o d el  w h er e  o n l y   w eb lo g   f ea tu r e  is   u s ed   w it h   P A P SO  alg o r ith m   [ 1 3 ] ,   L W PP M  ( L o g i s tic  W eb   P ag e  P r ed ictio n   Mo d el)   m o d el  w i th   w eb lo g   an d   w eb   co n te n t   f ea t u r es  u s in g   lo g is tic  r eg r ess io n   an d   P A SO   alg o r ith m .       E v alu a tio n   P ar a m eter s :   P r ec is io n     P r ec is io n   =  A p p r o x i m a te_ C o r r ec t_ p ag es /  A l l_ p r ed ictio n s   C o v er ag e    C o v er ag e  =  A p p r o x i m ate_ C o r r ec t_ p ag es /  A l l_ Vis ited _ P ag e s   M - m etr ic    M - m etr ic  =  ( 2   x   P r ec is o n   x   C o v er ag e)   / ( P r ec is io n   +  C o v er ag e)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A r ti f   I n tell   I SS N:  2252 - 8938       Bi o g eo g r a p h y  o p timiz a tio n   a l g o r ith m  b a s ed   n ex t web   p a g e  p r ed ictio n   u s in g . . .   ( R o s h a n   A .   Ga n g u r d e )   333   E x ec u t io n   T im e:  T o tal  ti m e  r eq u ir ed   f o r   th e  ex ec u tio n   o f   th e  alg o r ith m   f o r   p r ed ictin g   o f   th e  p ag e  b ased   o n   th e  d if f er en t sizes o f   d ataset.   Me an   A b s o l u te  E r r o r   ( MA E )   is   av er a g e  d i f f er e n ce   b et w ee n   th e  p r ed icted   p ag e  c h r o m o s o m e  v alu e   to   ac t u al  p ag e  ch r o m o s o m e  f i tn e s s   v alu e.     = ∑ _  − _    ( 9 )     I n   ( 9 ) ,   n   is   to tal  n u m b er   o f   p ag es  p r ed icted ,   F_ P r ed ict j   i s   th e  j th   p r ed icted   p ag e  ch r o m o s o m e  v al u e  an d   F_ R ea l j   is   t h e  f itn e s s   v al u e  o f   ch r o m o s o m e  o f   p ag e  ac t u all y   o p en ed   b y   u s er   f o r   j th   p r ed icti o n .   R o o t M ea n   Sq u ar e  E r r o r   ( R MSE )   h ig h li g h ts   t h e   s u p er io r   d e v iatio n s .      = √ ∑ _  − _    ( 10 )     4 . 3 .     Resul t   T ab le  3   s h o w s   t h at  t h e  p r o p o s ed   L W P P - B OA   m o d el  h as  p er f ec tl y   u t ilized   w eb lo g   an d   w eb     co n ten t  f ea t u r es  w i th   lo g i s tic   r eg r ess io n   r elatio n ,   h e n ce   p r ec i s io n   v al u e  g e t  i n cr ea s es.  I t  is   al s o   o b s er v ed     th at  u s e   o f   B io g eo g r ap h y   O p ti m izatio n   A l g o r ith m   f o r   p ag e  p r ed ictio n   g i v es  b etter   r esu lt s   a s   co m p ar ed     to   T e r m NetW P   [ 1 2 ]   an d   P A SO [ 1 9 ]   m o d els o n   d if f er en t d at aset sizes.       T ab le  3 .   P r ec is io n   b ased   co m p ar is o n   o f   p ag e  r ec o m m e n d atio n   m o d els   T e st i n g   D a t a se t   S i z e   P e r c e n t a g e   L W P P - B O A   L W P P M   W P P M   ( W i t h o u t   C o n t e n t   F e a t u r e )   [ 1 3 ]   P A S O   [ 1 9 ]   T e r mN e t W P   [ 1 2 ]   20   0 . 