用户视角下知识类微博信息质量评价模型构建及实证研究

来源：图书情报工作杂志2023年第13期北京时间：

作者：尤瑾,朱学芳

单位：1 南京大学信息管理学院 南京 210023;2 南京大学江苏省数据工程与知识服务重点实验室 南京 210023

摘要：[目的/意义] 构建知识类微博信息质量的评价指标体系与评价模型，为知识类微博信息质量的提升和微博知识服务的改善提供参考。[方法/过程] 通过文献调研与问卷调研，确立评价指标体系。收集用户评分数据进行实证分析，利用TOPSIS对30个知识类微博计算综合得分，并将数据输入RBF神经网络进行仿真训练。[结果/结论] 测试结果显示，所建立的知识类微博信息质量评价模型的仿真值与实际评分值的误差均在 6% 以内。该模型能够较准确地拟合用户评分数据，适用于复杂多维指标体系下的微博信息质量评价场景，对知识类微博及其他类型的微博信息质量评价具有一定的借鉴意义。

关键词：知识类微博,信息质量评价,评价指标,用户视角,TOPSIS,RBF,