维基百科统计阐发钻研[J]

更新时间:2019-10-03

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王德有;;“百科”塑我编纂不雅(摘录)——从《中国大百科全书·哲学》出炉前后说开去[A];中国编纂研究(2009)[C];2010年

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当前,人类曾经进入大数据时代,出产、糊口、科研、办事等无不因大数据而改变。取此同时,保守的“数据→消息→学问→聪慧→决策”的学问构成过程取决策发生模式面对着大数据的体量庞大、模态多样、难辨以及更新敏捷等特征的严峻挑和。将庞杂错乱的大数据,转换为消息和学问,才能帮帮我们做出伶俐的选择。实践证明,通过大规模群体协做、非线性、去核心化、自下而上的群体聪慧方式,是实现大数据“去芜存菁”、“沙里淘金”的无效路子。 维基百科是通过群体协做出产学问的最典型平台,同时也是大数据的典型代表。若何从维基百科大数据中挖掘高质量的范畴学问,并实现高质量的学问办理是本文次要研究方针。环绕此方针,本文的次要研究工做如下: (1)总结了维基百科群体协做的特征,此中包罗协同编纂词条的方式、词条质量品级的设置、高质量词条的评选法则。 (2)研究了编纂者群体协做行为对词条质量的影响。基于用户会商页成立了编纂者收集,阐发了编纂者群体里对话者比例取编纂者收集聚类系数对词条质量升级速度的影响,为后面的词条质量检测打下了根本。 (3)提出了一种维基百科学问质量办理方式,同时使用词条属性取编纂者属性,实现对全数品级的词条评价质量。这些属性数据都能够从维基百科数据库获取,而分歧言语版本的维基百科数据库布局都是不异的,因而本文的词条质量检测方式能够便利的用正在各类言语版本的词条上。 (4)使用上述学问质量办理方式,筛选出维基百科大数据里指定范畴的高质量词条,并进一步阐发这些高质量词条取范畴的相关度。抽取那些取范畴慎密相关的高质量词条做为本体的概念,抽取这些词条的关系做为本体的关系,建立高质量的范畴本体。做为对这个建立本体方式的查验,本文也将建立的范畴本体用到O-RGPS范畴建模东西中,用来标注脚色(Role)、方针(Goal)、流程(Process)、办事(Service)等范畴模子。同时,也把范畴本体用到S2R2这个Web办事注册办理平台,以支撑Web办事的语义标注以及语义搜刮。