8 5 4 2   0 . 8 3 3 3   0 . 6 3 5 4   0 . 5 6 2 5   0 . 5 1 6 9   30   0 . 8 3 9 2   0 . 8 3 2 2   0 . 5 3 8 5   0 . 5 2 4 5   0 . 4 7 2 9   40   0 . 7 5 9 2   0 . 7 2 7 7   0 . 4 8 5 0   0 . 4 4 6 9   0 . 4 6 5 5   50   0 . 7 1 8 5   0 . 6 8 0 7   0 . 4 7 2 6   0 . 4 3 2 8   0 . 4 3 1 8       T ab le   4   s h o w s   t h at  u s e  o f   B O A   al g o r ith m   i n   L W P P - B OA   r ed u ce s   th e  e x ec u tio n   ti m e  v a l u e,   as  cr o s s o v er   an d   m u tatio n   o p er atio n s   d ep en d s   o n   i m m i g r atio n ,   e m ig r atio n   a n d   m u tatio n   r ate  v al u es.  So   it   r ed u ce d   th e  n u m b er   o f   o p er a tio n s   a m o n g   h ab itat s   ( ch r o m o s o m es).   W h ile  i n   S w ar m   Op ti m izatio n ,   ea ch   ite r atio n   p er f o r m s   all   o p er atio n   in   ea ch   s et  o f   ch r o m o s o m e.       T ab le  4 .   E x ec u tio n   ti m e  ( s ec o n d s )   b ased   co m p ar is o n   o f   p ag e  r ec o m m e n d atio n   m o d els   T e st i n g   D a t a se t   S i z e   P e r c e n t a g e   L W P P - B O A   LW PPM   W P P M   ( W i t h o u t   C o n t e n t   F e a t u r e )   [ 1 3 ]   P A S O   [ 1 9 ]   T e r mN e t W P   [ 1 2 ]   20   3 . 2 1   1 0 . 3 4   2 0 . 3 5   2 2 . 3 6   4 . 4 0 6 6   30   3 . 5 6   1 5 . 6 3   2 7 . 6 8   3 0 . 5 2   4 . 2 0 3   40   4 . 6 7   2 1 . 0 6   3 3 . 2 3   3 7 . 2 1   5 . 2 1 4 5   50   6 . 9 8   2 5 . 7 1   4 2 . 5 6   4 7 . 4 5   6 . 2 4 6 5       Fro m   T ab le s   5   an d   6 ,   it  is   o b s er v ed   th at  p r o p o s ed   L W P P - B OA   m o d el  h as  p er f ec tl y   u til iz ed   w eb lo g   an d   w eb   co n ten t  f ea t u r es  w ith   lo g i s tic  r eg r ess io n   r elatio n   h e n ce   co v er ag e  v al u e  g et  i n cr ea s e s .   I t  i s   also   o b s er v ed   t h at   u s e  o f   B io g eo g r ap h y   Op ti m iz atio n   A lg o r it h m   f o r   w eb   p ag e  p r ed ictio n   g iv es  b etter   r esu lts   as  co m p ar ed   to   T er m NetW P   [ 1 2 ]   an d   P A SO  [ 1 9 ]   m o d els  o n   d if f er en t  d ataset  s izes.  T h u s   in cr ea s e  i n   p r ec is io n   an d   co v er ag e   u lti m atel y   i n cr ea s es t h e  M - m e tr ic  v alu e  a s   w ell.       T ab le  5 .   C o v er ag e  b ased   co m p ar is o n   o f   p ag e  r ec o m m en d ati o n   m o d els   T e st i n g   D a t a se t   S i z e   P e r c e n t a g e   L W P P - B O A   L W P P M   W P P M   ( W i t h o u t   C o n t e n t   F e a t u r e )   [ 1 3 ]   P A S O   [ 1 9 ]   T e r mN e t W P   [ 1 2 ]   20   0 . 4 3 1 6   0 . 4 2 1 1   0 . 1 3 4 7   0 . 1 1 9 2   0 . 2 4 2 1   30   0 . 4 2 2 5   0 . 4 1 9 0   0 . 1 0 9 5   0 . 