Sanning upptäckt är problemet med att upptäcka sanna värden från motstridiga data som tillhandahålls av flera källor på samma dataobjekt. Eftersom källornas tillförlitlighet är okänd i förväg, uppskattar en metod för sanningsupptäckt vanligtvis källornas tillförlitlighet tillsammans med processen för sanningsupptäckt. En stor begränsning av befintliga metoder för upptäckt av sanning är att de vanligtvis antar exakt ett verkligt värde på varje dataobjekt och därför inte kan hantera det mer allmänna fallet att ett dataobjekt kan ha flera sanna värden (eller multi-truth). Eftersom antalet sanna värden kan variera från dataobjekt till dataobjekt, kräver detta att sanningsupptäcktsmetoder kan upptäcka varierande antal sanningsvärden från data från flera källor. I detta dokument föreslår vi en strategi för upptäckt av flera sanningar, som tar itu med ovanstående utmaningar genom att tillhandahålla en allmän ram för att förbättra befintliga metoder för upptäckt av sanningar. I synnerhet löser vi in antalet sanna värden som en viktig ledtråd för att underlätta multi-sanning upptäckt. Vi presenterar förfarandet och komponenterna i vårt tillvägagångssätt och föreslår tre modeller, nämligen biproduktmodellen, den gemensamma modellen och den sammanfattande modellen för att genomföra vårt tillvägagångssätt. Vi föreslår också två utvidgningar för att förbättra vårt tillvägagångssätt, genom att utnyttja konsekvenserna av liknande numeriska värden och värdens samtidiga information i källors påståenden för att förbättra sanningsupptäcktens exakthet. Experimentella studier av verkliga datauppsättningar visar hur effektivt vårt tillvägagångssätt är.
Nyligen, Wang et al. REF utformar tre modeller (dvs. biproduktmodellen, den gemensamma modellen och syntesmodellen) för att förbättra befintliga metoder för upptäckt av sanningar.
Empowering Truth Discovery with Multi-Truth Prediction
{'venue': "CIKM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}