分类: 信息资源管理 >> 情报学 提交时间: 2024-09-19
摘要:【目的/意义】构建科普类微博信息质量评价指标体系并训练RBF神经网络进行评价模拟,为提升科普类微博信息质量提供参考。【方法/过程】基于现有研究成果与用户问卷调研,构建评价指标体系。根据指标体系获取评分数据进行实证,通过CRITIC-TOPSIS综合评价对25位科普类博主进行评分并利用评分数据训练RBF神经网络。【结果/结论】构建了包含5个一级指标与18个二级指标的评价指标体系,训练的神经网络可以模拟复杂多维指标体系下的信息质量评价,直接输出评价结果,精确率达到96%。为科普类微博信息质量评价提供了可参考的指标体系与准确、易用的评价方法。