1 0 6 7   0 . 2 1 4 8   40   0 . 3 8 1 6   0 . 3 6 5 8   0 . 0 8 5 8   0 . 0 9 3 8   0 . 2 1 3 2   50   0 . 3 6 0 8   0 . 3 4 1 8   0 . 0 9 5 8   0 . 0 8 0 9   0 . 2 0 0 4         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938     I n t J   A r ti f   I n tell ,   Vo l.  9 ,   No .   2 ,  J u n e   20 20 :   327   –   3 3 5   334   T ab le  6 .   M - Me tr ic  b ased   co m p ar is o n   o f   p ag e  r ec o m m en d ati o n   m o d els   T e st i n g   D a t a se t   S i z e   P e r c e n t a g e   L W P P - B O A   L W P P M   W P P M   ( W i t h o u t   C o n t e n t   F e a t u r e )   [ 1 3 ]   P A S O   [ 1 9 ]   T e r mN e t W P   [ 1 2 ]   20   0 . 5 7 3 4   0 . 5 5 9 4   0 . 2 2 2 2   0 . 1 9 6 7   0 . 3 2 9 7   30   0 . 5 6 2 1   0 . 5 5 7 4   0 . 1 8 2 0   0 . 1 7 7 3   0 . 2 9 5 4   40   0 . 5 0 7 9   0 . 4 8 6 9   0. 1 4 3 8   0 . 1 5 7 4   0 . 2 9 2 4   50   0 . 4 8 0 3   0 . 4 5 5 1   0 . 1 6 1 5   0 . 1 3 6 3   0 . 2 7 4 2       T ab le  7   an d   T ab le  8   s h o w s   t h at  u s e  o f   B O A   al g o r ith m   i n   L W PP - B OA   r ed u ce d   M A E   a n d   R M A E   v al u e,   as   cr o s s o v er   an d   m u tatio n   o p er atio n   d ep en d s   o n   i m m i g r atio n ,   e m i g r atio n   a n d   m u ta tio n   r ate  v alu e s .   He n ce   m o r e   r elev an t   p ag es   p er   ch r o m o s o m es   ar e  id en ti f ied .   W h i le  i n   S w ar m   Op ti m izatio n ,   ea c h   it er atio n   p er f o r m   al l   o p er atio n   in   ea ch   s et  o f   c h r o m o s o m e  s o   ch a n ce   o f   g ett in g   r elev a n t  p ag e   g et  r ed u ce s ,   as  ele m e n t s   i n   th e   cr o s s o v er   ar e  d ep en d   o n   f itn e s s   v al u e.       T ab l e  7 .   MA E   b ased   co m p ar is o n   o f   p ag e  r ec o m m en d atio n   m o d els   T e st i n g   D a t a se t   S i z e   P e r c e n t a g e   L W P P - B O A   L W P P M   W P P M   ( W i t h o u t   C o n t e n t   F e a t u r e )   [ 1 3 ]   P A S O   [ 1 9 ]   T e r mN e t W P   [ 1 2 ]   20   0 . 1 1 1 6   0 . 2 3 4 8   0 . 2 3 3 7   0 . 2 8 8 4   1 . 2   30   0 . 1 1 6 9   0 . 1 8 6 4   0 . 2 7 2 8   0 . 2 8 8 3   1 . 1 8 3 1   40   0 . 1 1 7 1   0 . 3 0 9 4   0 . 3 0 0 5   0 . 2 5 1 9   0 . 9 6 8 4   50   0 . 2 1 2 5   0 . 2 7 8 2   0 . 2 6 8 1   0 . 3 8 3 6   0 . 7 9 7 5       T ab le  8 .   R MA E   b ased   co m p ar is o n   o f   p ag e  r ec o m m e n d atio n   m o d el s   T e st i n g   D a t a se t   S i z e   P e r c e n t a g e   L W P P - B O A   L W P P M   W P P M   ( W i t h o u t   C o n t e n t   F e a t u r e )   [ 1 3 ]   P A S O   [ 1 9 ]   T e r mN e t W P   [ 1 2 ]   20   0 . 3 3 4 1   0 . 4 5 9 5   0 . 4 8 3 4   0 . 5 3 7 0   1 . 0 9 5 4   30   0 . 3 4 2 0   0 . 4 3 1 7   0 . 5 2 2 3   0 . 5 3 7 0   1 . 