Viele Internetnutzer wünschen sich heutzutage Suchmaschinen, die in der Lage sind, Webseiten schnell zu durchsuchenund Daten zu beschaffen. Herkömmliche Web-Suchmaschinen hingegen habenerhebliche Schwierigkeiten, in kürzester Zeit zuverlässige Ergebnisse zu liefern. Herkömmliche Suchmaschinen müssen au erdem widersprüchliche Suchanfragen in Abhängigkeit von der semantischen Beziehung zwischen Schlüsselwörtern erweitern . Als Ergebnis der Forschung wurde ein einzigartiges Modell für das Ranking von Online-Seiten entwickelt, das eine semantische Web-Seiten-Retrieval-Technik einsetzt, um signifikante Ergebnisse von Anfragen zu finden, die unter Verwendung semantischer Beziehungen unklar sind . Der Artikel stellt ein neues Modell für das Ranking von Webseiten vor, das aussagekräftige Suchergebnisse mit Hilfe einer semantischen Web-Seiten-Retrieval-Methode klassifiziert . In Experimenten wird das vorgeschlagene Modell mit vier verschiedenen Eingabebedingungen verglichen. Die daraus resultierenden Ergebnisse werden mit anderen Algorithmen zur Einstufung von Webseiten verglichen, z. B. mit Echtzeit-Suchmaschinen. Die erzielten Ergebnisse werden verglichen und analysiert, um zu zeigen, dass sich das System verbessert hat.