Basic terms and event featuresAs we

Basic terms and event features
As we have discussed in Section 1, to measure the veracity of web
event via uncertainty, it is necessary to study the event features of web
event in its evolution process. Before the discussion of web event features,
we define some basic terms which can help the understanding
of veracity measuring process.
3.1. Terms definitions
Normally, users take care of web events when they surf on the
internet. And these web events are provided by webpages, which distribute
on different websites and contain abundant event attributes.
The whole chain process that influences on the measuring process
of event veracity is depicted in Fig. 1 . The five levels are users, web
events, websites, webpages and event attributes, respectively. And
the arrows describe the relations among different levels. This section
defines some basic terms and analyzes the event features based on
the chain shown in Fig. 1.
Definition 1 (Uncertainty of attributes, es(λij)). The uncertainty of attribute
λij is the ability of an attribute connecting with others and it
is also related to the confidence of website containing corresponding
attribute. Here, λij is the jth attribute in the ith website.
Attributes are keywords mined using TFIDF (Li et al., 2009) and
their relations are got by aprior algorithm. If an attribute connect a
lot of other attributes and appears in many low confident websites,
then the attribute has high uncertainty; vice versa. Therefore, web
event containing it has low veracity.
Definition 2 (Uncertainty of webpage, c(ηij)). Uncertainty of webpage
ηij is proportional to its attributes uncertainty and is a generalized
uncertainty of its attributes. Here, ηij is the jth webpage from the ith
website.
One webpage can be denoted as ηij={λi1, λi2, ... , λim}, its weight
vector can be denoted by →
ηij = (wi1, wi2,..., wim)
T and wim is the
weight of λim, which can be mined according to TF-IDF (Li et al., 2009).
If web event appears in lot of uncertain webpages, then the veracity
is low; vice versa.
Definition 3 (Uncertainty of classified webpage, c(ϕi)). The uncertainty
of a classified webpage ϕi implies the uncertainty of a subordinated
web event, namely sub-event, which is distributed in several websites.
Here, ϕi is the ith classified webpage belonging to specific web
event.
A classified webpage of a web event is a webpage set in which
webpages have high similarity with each other, which describes one
specific subordinated web event. Here, we let ϕi = {ηij, ... , ηnm}
denotes as a classified webpage collection in a specific period. Just
like webpage, if classified webpage of web event distributed in low
confident website, then it has high uncertainty, furthermore the web
event has low veracity; vice versa.
As classified webpage is a subordinated web event, so we use
similarity to get classified webpage. Similarity among webpages for a
web event can be denoted as I.
I =
⎛
⎜
⎝
a11 ··· a1n
.
.
. .
.
. .
.
.
an1 ··· ann
⎞
⎟
⎠ (1)
where aij = (
→
η ab ·
→
ηcd/|
→
η ab||
→
ηcd|), and i = a + b, j = c + d, and aij is
