@MASTERSTHESIS{ 2013:1070500249,
 	title = {Aprendendo a segmentar p?ginas web},
 	year = {2013},
 	url = "http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/2924",
 	abstract = "Diferente dos documentos tradicionais, as p?ginasWeb s?o compostas por diferentes segmentos
 ou blocos, cada qual desempenhando uma fun??o espec?fica dentro de cada p?gina.
 Trabalhos recentes da literatura t?m demonstrado que informa??es sobre esses segmentos
 podem ser ?teis para melhorar os resultados de in?meras tarefas das ?reas de
 recupera??o de informa??o e minera??o de dados. Por esse motivo, existem muitos trabalhos
 cient?ficos propondo diferentes m?todos de segmenta??o de p?ginas Web. De uma
 forma geral, os m?todos de segmenta??o encontrados na literatura utilizam apenas evid?ncias
 da pr?pria p?gina a ser segmentada. No entanto, partindo da observa??o de que
 as p?ginas de um mesmo site tendem a possuir layouts bastante similares, apresentamos
 neste trabalho uma abordagem baseada em aprendizagem de m?quina que explora evid?ncias
 globais dos Web sites. Nosso m?todo, que adota Support Vector Machines para o
 processo de aprendizagem, e usa a estrutura SOM (Site Object Model) para agregar informa??es
 de todas as p?ginas de um mesmo Web site, apresentou bons resultados quando
 comparado com uma abordagem de segmenta??o manual, e quando comparado com uma
 recente abordagem da literatura.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de P?s-gradua??o em Inform?tica},
 	note = {Instituto de Computa??o}
}