Data sanningsenlighet är en stor utmaning för olika uppgifter på webben. Eftersom webbdatakällorna till sin natur är opålitliga och kan ge motstridiga uppgifter om samma verkliga enheter, framträder sanningsfyndigheten som en motåtgärd för att lösa konflikterna genom att upptäcka sanningen, som överensstämmer med verkligheten, från data från flera källor. En stor utmaning i samband med sanningsupptäckt är att olika dataobjekt kan ha varierande antal sanna värden (eller multi-sanning), vilket motverkar antagandet av befintliga sanningsupptäcktsmetoder att varje dataobjekt bör ha exakt ett sant värde. I detta dokument tar vi itu med denna utmaning genom att utnyttja och utnyttja konsekvenserna av data från flera källor. Framför allt utnyttjar vi tre typer av konsekvenser, nämligen implicita negativa påståenden, fördelning av positiva/negativa påståenden och samtidig förekomst av värden i källornas påståenden, för att underlätta upptäckt av flera sanningar. Vi föreslår ett probabilistiskt tillvägagångssätt med förbättringsåtgärder som införlivar de tre konsekvenserna i alla stadier av processen för att upptäcka sanningen. I synnerhet, att införliva de negativa påståenden möjliggör multi-truth upptäckt, med tanke på fördelningen av positiva/negativa påståenden befriar sanning upptäckt från effekten av källornas beteendemässiga egenskaper i de specifika datauppsättningar, och med tanke på värdenas co-occurence relation kompenserar den information som går förlorad från att utvärdera varje värde i samma påståenden individuellt. Experimentella resultat på tre verkliga datauppsättningar visar hur effektivt vårt tillvägagångssätt är.
För att åter balansera fördelningen av positiva fordringar och negativa fordringar och för att införliva betydelsen av värdens samtidiga förekomst i samma påståenden, Wang et al. I REF föreslås en probabilistisk modell som tar hänsyn till objekt med flera värden.
Truth Discovery via Exploiting Implications from Multi-Source Data
{'venue': "CIKM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}