the similarity between webpage →
η ab and →
ηcd.
Webpages with high similarity are merged as one classified webpage
corresponding to one subordinated web event. To avoid ambiguous,
we call the attribute as ki after the combination. The whole
process is shown in Figs. 2 and 3.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เงื่อนไขพื้นฐานและคุณลักษณะเหตุการณ์ดังที่เราได้กล่าวไว้ในส่วน 1 วัด veracity ของเว็บเหตุการณ์ผ่านความไม่แน่นอน มันจำเป็นต้องศึกษาคุณสมบัติเหตุการณ์ของเว็บเหตุการณ์ในกระบวนการทางวิวัฒนาการ ก่อนที่การสนทนาของเว็บเหตุการณ์เรากำหนดเงื่อนไขบางพื้นฐานซึ่งสามารถช่วยให้ความเข้าใจของ veracity วัดกระบวนการ3.1 ข้อกำหนดข้อโดยปกติ ผู้ดูแลเว็บเหตุการณ์เมื่อพวกนายอินเทอร์เน็ต และเหตุการณ์เหล่านี้เว็บโดยเว็บเพจ การกระจายบนเว็บไซต์ต่าง ๆ และประกอบด้วยคุณลักษณะเหตุการณ์มากมายกระบวนการห่วงโซ่ทั้งหมดที่มีผลต่อในการวัดเหตุการณ์ veracity เป็นภาพใน Fig. 1 ระดับ 5 มีผู้ใช้ เว็บเหตุการณ์ เว็บไซต์ เว็บเพจ และเหตุการณ์คุณลักษณะ ตามลำดับ และลูกศรอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างระดับต่าง ๆ หัวข้อนี้กำหนดเงื่อนไขพื้นฐานบางอย่าง และวิเคราะห์กรณีมีคุณสมบัติตามสายที่แสดงใน Fig. 1นิยาม 1 (ความไม่แน่นอนของแอตทริบิวต์ es(λij)) ความไม่แน่นอนของแอททริบิวต์Λij คือ ความสามารถของแอตทริบิวต์ที่เชื่อมต่อกับผู้อื่นและนอกจากนี้ยังเกี่ยวข้องกับความมั่นใจของเว็บไซต์ที่ประกอบด้วยตรงแอตทริบิวต์ ที่นี่ λij เป็นแอตทริบิวต์ jth ในเว็บไซต์ระยะแอตทริบิวต์สำคัญที่ขุดใช้ TFIDF (Li et al., 2009) และความสัมพันธ์ที่ได้จากอัลกอริทึม aprior ถ้าแอตทริบิวต์การเชื่อมต่อแบบจำนวนมากอื่น ๆ คุณลักษณะ และปรากฏต่ำมั่นใจเว็บไซต์จำนวนมากแล้ว แอตทริบิวต์มีความไม่แน่นอนสูง ในทางกลับกัน ดังนั้น เว็บเหตุการณ์ที่ประกอบด้วยมันมี veracity ต่ำนิยาม 2 (ความไม่แน่นอนของเว็บเพจ c(ηij)) ความไม่แน่นอนของเว็บเพจΗij เป็นสัดส่วนกับความไม่แน่นอนของแอตทริบิวต์ และ การเมจแบบทั่วไปความไม่แน่นอนของแอตทริบิวต์ ที่นี่ ηij เป็นเว็บเพ jth จากระยะเว็บไซต์เว็บเพจที่หนึ่งสามารถแทนได้เป็น ηij = {λi1, λi2,..., λim }, น้ำหนักของเวกเตอร์สามารถแทนได้ ด้วย→Ηij = (wi1, wi2,..., wim)T และ wimน้ำหนักของ λim ซึ่งสามารถขุดตามรหัส-IDF (Li et al., 2009)ถ้าเหตุการณ์เว็บปรากฏในจำนวนมากของเว็บเพจที่ไม่แน่นอน แล้วที่ veracityต่ำ ในทางกลับกันนิยาม 3 (ความไม่แน่นอนของเว็บเพจลับ c(ϕi)) ความไม่แน่นอนที่ของเว็บเพจลับ ϕi หมายถึงความไม่แน่นอนของการรองเหตุการณ์เว็บ คือย่อยเหตุการณ์ ซึ่งกระจายในหลายเว็บไซต์ที่นี่ ϕi เป็นระยะที่จัดเว็บเพจของเว็บเหตุการณ์เว็บเพจลับของเหตุการณ์เว็บเป็นเว็บเพจในที่เว็บเพจที่ได้สูงคล้ายคลึงกัน ซึ่งอธิบายถึงหนึ่งเหตุการณ์เว็บรอง ที่นี่ เราให้ ϕi = {ηij,..., ηnm }แสดงเป็นกลุ่มเพลับในระยะเวลาที่กำหนด เพียงเช่นเว็บเพจ ถ้าจัดหน้าเว็บไซต์ของเว็บเหตุการณ์กระจายในต่ำเว็บไซต์มั่นใจ แล้วมันมีความไม่แน่นอนสูง นอกจากนี้เว็บเหตุการณ์มี veracity ต่ำ ในทางกลับกันเป็นเว็บเพลับเป็นงานรองเว็บ เพื่อให้เราใช้คล้ายจะได้รับเว็บเพจลับ ความคล้ายคลึงกันในเว็บเพจสำหรับการเหตุการณ์เว็บสามารถแทนเป็นผมฉัน =⎛⎜⎝a11 ··· a1n... ... ...··· an1 แอน⎞⎟⎠ (1)ที่ aij =(→Η ab ·→Ηcd / |→Η ab||→Ηcd|), และ =เป็น + b, j = c + d, aij เป็นความคล้ายคลึงกันระหว่างเว็บเพจ→Η ab และ→Ηcdเว็บเพจที่ มีความคล้ายคลึงกันสูงมีรวมเว็บไซต์ลับหนึ่งที่สอดคล้องกับเหตุการณ์รองเว็บหนึ่ง เพื่อหลีกเลี่ยงความคลุมเครือเราเรียกแอตทริบิวต์เป็นกี่หลังชุด ทั้งหมดกระบวนการจะแสดงใน Figs. 2 และ 3

