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如何选择靠谱医师?声誉系统来助力(下)【亚博网赌安全有保障的】

本文摘要:本文来源于2019年在布拉格Rwotix重新启动信任网组织的论文《Reputation Interpretation》的后半部分。我们会按照上一期的题目,详细讲解信誉系统的设计逻辑。

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本文来源于2019年在布拉格Rwotix重新启动信任网组织的论文《Reputation Interpretation》的后半部分。我们会按照上一期的题目,详细讲解信誉系统的设计逻辑。

原文:https://github.com/weboftrusteinfo/rw ot9-布拉格/blob/master/final-documents/repeat-interpretation . MD作者:Arthur Brock,Kaliya Hamlin,Grace (Rebecca) Rachmany,Jakub Lance确认输入项一旦明确定义,就可以确认为超过输入的输出项。了解最终结果的市场需求有助于修改诸如迭代大量可用信息等看似不可能完成的任务。本文将定义可用的输出类型或对它们进行分类,并对如何获取输出项提出建议。

以下是鲍勃在确认输出项目时必须注意的一些事情。理想:理想的结果在各方面都是极端的。

鲍勃将享受爱丽丝的所有教育记录、爱丽丝每个病人的每一个结果、同伴评价和病人评价等。所有这些“极端”的信息都100%可靠,没有漏洞。可用:在现实世界中,并非所有信息都可以被网卓新闻网使用。例如,理想情况下,鲍勃想告诉爱丽丝每个病人的症状或主要抱怨,化疗的持续时间和最终结果。

举个例子,爱丽丝可能花了三个小时才避免了某人的恐惧症。可能她已经开始化疗三年了,但是症状还是没有避免。

理想情况下,鲍勃可以询问爱丽丝每个病人的相关信息。但本质上一般没有这种信息。即使以后患者可以发布这些数据(电子邮件数据),也不是爱丽丝的所有客户都会公开发布这些信息,所以信息不是原创的。

成本:有些数据一定要花钱,包括实际销售数据和处置数据。基于这些考虑,鲍勃最终会得到他催促爱丽丝的数据和数据源列表。

错误界限现在,鲍勃明确要求爱丽丝提供数据,爱丽丝得到了全部或部分数据。通过查看这些数据,鲍勃可以评估误差幅度。但目前还不能确认鲍勃是否告诉爱丽丝她显然没有数据(比如她没有进行迈尔斯-布里吉评估),或者她是否无意掩盖数据(比如从她的简历或领英个人资料中删除这段经历)。

鲍勃不会根据数据的完整性或不完整性来确认最终分数的“可靠性”或“误差限制”。在确定误差极限时,有些数据可能比其他数据更关键。举个例子,如果爱丽丝缺乏学术机构的测试结果,鲍勃可能会指出这是误差极限的一个次要因素,但如果她缺乏学术机构的实际证明,那么在确定误差极限时会指出这是最重要的因素。

因为不会让人去猜测爱丽丝重申自己现在即将毕业是否是现实,所以她深深地猜测着自己证明自己的其他一切。在本文中,作者讨论了是将误差作为报告中的“总体”分数来计算,还是将其分别应用于每个数据。

计算顺序是一个构造问题。本文认为,数据完整性是一个必须考虑的问题,不同信誉推演系统的用户希望如何构建。

数据规范化收集数据后,需要对数据进行规范化,使其更容易解释和处理。以下是数据规范化的注意事项。数据的格式可能无法理解或不一致。比如成绩可以用1-5或1-10的数字尺度(奇数尺度有中间选项,偶数尺度没有),成绩的评定方法难以调整,评分维度多样化(专业、有效、友好、对家庭有帮助等。

)。收集专业评估或意见的系统可能需要标准化数据,以便获得相似范围内的所有数据。数据可能有漏洞。

系统本身可能没有漏洞:人们可能公开评论欺诈,入侵系统,对某些不道德行为有偏见。用户控制。一些机构不会获得未经审查的数据。比如大学成绩单包括所有课程的所有成绩,爱丽丝却不能编辑任何东西。

但是在LinkedIn中,当有人得到推荐时,爱丽丝可以拒绝接受或拒绝接受,或者敦促修改评论。这不是一个“假”系统,而是每个系统的不同级别的用户控制。

发行人的信誉(非正式意义上的声誉)。对鲍勃来说,商学院成绩单的价值各不相同,包括商学院的声誉,以及鲍勃如何将其视为“应用于科学知识”和“学术科学知识”。*针对数据类型的种族主义。

例如,由于人为的种族主义,评论系统倾向于支持两种极端的评论。如果人真的很好或者很中性,往往会得到什么评价。

具体来说,人们的评论往往是极端的。以上是处理数据时考虑的问题。此外,数据可以是多维的。

例如,爱丽丝的自学记录可能还包括成绩、老师评语、学生评语、出版物数量、推荐信和奖项。标准化过程的一部分是不同的特征不属于结果的必要部分。比如爱丽丝在知名机构工作,会影响爱丽丝的工资,爱丽丝的概述里会提到机构的名字。注意一旦来自不同来源的数据被标准化,可以指出数据被格式化,这允许相似类型的数据被分组在一起。

例如,同行评审将被标准化为积极、中立或消极。专业能力的展示将与客户意见和同行评审分开。在Bob的案例中,确认了两种类型的关注:重要性:Bob在确认输入项时,会使用加权机制来确认各个部分的重要性。比如患者评论可能是潜在客户看到的最重要的内容,占报告的50%。

但在获得聘用合同时,Bob可能会权衡患者的意见,但只有一个门槛。例如,如果爱丽丝得到病人80%的正面评价,那么爱丽丝就被雇用了。信任:每个数据源(或单元数)都有这个特定值的信任级别。

信任是对数据可信度的评价。数据的每个部分都可以根据其信任级别进行加权。

记录:本文将讨论如何处理数据,这是鲍勃在一个独立的国家所做的。结论由于声誉涉及方方面面,取决于方法的普适性,关于如何依赖声誉、什么是声誉、如何追踪声誉的争论层出不穷。通过采用一种简单的方法,即在特定的语境下对声誉进行辩论,我们可以认识到声誉本身并不是一个孤立的东西,而是个人和组织用来进行决策的工具。

如果从一开始就理解了最终结果的市场需求,那么就需要从理解我们收集的关于一个人的什么数据,如何处理的角度去解读声誉。本文从基于声誉的不道德和决策的角度出发,得到了一个考虑声誉的框架。不同的标准化和评估方法不会使用不同的情况,以便做出相关决策。


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