信息搜索理论与语义论证模型在网络信息处理中的应用

### 信息搜索理论与语义论证模型在网络信息处理中的应用 在当今数字化时代，网络信息的处理和利用变得至关重要。一方面，如何准确评估网站的可信度和用户兴趣，为用户提供更精准的搜索结果；另一方面，如何促进社区内的知识创造和共享，解决其中存在的冲突和质量问题，都是亟待解决的问题。本文将介绍基于信息搜索理论的计算信任模型以及语义论证模型（SAM）在这些方面的应用。 #### 基于信息搜索理论的计算信任模型 在网络世界中，用户对网站的访问行为蕴含着丰富的信息。该模型认为，未被多个网络用户认可或访问的网站重要性较低。一个网站被访问得越多，用户在其上花费的平均精力就越受重视，其可信度也会相应提高，这反映了真实普通用户的行为。 ##### 网站排名值的计算 网站 $d$ 的排名值 $RV_d$ 计算公式为： $RV_d = AE_d \cdot \frac{1 - e^{-kz_d}}{1 + e^{-kz_d}}$ 其中，$AE_d$ 表示用户在域名 $d$ 上花费的平均精力，第二部分是一个 Sigmoid 函数，当输入为 0 时赋值为 0，并随着访问该域名 $d$ 的用户数量 $z_d$ 的增加而增长。常数 $k$ 的取值范围在 $[0, 1]$ 之间，它支持开始对出现的共同行为有信心的最小用户阈值。$k$ 越趋近于 0，最小用户阈值越高；当 $k$ 取值为 1 时，意味着有 6 个或更多用户时，Sigmoid 函数返回的值在 $[0.99, 1]$ 范围内，增长非常缓慢。在本次实验中，$k$ 被设定为 1。 ##### 排名算法流程 以下是该计算信任模型的排名算法流程： 1. 对于每个网站 $d$： - 对于每个事件 $i$：计算 $GE_d(E_i)$，即事件 $i$ 的精力合理性。 - 对于每个用户 $n$：计算 $E_d^n$，即用户 $n$ 在域名 $d$ 上花费的精力。 - 计算 $AE_d$，即域名 $d$ 上的平均精力。 - 计算 $RV_d$，即域名 $d$ 的排名值。 2. 按照 $RV_d$ 对网站进行升序排序。 ##### 实验结果与讨论 为了验证该模型的有效性，进行了一项实验。使用该模型生成的 12 个值与每个参与者提供的 12 个判断进行了统计相关性分析，采用了皮尔逊相关系数来衡量两个变量之间的线性依赖强度。 如果考虑给定网站和给定志愿者的隐式值和显式判断之间的相关值趋近于 1，则表明两者之间存在正线性关系，即隐式值随显式值的增加而增加；相关值为 -1 表示两者之间存在反向关系；趋近于 0 则表示两者相互独立。 实验得到的皮尔逊相关系数排名结果如图 1 所示。系数接近 1 的参与者支持该模型的假设，其显式行为几乎可以由计算信任模型完美近似；而接近 0 的值则表明该模型未能成功地在隐式反馈中自动近似显式判断，部分原因在于用户提供的显式评估存在内在的不确定性。 根据实验结果，生成了一个网站排名列表：B, D, C, L, E, F, A, I, G, H, J, K。其中，网站 B 和 D 包含了为参与者组织摩洛哥之旅所需的有用且详细的信息；URL C、L、E、F、A、I、G 在提供摩洛哥相关信息方面的帮助相对较小；网站 H、I、J 则完全不适合该任务，因为用户在执行任务时在这些网站上花费的精力非常少；URL K 属于一家提供已组装旅行套餐的网络机构。 通过将该模型生成的排名列表（隐式向量）与谷歌排名列表（谷歌向量）以及用户的显式判断列表（显式向量）进行比较，采用了肯德尔 tau 秩相关系数和欧几里得距离来衡量它们之间的关系。结果表明，该模型在预测用户倾向和兴趣方面比谷歌 Page - Rank 更有效。具体数据如下表所示： | U.No. | Effort Avg | Implicit V. | Explicit V. | Goog