免费论文摘要：维基百科词条实质热门发掘

Web2.0的迅猛兴盛，使得用户从网站欣赏者变化成网站实质的介入者。而维基百科即是典范的Web2.0运用胜利的案例之一。它是一个免费的、鉴于Web的、共同协作的、多谈话的百科全文名目。维基百科的体制是任何人都不妨对词条举行增添、简略或窜改等编纂，但对欣赏者而言，词条自己仍是一个一定中心的完全。维基百科会保持词条编纂汗青上的一切本子记载，同声也供给了一套大略的维基编纂准则。维基百科的胜利很大水平上归纳于它背地的协作编纂体制，很多接洽者从各别的观点对其打开接洽，重要囊括维基词条的统计特性、编纂者之间的搜集联系、词条品质的光荣体制安排。其余还波及可视化的处事以及从语义发掘观点创造常识库。正文从维基百科词条汗青本子记载发端，贯串可视化与文本发掘的本领，试图发掘出词条跟着汗青演化进程中展示的热门实质，为用户供给可变粒度的、不遗余力的效劳。正文的重要处事和博得的功效如次：运用数据可视化的思维，在维基百科中提出用热度图来表白词条的实质衍化情景。并经过对热度图的领会，发掘词条兴盛情景，扶助词条朝着高品质的目标兴盛。其余，贯串云模子的思维，提出用半云模子来建立文本特性索取算法。在英文维基百科高品质词条的数据集上，与保守的特性索取算法囊括文书档案频数、消息熵、几率比和Chi统计量这四种算法举行文天职类的比拟。在精确率、调回率和F值这三个评介目标上，对这五种算法举行试验比较。试验截止得出，其余的四种算法都是跟着特性词索取数目的减少分门别类的评介目标普及，F值最大能到达70%安排。而鉴于半云模子的特性索取算法获得的分门别类截止评介目标表露先升后降的趋向，在特性词采用4%的功夫就不妨到达目标F值的最便宜，为75%安排。这不只不妨灵验的贬低特性索取的维数，并且能保护刻画文本的精度。结果贯串热度图与特性提博得到变粒度的词条实质文本，向用户传播各别热度的词条实质，不妨供各别脚色的人运用。编纂者不妨据此编纂争议多的局部，扶助词条朝高品质目标兴盛；观赏者不妨更多的关心争议较少的局部，进修群众承认的常识；接洽者不妨进一步接洽那些热门变化背地词条衍化的顺序。

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