Quality flaw prediction in Spanish Wikipedia: A case of study with verifiability flaws

In this work, we present the first quality flaw prediction study for articles containing the two most frequent verifiability flaws in Spanish Wikipedia: articles which do not cite any references or sources at all (denominated Unreferenced) and articles that need additional citations for verification (so-called Refimprove). Based on the underlying characteristics of each flaw, different state-of-the-art approaches were evaluated. For articles not citing any references, a well-established rule-based approach was evaluated and interesting findings show that some of them suffer from Refimprove flaw instead. Likewise, for articles that need additional citations for verification, the well-known PU learning and one-class classification approaches were evaluated. Besides, new methods were compared and a new feature was also proposed to model this latter flaw. The results showed that new methods such as under-bagged decision trees with sum or majority voting rules, biased-SVM, and centroid-based balanced SVM, perform best in comparison with the ones previously published.     

REAL: Ein ressourcenadaptierendes mobiles Navigationssystem

Zusammenfassung.   Die intelligente Ressourcenadaption ist eine der gro?en Herausforderungen für die n?chste Generation mobiler Navigationssysteme. Da man typischerweise mehrere Fortbewegungsarten oder Verkehrsmittel kombinieren muss, um an einen Zielort zu gelangen, muss sichergestellt werden, dass mobile, allgegenw?rtige Navigationshilfen dies über eine jeweils situationsangepasste Benutzerschnittstelle unterstützen. Der notwendige Wechsel zwischen verschiedenen Positionierungstechnologien soll für den Endbenutzer m?glichst unbemerkt bleiben. Im folgenden wird ein hybrides Personennavigationssystem vorgestellt, das die in bestimmten Fortbewegungssituationen verfügbaren Positionierungstechnologien und deren Genauigkeit optimal nutzt, um die Pr?sentation der Wegbeschreibung auf verschiedene Endger?te und Ausgabemodalit?ten sowie die kognitive Ressourcenlage des Benutzers zu adaptieren. Eingegangen am 28. Februar 2001 / Angenommen am 8. August 2001