0 8 7 7   40   0 . 3 4 2 1   0 . 5 5 6 3   0 . 5 4 8 2   0 . 5 0 1 9   0 . 9 8 4   50   0 . 4 6 1 0   0 . 5 2 7 4   0 . 5 1 7 8   0 . 6 1 9 4   0 . 8 9 3       T h e  r esu lt  s ec tio n   h as  s h o w n   t h at  p r o p o s ed   m o d el  h as  r ed u ce d   th e  ex ec u tio n   ti m e  as  w ell  a s   i m p r o v ed   th e  p r ec is io n   o f   n e x t  w eb   p ag e  p r ed ictio n .   I n   t h i s   r esear ch ,   a u t h o r s   tr ied   to   ef f ec ti v el y   u t ilize  t h e   w eb lo g   f ea t u r e  a s   w ell   as  w e b   co n ten t   f ea t u r es   w h ich   r e s u lted   in to   r ed u ce d   M A E   an d   R MA E   v al u es.  Her e   p r o p o s ed   m o d el  h as  o v er co m e  li m itatio n s   o f   p r ev io u s   w o r k   w h er e  ass o ciatio n   r u les  ta k e  lar g e  ti m e.   W eb   co n ten t  f ea t u r e  u tili za t io n   h el p ed   to   i m p r o v e  th e  r e g r es s io n   m o d el  as  p r ev io u s   ap p r o ac h es  h a s   u s ed   s e m a n tic   co llectio n   o f   w o r d s   w h ic h   r ed u ce d   th e  w o r k   e f f ien c y .       5.   CO NCLU SI O N   I n   o r d er   to   im p r o v e  u s er   f a m il iar it y   o f   w eb s ite s ,   n u m b e r   o f   p ar am eter s   is   a v ailab le  b u t  ea ch   o f   t h e m   h as  its   o w n   li m ita tio n ,   s o   r esear ch er   f o cu s   o n   u s er   b eh av io r .   Hen ce   n u m b er   o f   u s er   f ea t u r es  is   p r o p o s ed   b y   r esear ch er   o f   t h is   f ield   w h ic h   en h a n ce d   th e  w eb   p ag e  p r ed ictio n   w o r k .   T h is   p ap er   h as  also   in v o l v ed   a  Mu lti m o d al  L o g is t ic  r eg r es s i o n   m et h o d   f o r   d ev elo p in g   a  co n cr ete  f ea t u r e  u s in g   w eb   c o n ten t  a n d   w eb lo g   d ataset.   A s   t h is   f in d   a   p r o b ab ilit y   o f   th e   s eq u en ce   o f   p ag es   as  p er   u s er s ’   p ast  s er ies   o f   v is its   i n   w eb lo g   a n d   t y p e  o f   tex t  co n te n ts   p r esen t  o n   p ag es.  On e  m o r e  b en e f it  o f   t h is   co n cr ete  f ea t u r e  o f   lo g is tic   r eg r ess io n   is   h ig h   r ed u ctio n   in   e x ec u t io n   ti m e  o f   p r o p o s ed   m o d el.   Fu r th er   r an d o m   ad o p tio n   o f   p ag e  p r ed ictio n   is   m ain ta in ed   b y   B io g eo g r ap h ic  Op ti m izatio n   A l g o r ith m .   E x p er i m e n t  i s   d o n e  o n   r ea l  ti m e  d ata s et  o f   p r o j ec ttu n n el  w eb s ite.   C o m p ar is o n   o f   p r o p o s ed   m o d el  is   d o n e  w it h   e x is ti n g   P A SO   m et h o d   an d   it   is   o b s er v ed   th a t p r o p o s ed   m o d el  i s   b etter   as  it  en h an ce d   t h e  p r ed ictio n   ac cu r ac y   b y   6 1 . 