Web文檔數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)體系和評(píng)估方法
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標(biāo)簽：Web(68769)指標(biāo)體系(5872)
為了更好地評(píng)估Web文檔數(shù)據(jù)質(zhì)量，提出一種基于PAC-Baves理論的Web文檔質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系和評(píng)估方法。PAC-Bayes理論融合了PAC理論和貝葉斯定理，在充分利用樣本先驗(yàn)信息的基礎(chǔ)上，推導(dǎo)出了最緊的泛化風(fēng)險(xiǎn)邊界，用于衡量學(xué)習(xí)算法的泛化性能。首先闡述了文檔數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的研究現(xiàn)狀，介紹了PAC-Baves理論框架及其在支持向量機(jī)上的應(yīng)用；其次提出一種基于PAC-Baves理論的Web文檔數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法（DQAPB），將SVM算法及其PAC-Baves邊界應(yīng)用于Web文檔的質(zhì)量評(píng)價(jià)中，并構(gòu)建了基于PAC-Baves理論的Web文檔質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系；最后采用Wikipedia文檔進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法具有簡(jiǎn)便快速、穩(wěn)定性和魯棒性較強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。
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