Die Relevanz von Webseiten im World Wide Web wird durch Algorithmen zur Seiteneinstufung bestimmt, die Web-Struktur- und Web-Content-Mining nutzen. Diese Arbeit präsentiert eine Erweiterung des Weighted PageRank-Algorithmus, die Web-Struktur-Mining mit Web-Usage-Mining kombiniert. Dabei wird die Bedeutung der Anzahl der Besuche von Inlinks und Outlinks berücksichtigt, um Rangpunkte basierend auf der Popularität der Seiten zu verteilen. Die vorgeschlagene Methode zeigt die Webseiten entsprechend dem Surfverhalten der Benutzer an und verbessert somit die Relevanz der Suchergebnisse.