2 4 %,  r e d u ce d   Me an   A v er a g e  E r r o r   b y   5 3 . 9 5 %.  I n   f u t u r e,   p ag e  p r ed ictio n   alg o r it h m   m a y   i m p r o v e  t h is   w o r k   b y   in tr o d u cin g   co o k ie s   d ata  as  w e ll.       RE F E R E NC E S   [1 ]   Ko sa la,  Ra y m o n d ,   a n d   He n d rik   Blo c k e e l.   “ W e b   m in in g   re s e a rc h :  A su rv e y . ”   A CM   S ig k d d   Ex p lo ra ti o n s Ne w sle tt e r  2 ,   n o .   1 ,   p p .   1 - 15 ,   2 0 0 0 .   [2 ]   S h a rm a ,   Ka v it a ,   G u lsh a n S h riv a sta v a ,   a n d   V ik a s  Ku m a r.   “ W e b   min in g :  T o d a y   a n d   to mo rr o w . ”   In   El e c tro n ics   Co m p u ter T e c h n o lo g y   (ICECT ),   2 0 1 1   3 rd   In tern a ti o n a l   Co n f e re n c e   o n ,   v o l.   1 ,   p p .   3 9 9 - 4 0 3 .   IEE E,   2 0 1 1 .   [3 ]   S riv a sta v a ,   J.,   R.   Co o ley ,   M .   De s h p a n d e   M u k u n d ,   a n d   P .   N.  T a n .   “ W e b   u sa g e   min in g :  d isc o v e ry   a n d   a p p li c a ti o n   o f   u sa g e   p a t ter n s fro m web   d a ta . ”   P ro c e e d in g s o f   S IG KD D e x p lo ra ti o n s  1 ,   n o .   2 ,   2 0 0 2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A r ti f   I n tell   I SS N:  2252 - 8938       Bi o g eo g r a p h y  o p timiz a tio n   a l g o r ith m  b a s ed   n ex t web   p a g e  p r ed ictio n   u s in g . . .   ( R o s h a n   A .   Ga n g u r d e )   335   [4 ]   E. T u b a ,   R. Jo v a n o v ic,  R. C . Hro si k ,   A .   A li h o d z ic  a n d   M . T u b a ,   “ W e b   In telli g e n c e   Da t a   Cl u ste rin g   b y   B a re   Bo n e   Fi re wo rk s  Al g o rith m  C o mb i n e d   wit h   K - M e a n s ” .   In   P r o c e e d in g s  o f   th e   8 th   In tern a ti o n a l  Co n f e re n c e   o n   W e b   In telli g e n c e ,   M in in g   a n d   S e m a n ti c s,  (a rti c le 7 ).   A CM .   2 0 1 8 .   [5 ]   De e p ti   Ra z d a n , “ T h e   Ne x t  P a g e   A c c e ss   P re d icti o n   Us in g   M a k o v   M o d e l”,  In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  El e c tro n ic s   Co mm u n ica ti o n   a n d   Co m p u ter   T e c h n o l o g y   ( IJ ECCT ) ,   V o l u m e   1 ,   Iss u e   1 ,   S e p tem b e r  2 0 1 1 ,   I S S N:  2 2 4 9 - 7 8 3 8 .   [6 ]   M .   Aw a d ,   L .   Kh a n ,   a n d   B.   T h u ra isin g h a m .   “ P re d ictin g   W WW   su rf in g   u sin g   m u lt ip le  e v id e n c e   c o m b in a ti o n , ”   VL DB  J . ,   v o l .   1 7 ,   n o .   3 ,   p p .   4 0 1 - 4 1 7 ,   2 0 0 8 .   [7 ]   A .   L a d e k a r,   P .   P a w a r,   D.  Ra ik a r  a n d   J.  