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 außerdem 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.