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基于多决策模型的百科词条质量评价方法研究——以百度百科为例

     

摘要

提出一种基于多决策模型的百科词条质量评价方法,将质量评价转化为多属性决策问题,利用多分类器集成学习的模式对百科词条进行评价,结合属性权重得出质量评分与分类.在实验上,以百度百科作为数据源,进行了模型的统计分布验证与评分可信度验证,并与传统分类模型进行对比,获得了较高的准确度.实验表明,多决策模型在百科词条评价上有较高的可行性、合理性和有效性,为百科词条质量评价提出了新的解决方案.

著录项

  • 来源
    《信息资源管理学报》|2021年第5期|38-4859|共12页
  • 作者单位

    南京邮电大学计算机学院 南京 210023;

    江苏省无线传感网高技术研究重点实验室 南京 210023;

    南京邮电大学高性能计算与大数据处理研究所 南京 210023;

    国家高性能计算中心南京分中心 南京 210023;

    江苏省高性能计算与智能处理工程研究中心 南京 210023;

    南京邮电大学计算机学院 南京 210023;

    江苏省无线传感网高技术研究重点实验室 南京 210023;

    南京邮电大学高性能计算与大数据处理研究所 南京 210023;

    南京邮电大学计算机学院 南京 210023;

    江苏省无线传感网高技术研究重点实验室 南京 210023;

    南京邮电大学高性能计算与大数据处理研究所 南京 210023;

    国家高性能计算中心南京分中心 南京 210023;

    江苏省高性能计算与智能处理工程研究中心 南京 210023;

    南京邮电大学计算机学院 南京 210023;

    南京邮电大学高性能计算与大数据处理研究所 南京 210023;

    南京邮电大学高性能计算与大数据处理研究所 南京 210023;

    国家高性能计算中心南京分中心 南京 210023;

    江苏省高性能计算与智能处理工程研究中心 南京 210023;

    南京邮电大学计算机学院 南京 210023;

    南京邮电大学高性能计算与大数据处理研究所 南京 210023;

    国家高性能计算中心南京分中心 南京 210023;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 计算机网络;图书馆学;
  • 关键词

    网络百科; 质量评价; 机器学习; 多决策模型; 网络信息评价;

  • 入库时间 2023-07-26 01:10:44

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