Ch a u d h a ri ,   “ W e b   L o g   Ba se d   A n a l y sis   o f   Us e r’s   Bro ws in g   Be h a v io r” ,   IJ CS IT   -   I n ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  Co mp u ter   S c ien c e   a n d   I n fo rm a ti o n   T e c h n o l o g ies ,   Vo l.   6   ( 2 ),   2 0 1 5 .   [8 ]   S .   P a rv a ti k a r  a n d   B.   Jo sh i,   “ An a lys is  o f  Us e r  Beh a v io r  th ro u g h   W e b   Us a g e   M in in g , ”   ICA S T  -   In tern a ti o n a l   Co n f e re n c e   o n   A d v a n c e s in   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y ,   2 0 1 4 .   [9 ]   A .   De e p a ,   a n d   P .   Ra a jan ,   “ An   e ff i c ien t  p re p ro c e ss in g   me th o d o l o g y   o f  l o g   f il e   fo r  W e b   u sa g e   mi n i n g , ”   NCRIIA M I  -   Na ti o n a l  Co n f e re n c e   o n   Re se a rc h   Iss u e s in   Im a g e   A n a l y sis a n d   M i n in g   In telli g e n c e ,   2 0 1 5 .   [1 0 ]   S h u m p e i  Ok u ra ,   Yu k ih iro   T a g a m i,   S h in g o   On o ,   a n d   A k ira   Tajima .   E m b e d d in g - b a se d   Ne ws   Re c o m m e n d a ti o n   f o r  M il li o n s  o f   Us e rs.  In   S IG KD D.  2 0 1 7 .   [1 1 ]   Ya n g   S o n g ,   A li   M a m d o u h El k a h k y ,   a n d   X ia o d o n g   He .   M u lt i - ra te   d e e p   lea rn i n g   f o r  tem p o ra l  re c o m m e n d a ti o n .   In   S IG IR.   9 0 9 - 9 1 2 ,   2 0 1 6.   [1 2 ]   X u   C h e n ,   Y o n g f e n g   Zh a n g ,   Qin g y a o   A i,   Ho n g ten g X u ,   Ju n c h i  Ya n ,   a n d   Z h e n g   Qin .   P e rso n a li z e d   Ke y   F ra m e   Re c o m m e n d a ti o n .   I n   S IG IR,   2 0 1 7 .   [1 3 ]   T h iT h a n h   S a n g   Ng u y e n ,   Ha i  Ya n   L u ,   Jie   L u .   “ Web - p a g e   Re c o m m e n d a ti o n   b a se d   o n   W e b   Us a g e   a n d   Do m a in   Kn o w led g e , ”   1 0 4 1 - 4 3 4 7 /1 3 / $ 3 1 . 0 0   ©   2 0 1 3   IEE E .   [1 4 ]   Ro sh a n   A .   G a n g u rd e   a n d   Bin o d   Ku m a r.   “ Ne x t  W e b   P a g e   P re d ictio n   u si n g   Ge n e ti c   A lg o rit h m   a n d   F e e d   F o rw a rd   A s so c iatio n   Ru le  b a se d   o n   W e b - L o g   F e a tu re s” .   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  Per fo rm a b il it y   En g in e e rin g ,   1 6 (1 ):  1 0 - 18 ,   2 0 2 0 .   [1 5 ]   Am it   Bh a g a t,   S a n jay   S h a r m a ,   K.  R.   P a rd a sa n i.   “ On t o lo g ica l  F re q u e n t  P a tt e rn s  M in i n g   b y   p o ten ti a l  u se   o f   Ne u ra l  Ne tw o rk ” .   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  Co m p u ter   A p p l ica ti o n s ,  Vo l  3 6 ,  No . 1 0 ,   p p .   0 9 7 5 - 8 8 8 7 ,   2 0 1 1 .   [1 6 ]   M a c A rth u r  R. ,   W il so n   E . T h e   T h e o ry   o f  B io g e o g r a p h y . P rin c e t o n ,   NJ ,   US A :  P ri n c e to n   U n iv e rsity   P re ss ;  1 9 6 7 .   [1 7 ]   S im o n   D.  