Sanningsfinnande är den grundläggande tekniken för att bekräfta rapporter från flera källor i både dataintegration och kollektiva intelligenta tillämpningar. Traditionella sanningssökningsmetoder antar ett enda sant värde för varje dataobjekt och kan därför inte hantera flera sanna värden (dvs. problemet med att hitta flera sanningar). Hittills har de befintliga strategierna hanterat problemet med att finna flera sanningar på samma sätt som problemen med att finna en enda sanning. Tyvärr har problemet med att hitta flera sanningar sina unika egenskaper, såsom att involvera uppsättningar av värden i påståenden, olika konsekvenser av ömsesidigt utanförskap mellan värden och större källprofiler. Med tanke på dessa egenskaper skulle det kunna ge nya möjligheter att få mer exakta resultat när det gäller att finna sanningen. På grundval av denna insikt föreslår vi en integrerad Bayesiansk strategi för problemet med att finna flera sanningar, genom att ta hänsyn till dessa särdrag. För att förbättra effektiviteten när det gäller att hitta sanningen omformulerar vi problemmodellen som bygger på kartläggningar mellan källor och (uppsättningar av) värden. Nya ömsesidiga exklusiva förbindelser definieras för att återspegla den eventuella samexistensen av flera sanna värden. En finare metod för att upptäcka kopior föreslås också för att hantera källor med stora profiler. De experimentella resultaten från tre verkliga datauppsättningar visar hur effektivt vårt tillvägagångssätt är.
I REF, Wang et al. Definiera ett nytt ömsesidigt exklusivt förhållande mellan värden för upptäckt av flera sanningar och införliva källors förtroende för sina påståenden och en finare teknik för upptäckt av kopior i ett Bayesiskt ramverk för att ta itu med problemet.
An Integrated Bayesian Approach for Effective Multi-Truth Discovery
{'venue': "CIKM '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}