Métricas de análise de links e qualidade de conteúdo: um estudo de caso na Wikipédia

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Hanada, Raíza Tamae Sarkis
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Análise de links
Informartion retrieval
Link analysis
Recuperação da informação
Wikipedia
Wikipédia
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072013-145313/
Resumo: Muitos links entre páginas na Web podem ser vistos como indicadores de qualidade e importância para as páginas que eles apontam. A partir desta ideia, vários estudos propuseram métricas baseadas na estrutura de links para inferir qualidade de conteúdo em páginas da web. Contudo, até onde sabemos, o único trabalho que examinou a correlação entre tais métricas e qualidade de conteúdo consistiu de um estudo limitado que deixou várias questões em aberto. Embora tais métricas sejam muito bem sucedidas na tarefa de ranquear páginas que foram fornecidas como respostas para consultas submetidas para máquinas de busca, não é possível determinar a contribuição específica de fatores como qualidade, popularidade e importância para os resultados. Esta dificuldade se deve em parte ao fato de que a informação sobre qualidade, popularidade e importância é difícil de obter para páginas da web em geral. Ao contrário de páginas da web, estas informações podem ser obtidas para artigos da Wikipédia, uma vez que qualidade e importância são avaliadas por especialistas humanos, enquanto a popularidade pode ser estimada com base nas visualizações dos artigos. Isso torna possível a verificação da relação existente entre estes fatores e métricas de análise de links, nosso objetivo neste trabalho. Para fazer isto, nós implementamos vários algoritmos de análise de links e comparamos os rankings obtidos com eles com os obtidos considerando a avaliação humana feita na Wikipédia com relação aos fatores qualidade, popularidade e importância. Nós observamos que métricas de análise de links são mais relacionadas com qualidade e popularidade que com importância e a correlação é moderada
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