Bio g e o g ra p h y - b a se d   o p ti m iza ti o n .   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   Evo l u ti o n a ry   Co mp u t a ti o n .   1 2 (6 ):   7 0 2 - 7 1 3 ,   2 0 0 8 .   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 / tev c . 2 0 0 8 . 9 1 9 0 0 4 .   [1 8 ]   Da tse t  so u rc e :  h tt p s:// p r o jec tt u n n e l. c o m /p a g e s/S u p p o rt   [1 9 ]   R.   M a n ik a n d a n .   “ A   n o v e l  a p p ro a c h   o n   P a rti c le  A g e n t  S w a r m   O p ti m iza ti o n   ( P A S O)  in   se m a n ti c   m in in g   f o r  we b   p a g e   re c o m m e n d e r  s y ste m   o f  m u lt im e d ia  d a ta:   a   h e a lt h   c a re   p e rsp e c ti v e ” .   S p rin g e r  S c ien c e + Bu sin e ss   M e d ia,  LL C,   p a rt  o f   S p ri n g e r  Na tu re   1 0   Ja n u a r y   2 0 1 9 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O R S       M r.   Ro sh a n   A .   Ga n g u rd e   is  a   Re se a rc h   S c h o lar  a t  De p a rt m e n t  o f  Co m p u ter  S c ien c e ,   S a v it rib a i  P h u le  P u n e   Un iv e rsiit y ,   P u n e ,   M a h a ra sh tra,  In d ia.  His  a re a s  o f   in tere st  a re   Da ta  M in in g ,   Bu sin e ss   A n a l y ti c s a n d   M a c h in e   L e a rn in g .         Dr.  Bin o d   K u m a r  is  P ro f e ss o r  &   Dire c to r  a t  Ja y a w a n t  In stit u t e   o f   Co m p u ter  A p p li c a ti o n s   (JSP M ' s  G ro u p ),   a ff il iate d   to   S a v it rib a iP h u le  P u n e   Un iv e rsity ,   In d ia.  He   h a s  o b tain e d   P h D   (Co m p u ter  S c . )  in   2 0 1 0 ,   M . P h i l.   (Co m p u ter  S c . )  in   2 0 0 6 ,   M CA   (NIT   Ja m sh e d p u r)  i n   1 9 9 8   a n d   M . S c . (BHU )  &   B . S c . (BHU )  i n   1 9 9 5   & 1 9 9 3   re sp e c ti v e ly . He   is  h a v in g   m o re   th a n   2 1   y e a rs  o f   e x p e rien c e   in   v a rio u s  c a p a c it ies   in   re se a rc h ,   tea c h i n g   a n d   a c a d e m ic  a d m in istratio n .   He   g o t   e x p o su re   a s  A ss o c iate   P ro f e ss o r   a t  S c h o o l  o f   En g in e e rin g   a n d   Co m p u ter  T e c h n o lo g y ,   Qu e st  In ter n a ti o n a l  Un iv e rsity ,   M a la y si a .   He   h a s  b e e n   a   g u id e   a n d   a n   e v a lu a to r  f o r  M CA   /  M . P h il .   d isse rtatio n s  a n d   P h . D  th e sis  o f   s tu d e n ts  o f   v a rio u s  Un iv e rsiti e s.  H e   is  re c o g n ize d   P h . D  g u id e   i n   Co m p u ter  S c ien c e   &   Co m p u ter  M a n a g e m e n t  u n d e r  S a v it ri b a i P h u le  P u n e   U n iv e r sity .   A t  p re se n t  f iv e   P h . D.  c a n d id a tes   a re   re g ister e d   u n d e r  h is su p e rv isio n .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.