Web文檔數據質量指標體系和評估方法
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為了更好地評估Web文檔數據質量，提出一種基于PAC-Baves理論的Web文檔質量評估指標體系和評估方法。PAC-Bayes理論融合了PAC理論和貝葉斯定理，在充分利用樣本先驗信息的基礎上，推導出了最緊的泛化風險邊界，用于衡量學習算法的泛化性能。首先闡述了文檔數據質量評估的研究現狀，介紹了PAC-Baves理論框架及其在支持向量機上的應用；其次提出一種基于PAC-Baves理論的Web文檔數據質量評估方法（DQAPB），將SVM算法及其PAC-Baves邊界應用于Web文檔的質量評價中，并構建了基于PAC-Baves理論的Web文檔質量評估指標體系；最后采用Wikipedia文檔進行實驗，實驗結果表明該方法具有簡便快速、穩定性和魯棒性較強的優點。
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