Kvaliteten på användargenererat innehåll varierar drastiskt från utmärkt till missbruk och skräppost. I takt med att tillgången till sådant innehåll ökar blir det allt viktigare att identifiera högkvalitativt innehåll på webbplatser som bygger på användarbidragsbaserade sociala medier. Sociala medier i allmänhet uppvisar en mängd olika informationskällor: förutom innehållet i sig finns det ett brett utbud av icke-innehållsinformation tillgänglig, såsom länkar mellan objekt och explicita kvalitetsbetyg från medlemmar i samhället. I detta dokument undersöker vi metoder för att utnyttja sådan feedback från samhället för att automatiskt identifiera högkvalitativt innehåll. Som testfall fokuserar vi på Yahoo! Svar, en stor community question / svar portal som är särskilt rik på mängden och typer av innehåll och sociala interaktioner som finns i den. Vi inför en allmän klassificeringsram för att kombinera bevis från olika informationskällor, som automatiskt kan ställas in för en viss typ av sociala medier och kvalitetsdefinition. Särskilt för gemenskapens fråge- och svarsområde visar vi att vårt system kan separera högkvalitativa objekt från resten med en noggrannhet som ligger nära människors.
I REF fokuserar författarna på Yahoo! Svar, en online community question/svar portal och bygga ett ramverk för innehållsanalys som identifierar högkvalitativa inlägg.
Finding high-quality content in social media
{'venue': "WSDM '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}