Existem bilhões de páginas web disponíveis na World Wide Web (WWW). Portanto, há muitos resultados de pesquisa correspondentes a uma consulta do usuário, dos quais apenas alguns são relevantes. A relevância de uma página web é calculada pelos motores de busca usando algoritmos de classificação de páginas. A maioria dos algoritmos de classificação de páginas usa a mineração da estrutura da web e a mineração do conteúdo da web para calcular a relevância de uma página da web. Nesta tese, nós fornecemos uma extensão ao algoritmo PageRank padrão Weighted, combinando a mineração da estrutura da web com a mineração do uso da web. O método proposto leva em conta a importância do número de visitas de inlinks e outlinks das páginas e distribui pontuações de ranking com base na popularidade das páginas. Assim, as páginas resultantes são exibidas com base no comportamento de navegação do usuário.