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อกำหนดและคุณลักษณะพื้นฐานเหตุการณ์
ที่เราได้กล่าวไว้ในส่วนที่ 1 การวัดความจริงของเว็บ
ผ่านเหตุการณ์ความไม่แน่นอนมันเป็นสิ่งจำเป็นที่จะศึกษาคุณสมบัติกรณีที่เว็บ
เหตุการณ์ในกระบวนการวิวัฒนาการของมัน ก่อนที่การอภิปรายของคุณสมบัติเหตุการณ์เว็บ
ที่เรากำหนดเงื่อนไขพื้นฐานบางอย่างที่จะช่วยให้เข้าใจ
ความจริงของกระบวนการวัด.
3.1 คำจำกัดความของข้อตกลง
โดยปกติผู้ดูแลเว็บของเหตุการณ์เมื่อพวกเขาท่องบน
อินเทอร์เน็ต และเหตุการณ์ที่เว็บเหล่านี้เป็นของหน้าเว็บซึ่งกระจาย
บนเว็บไซต์ที่แตกต่างกันและมีคุณลักษณะเหตุการณ์มากมาย.
ทั้งกระบวนการห่วงโซ่ที่มีอิทธิพลต่อกระบวนการการวัด
ของความจริงเหตุการณ์ที่ปรากฎในรูป 1 ห้าระดับเป็นผู้ใช้เว็บ
เหตุการณ์, เว็บไซต์, หน้าเว็บและแอตทริบิวต์เหตุการณ์ตามลำดับ และ
ลูกศรที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างระดับที่แตกต่างกัน ในส่วนนี้จะ
กำหนดเงื่อนไขพื้นฐานบางอย่างและวิเคราะห์คุณสมบัติเหตุการณ์ขึ้นอยู่กับ
ห่วงโซ่ที่แสดงในรูป 1.
ความหมายที่ 1 (ความไม่แน่นอนของคุณลักษณะ, es (λij)) ความไม่แน่นอนของแอตทริบิวต์
λijคือความสามารถของแอตทริบิวต์การเชื่อมต่อกับคนอื่น ๆ และมัน
เป็นเรื่องที่เกี่ยวข้องนอกจากนี้ยังมีความเชื่อมั่นของเว็บไซต์ที่มีสอดคล้อง
แอตทริบิวต์ นี่λijเป็นแอตทริบิวต์ที่ j ในเว็บไซต์บอด.
คุณสมบัติเป็นคำหลักศีลธรรมใช้ TFIDF (Li et al., 2009) และ
ความสัมพันธ์ของพวกเขาจะได้รับโดยวิธี aprior หากแอตทริบิวต์การเชื่อมต่อ
จำนวนมากคุณลักษณะอื่น ๆ และปรากฏในเว็บไซต์มั่นใจหลายต่ำ
แล้วแอตทริบิวต์มีความไม่แน่นอนสูง ในทางกลับกัน ดังนั้นเว็บ
เหตุการณ์ที่มีมันมีความจริงต่ำ.
ความละเอียด 2 (ความไม่แน่นอนของหน้าเว็บ, C (ηij)) ความไม่แน่นอนของหน้าเว็บ
ηijเป็นสัดส่วนกับความไม่แน่นอนคุณลักษณะและเป็นทั่วไป
ความไม่แน่นอนของคุณลักษณะของมัน นี่ηijเป็นหน้าเว็บที่ j จากบอด
เว็บไซต์.
หนึ่งหน้าเว็บสามารถแสดงเป็นηij = {λi1, λi2 ... , λim} น้ำหนักของ
เวกเตอร์สามารถแสดงโดย→
ηij = (WI1, Wi2 ... , Wim)
T และ Wim เป็น
น้ำหนักของλimซึ่งสามารถขุดตาม TF-IDF (Li et al, 2009)..
ถ้าเหตุการณ์ที่ปรากฏในเว็บจำนวนมากของหน้าเว็บที่ไม่แน่นอนจากนั้นความจริง
เป็นต่ำ; ในทางกลับกัน.
ความละเอียด 3 (ความไม่แน่นอนของหน้าเว็บจัดค (φi)) ความไม่แน่นอน
ของφiหน้าเว็บที่จัดแสดงถึงความไม่แน่นอนของด้อยสิทธิ
เว็บเหตุการณ์คือเหตุการณ์ย่อยซึ่งมีการกระจายในหลายเว็บไซต์.
นี่φiเป็นบอดหน้าเว็บโฆษณาเว็บที่อยู่ในประเภทที่เฉพาะเจาะจง
เหตุการณ์.
จัดหน้าเว็บของเหตุการณ์เว็บ ชุดหน้าเว็บที่
หน้าเว็บที่มีความคล้ายคลึงกันสูงกับแต่ละอื่น ๆ ซึ่งอธิบายหนึ่ง
เหตุการณ์เว็บเฉพาะด้อยสิทธิ ที่นี่เราให้φi = {ηij ... , ηnm}
หมายถึงการเป็นคอลเลกชันของหน้าเว็บจัดให้อยู่ในระยะเวลาที่กำหนด เพียงแค่
หน้าเว็บเช่นถ้าหน้าเว็บจัดของเหตุการณ์เว็บกระจายอยู่ในระดับต่ำ
เว็บไซต์มั่นใจแล้วมันมีความไม่แน่นอนสูงนอกจากนี้เว็บ
เหตุการณ์มีความซื่อตรงต่ำ; ในทางกลับกัน.
ในฐานะที่เป็นหน้าเว็บที่จัดเป็นงานเว็บด้อยสิทธิเพื่อให้เราใช้
ความคล้ายคลึงกันที่จะได้รับหน้าเว็บโฆษณา ความคล้ายคลึงกันในหมู่หน้าเว็บสำหรับ
เหตุการณ์ที่เว็บสามารถแสดงเป็น I.
I =
⎛
⎜
⎝
A11 ··· a1n
.
.
..
.
..
.
.
AN1 ··· ann
⎞
⎟
⎠ (1)
ที่ AIJ = (
→
โต AB ·
→
ηcd / |
→
โต AB ||
→
ηcd |) และ I = a + b J = c + d และ AIJ คือ
ความคล้ายคลึงกันระหว่างหน้าเว็บ→
η AB และ→
ηcd.
หน้าเว็บที่มีความคล้ายคลึงกันสูงจะรวมเป็นหนึ่ง หน้าเว็บโฆษณา
ที่สอดคล้องกับเหตุการณ์เว็บหนึ่งด้อยสิทธิ เพื่อหลีกเลี่ยงความคลุมเครือ
ที่เราเรียกแอตทริบิวต์เป็น ki หลังจากการรวมกัน ทั้ง
ขั้นตอนการแสดงในมะเดื่อ ที่ 2 และ 3

