De olika Wikipedia-språken varierar dramatiskt i hur omfattande de är. Som ett resultat, de flesta språkutgåvor innehåller bara en liten del av summan av information som finns över alla Wikipedias. I det här dokumentet presenterar vi ett tillvägagångssätt för att fylla luckor i artikeltäckningen över olika Wikipedia-utgåvor. Vårt huvudsakliga bidrag är ett end-to-end-system för att rekommendera artiklar för skapande som finns på ett språk men saknas på ett annat. Systemet innebär att identifiera saknade artiklar, rangordna de saknade artiklarna efter deras betydelse, och rekommendera viktiga saknade artiklar till redaktörer baserat på deras intressen. Vi validerar empiriskt våra modeller i ett kontrollerat experiment med 12 000 franska Wikipedia redaktörer. Vi finner att personalisering rekommendationer ökar redaktör engagemang med en faktor av två. Att rekommendera artiklar ökar dessutom deras möjligheter att skapas med hjälp av en faktor på 3.2. Slutligen är artiklar som skapats till följd av våra rekommendationer av jämförbar kvalitet med ekologiskt skapade artiklar. Sammantaget leder vårt system till mer engagerade redaktörer och snabbare tillväxt av Wikipedia utan att påverka dess kvalitet.
Deras resultat visar att sådana kurerade förslag förbättrar chanserna att skapas av en faktor på 3.2 och öka redaktör engagemang med en faktor på 2 REF.
Growing Wikipedia Across Languages via Recommendation
{'venue': 'Proceedings of the ... International World-Wide Web Conference. International WWW Conference', 'journal': 'Proceedings of the ... International World-Wide Web Conference. International WWW Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}