Kvaliteten på webbkällor har traditionellt utvärderats med hjälp av exogena signaler såsom hyperlänkstrukturen i grafen. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt som bygger på endogena signaler, nämligen riktigheten i den faktiska information som tillhandahålls av källan. En källa som har få falska fakta anses vara pålitlig. Fakta extraheras automatiskt från varje källa genom informationsextraheringsmetoder som vanligen används för att konstruera kunskapsbaser. Vi föreslår ett sätt att skilja fel som gjorts i extraktionsprocessen från faktiska fel i webbkällan i sig, genom att använda gemensam slutsats i en ny multilagerprobabilistisk modell. Vi kallar den trovärdighetspoäng vi beräknade kunskap-baserat förtroende (KBT). När det gäller syntetiska data visar vi att vår metod på ett tillförlitligt sätt kan beräkna källornas verkliga tillförlitlighetsnivåer. Vi tillämpar den sedan på en databas med 2.8B fakta som hämtats från webben, och därmed uppskattar pålitligheten av 119M webbplatser. Manuell utvärdering av en delmängd av resultaten bekräftar metodens effektivitet.
Tillförlitligheten hos webbkällor har också studerats ur ett dataanalysperspektiv, t.ex. föreslog REF att en tillförlitlig källa är en källa som innehåller mycket få falska påståenden.
Knowledge-Based Trust: Estimating the Trustworthiness of Web Sources
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}