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เงื่อนไขพื้นฐาน และเหตุการณ์ลักษณะ
ตามที่เราได้กล่าวไว้ในส่วนที่ 1 วัดความจริงของเหตุการณ์ผ่านทางเว็บ
ความไม่แน่นอน มันเป็นสิ่งที่จำเป็นเพื่อศึกษาเหตุการณ์ลักษณะของเหตุการณ์เว็บ
ในกระบวนการวิวัฒนาการของ ก่อนอภิปรายคุณสมบัติเว็บเหตุการณ์
เราจะกําหนดเงื่อนไขพื้นฐานบางอย่างที่สามารถช่วยให้ความเข้าใจของกระบวนการวัดจริง
.
1 . ส่วนคำนิยาม
โดยปกติผู้ใช้ดูแลเหตุการณ์เมื่อพวกเขาท่องเว็บบน
อินเทอร์เน็ต และเว็บเหตุการณ์เหล่านี้ไว้ โดยเว็บเพจที่เผยแพร่บนเว็บไซต์ที่แตกต่างกัน และประกอบด้วยมากมาย

เหตุการณ์คุณลักษณะ ทั้งห่วงโซ่กระบวนการที่มีอิทธิพลต่อกระบวนการวัด
งานจริงเป็นภาพในรูปที่ 1 ระดับห้าเป็นผู้ใช้เว็บ
เหตุการณ์ , เว็บไซต์ เว็บเพจและเหตุการณ์คุณลักษณะตามลำดับ และ
ลูกศรที่อธิบายถึงความสัมพันธ์ระหว่างระดับที่แตกต่างกัน ส่วนนี้
กำหนดบางเงื่อนไขพื้นฐานและวิเคราะห์เหตุการณ์คุณลักษณะตาม
ห่วงโซ่ที่แสดงในรูปที่ 1 .
นิยาม 1 ( ความไม่แน่นอนของแอตทริบิวต์ที่ ES ( λ ij ) ) ความไม่แน่นอนของแอตทริบิวต์
λ ij คือความสามารถของแอตทริบิวต์การเชื่อมต่อกับผู้อื่นและ
ยังเกี่ยวข้องกับความเชื่อมั่นของเว็บไซต์ที่มีคุณลักษณะเหมือนกัน

