https://doi.org/10.17619/UNIPB/1-851
Paderborner Informatik-Dissertation von Stefan Heindorf 2019:
“In dieser Arbeit betrachten wir Wikidata, die größte strukturierte, crowdsourcing-basierte Wissensdatenbank im Web und entwickeln neuartige Vandalismusdetektoren mittels maschinellem Lernen, um den manuellen Prüfaufwand zu reduzieren. Dazu entwickeln wir große Vandalismuskorpora, Vandalismusdetektoren mit hoher prädiktiver Performanz und Vandalismusdetektoren mit geringer Voreingenommenheit gegenüber schützenswerten Editorengruppen. Wir evaluieren unseren Ansatz umfassend in zahlreichen Situationen und vergleichen ihn mit dem Stand der Technik, der durch den Wikidata Abuse Filter und den Objective Revision Evaluation Service der Wikimedia Foundation repräsentiert wird.”
OpenEdition schlägt Ihnen vor, diesen Beitrag wie folgt zu zitieren:
Klaus Graf (3. Januar 2020). Vandalismus in Wikidata. Archivalia. Abgerufen am 11. September 2024 von https://doi.org/10.58079/caqv
