摘要
近年来,维基百科词条数量快速增长,如何帮助用户从中找到高质量的、内容可靠的信息变得越来越重要。但是,维基百科自身提供的基于同行评审的词条质量评价方法效率过低。提出一种基于编辑者行为分析的词条质量评价方法,把词条质量评价问题转化为词条分类问题,实现了词条质量的自动评价,也取得了较高的质量评价准确率。
The number of articles in Wikipedia grew rapidly in recent years. It has become an increasingly important issue to find out high -quality and reliableinformation for common users. However, the peer-review quality detection measurement presently adopted by Wiki- pedia is too inefficient. In this paper, a new method is proposed, and the quality assessing problem is transformed into article classification problems, which is more accurate than other similar measurement methods so far.
出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2015年第5期185-189,共5页
Journal of Intelligence
基金
国家自然科学基金项目"基于网络智能的群体软件开发行为建模与分析方法"(编号:61273216)
国家开放大学教学研究中心项目"众包模式在在线开放课程建设中的应用研究"(编号:Q0081A-201Z)
关键词
维基百科
质量评价
用户行为
机器学习
Wikipedia quality detection user behavior machine learning