Abstrakt. I den här artikeln studerar vi hur man automatiskt kan förutsäga tillförlitligheten hos webbsidor inom den medicinska domänen. Det är särskilt viktigt att bedöma tillförlitligheten hos medicinsk information online eftersom den kan påverka utsatta patienter som söker hjälp på nätet. Tyvärr finns det för närvarande inga automatiserade system som kan klassificera en medicinsk webbsida som tillförlitlig, medan manuell bedömning inte kan skala upp för att bearbeta det stora antalet medicinska sidor på webben. Vi föreslår en övervakad inlärningsmetod för att automatiskt förutsäga tillförlitligheten hos medicinska webbsidor. Vi utvecklade en guldstandarddatauppsättning med hjälp av de standardsäkerhetskriterier som fastställts av Health on Net Foundation och experimenterade systematiskt med olika länk- och innehållsbaserade funktionsuppsättningar. Våra experiment visar lovande resultat med förutsägelser om över 80%. Vi visar också att vår föreslagna förutsägelsemetod är användbar i tillämpningar som tillförlitlighetsbaserad omklassificering och automatisk webbplatsackreditering.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. använda en övervakad inlärningsmetod för att förutsäga tillförlitligheten hos hälsorelaterade webbsidor REF.
Reliability Prediction of Webpages in the Medical Domain
{'venue': 'ECIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}