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J-GLOBAL ID：201902237301138712   整理番号：19A1661324

SmartVote:多値真理発見のための完全なグラフベースモデル【JST・京大機械翻訳】

SmartVote: a full-fledged graph-based model for multi-valued truth discovery

著者 (5件)： Fang Xiu Susie (Department of Computing, Macquarie University, Sydney, NSW, Australia) ,  Sheng Quan Z. (Department of Computing, Macquarie University, Sydney, NSW, Australia) ,  Wang Xianzhi (Living Analytics Research Center, School of Information Systems, Singapore Management University, Singapore, Singapore) ,  Chu Dianhui (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Weihai), Weihai, China) ,  Ngu Anne H. H. (Department of Computer Science, Texas State University, San Marcos, TX, USA)
資料名： World Wide Web: Internet and Web Information Systems  (World Wide Web: Internet and Web Information Systems)
巻： 22  号： 4  ページ： 1855-1885  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2172A  ISSN： 1386-145X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Bigデータの時代において,真の発見は基本的な研究トピックとして出現し,複数のしばしば矛盾するデータ源の信頼性を決定することにより,データの真実性を推定する。この話題についてかなりの研究努力が行われているが,ほとんどの現在のアプローチは各オブジェクトに対してただ一つの真の価値しか仮定していない。実際には,複数の真の値を持つオブジェクトが広く存在し,多値オブジェクトに対処する既存のアプローチは依然として精度が不足している。本論文では,効果的な多値真実発見のためのソース信頼性を正確に推定するために,付加的な定量化と2つのタイプのソース関係をモデル化する,完全なグラフベースのモデル,SmartVoteを提案した。2つのグラフを構築し,さらに,ランダムウォーク計算によりソース信頼性(すなわち,正の精度と負の精度)の異なる側面を導出するために用いた。著者らのモデルは,2つのタイプのソース関係,オブジェクト人気,ゆるい相互排除,およびソースカバレッジに関する長いテール現象を含む4つの重要な含意を組み込んで,真実発見におけるより良い精度を追求した。2つの大規模実世界データセットに関する経験的研究は,著者らのアプローチの有効性を実証した。Copyright 2018 Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  *モデリング ,  相互排除 ,  有効性 ,  酔歩
準シソーラス用語： カバレッジ【プログラム検証】 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 真理発見 ,  多値オブジェクト ,  グラフベースモデル ,  ソース関係 ,  オブジェクト人気 ,  ロングテール現象

分類 (2件)： 通信網  (ND07030A) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： 多値 ,  発見