ที่นี่λ ij เป็น jth คุณลักษณะในเว็บไซต์ ith .
คุณลักษณะคำหลักที่เคยใช้ tfidf ( Li et al . , 2009 ) และความสัมพันธ์ของพวกเขาจะได้รับโดยวิธีการ
aprior . ถ้าแอตทริบิวต์การเชื่อมต่อ
มากคุณสมบัติอื่น ๆ และปรากฏในเว็บไซต์มั่นใจต่ำมาก แล้วมีความไม่แน่นอนสูงคุณลักษณะ
; ในทางกลับกัน ดังนั้น เหตุการณ์ที่มีมันมีเว็บ

จริงน้อย นิยาม 2 ( ความไม่แน่นอนของเว็บเพจC ( η ij ) ) ความไม่แน่นอนของหน้าเว็บ
η ij เป็นสัดส่วนการคุณลักษณะและความไม่แน่นอนคือความไม่แน่นอนทั่วไป
จากคุณลักษณะของมัน ที่นี่ η ij เป็น jth หน้าเว็บจากเว็บไซต์ ith
.
1 เว็บเพจสามารถแสดงเป็นη ij = { i λλ , I2 , . . . λ , Im } , น้ำหนัก
เวกเตอร์สามารถเขียนแทนด้วย→ keyboard - key - name
η ij = ( wi1 wi2 , , . . . , WIM )
T และวิมเป็น
น้ำหนักλ IM ซึ่งสามารถขุดตาม tf-idf ( Li et al . ,2552 ) .
ถ้าเหตุการณ์เว็บปรากฏในหน้าเว็บมากมายที่ไม่แน่นอน แล้วความจริง
ต่ำ ; ในทางกลับกัน .
นิยาม 3 ( ความไม่แน่นอนของเว็บเพจ โดยจำแนก C ( ϕผม ) ) ความไม่แน่นอนของเว็บเพจϕ
จัดชั้น หมายถึง ความไม่แน่นอนของเหตุการณ์เว็บกู
คือเหตุการณ์ย่อย ซึ่งเผยแพร่ในเว็บไซต์หลาย .
ที่นี่ϕเป็น ith จัดหน้าเว็บของเว็บ

เหตุการณ์ที่เฉพาะเจาะจงจัดหน้าเว็บของกิจกรรมเว็บเป็นเว็บเพจที่
เว็บเพจมีชุดความเหมือนสูงกับแต่ละอื่น ๆ ซึ่งจะอธิบายเฉพาะเว็บหนึ่ง
บริการเหตุการณ์ ที่นี่เราให้ϕ = { η ij , . . . η nm } ,
แสดงเป็นเว็บเพจที่รวบรวมจัดในช่วงเวลาที่เฉพาะเจาะจง แค่
เหมือนหน้าเว็บ ถ้าจัดหน้าเว็บของเว็บงานกระจายในเว็บไซต์มั่นใจต่ำ
แล้วมันมีความไม่แน่นอนสูงนอกจากนี้เว็บ
เหตุการณ์ได้จริงต่ำ ในทางกลับกัน
เป็นเว็บเพจจัดเป็นเหตุการณ์เว็บบริการ เพื่อให้เราใช้
ความเหมือนที่จะได้รับหน้าเว็บที่เป็นความลับ ความเหมือนระหว่างเว็บเพจสำหรับ
เหตุการณ์เว็บสามารถเขียนเป็น I .
=



⎛⎜⎝ A09 ··· a1n
.
.
.
.
.
.
.
an1 ···แอน

⎟⎞ ( 1 )

⎠ที่ aij = (

η→ keyboard - key - name AB ด้วย

η→ keyboard - key - name CD / |

η→ keyboard - key - name AB | |

ηซีดี | → keyboard - key - name ) , และฉัน = B , J = C D และ aij
คือความเหมือนระหว่างเว็บเพจ→ keyboard - key - name
η AB และ CD η→ keyboard - key - name
.
เว็บเพจที่มีความคล้ายคลึงกันสูงผสานเป็นหนึ่งจัดหน้าเว็บ
ที่สอดคล้องกับเว็บหนึ่ง จนเหตุการณ์ เพื่อหลีกเลี่ยงคลุมเครือ เราเรียกคุณสมบัติเป็น คิ
หลังจากการรวมกัน กระบวนการทั้งหมด
จะเป็นมะเดื่อ . 2 และ 3