I många verkliga tillämpningar kan samma objekt beskrivas av flera källor. Som en följd av detta är konflikter mellan dessa källor oundvikliga, vilket leder till en viktig uppgift: hur man identifierar vilken information som är tillförlitlig, dvs. uppgiften att upptäcka sanningen. Intuitivt, om informationen kommer från en tillförlitlig källa, då är den mer tillförlitlig, och källan som ger tillförlitlig information är mer tillförlitlig. På grundval av denna princip har man föreslagit att man skall dra slutsatser om källans tillförlitlighetsgrad och den mest tillförlitliga informationen (dvs. sanningen) samtidigt. Befintliga metoder förbiser emellertid det allestädes förekommande långdistansfenomenet i uppgifterna, dvs. de flesta källor ger bara ett fåtal påståenden och endast ett fåtal källor gör många påståenden, vilket gör att uppskattningen av källans tillförlitlighet för små källor är orimlig. För att ta itu med denna utmaning föreslår vi en förtroendemedveten sanningsupptäcktsmetod (CATD) för att automatiskt upptäcka sanningar från motstridiga data med långsvansfenomen. Den föreslagna metoden uppskattar inte bara källans tillförlitlighet, utan tar också hänsyn till uppskattningens konfidensintervall, så att den effektivt kan återspegla den verkliga källans tillförlitlighet för källor med olika deltagarnivåer. Experiment på fyra verkliga uppgifter i världen samt simulerade datauppsättningar med långa källor visar att den föreslagna metoden överträffar befintliga state-of-the-art sanningsupptäckter genom att framgångsrikt diskontera effekten av små källor.
CATD REF är en statistisk metod som har föreslagits för att hantera långsvansfenomen i sanningsupptäckter, där konfidensintervallet ingår i källviktsberäkningen.
A Confidence-Aware Approach for Truth Discovery on Long-Tail Data
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}