基于模拟退火的在线Web文档内容数据质量评估

韩京宇; 陈可佳

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针对基于训练模型或用户交互的Web数据质量评估方法不能在线响应,也不能获取内容事实内涵的问题,提出一种基于模拟退火(SA)的在线Web文档内容数据质量评估(QASA)方法.首先,通过在Web上搜集主题相关文档,构建目标文档的相关空间,进一步采用开放式信息抽取技术抽取文档内容的事实;然后,采用SA技术在线构建两个最重要的数据质量维度即准确性和完整性的参照;最后,通过比对目标文档和维度参照的事实来量化数据质量维度.实验结果表明,QASA方法可以及时返回近似最优解,并保持与离线算法等同或高于10％的精度.该方法不仅能满足实时响应的要求,而且具有高的评估精度,可应用于在线识别高质量的Web文档.

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来源
《计算机应用》 |2014年第8期|2311-23162331|共7页
作者
韩京宇; 陈可佳;
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作者单位

南京邮电大学计算机学院;

南京210003;

南京邮电大学计算机学院;

南京210003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
数据质量; Web文档; 模拟退火; 维度; 事实;

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