Vi studerar hur en online-community uppfattar den relativa kvaliteten på sitt eget användarrelaterade innehåll, vilket har viktiga konsekvenser för den framgångsrika självregleringen och tillväxten av den sociala webben i närvaro av ökad skräppost och en flod av sociala webbmetadata. Vi föreslår och utvärderar en maskininlärning baserad metod för att ranka kommentarer på den sociala webben baserat på samhällets uttalade preferenser, som kan användas för att främja högkvalitativa kommentarer och filtrera bort låg kvalitet kommentarer. Vi studerar flera faktorer som påverkar samhällspreferensen, inklusive rapportörens rykte och samhällsaktivitetsnivå, samt hur komplex och rik kommentaren är. Genom experiment finner vi att det föreslagna tillvägagångssättet resulterar i betydande förbättringar i rankning av kvalitet jämfört med alternativa tillvägagångssätt.
Kommentar Rankning: Hsu et al. REF utvecklade en regressionsmodell för att identifiera och rangordna kommentarer inom en social webbgemenskap baserad på samhällets uttalade preferenser.
Ranking Comments on the Social Web
{'venue': '2009 International Conference on Computational Science and Engineering', 'journal': '2009 International Conference on Computational Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}