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提出一种基于多决策模型的百科词条质量评价方法,将质量评价转化为多属性决策问题,利用多分类器集成学习的模式对百科词条进行评价,结合属性权重得出质量评分与分类.在实验上,以百度百科作为数据源,进行了模型的统计分布验证与评分可信度验证,并与传统分类模型进行对比,获得了较高的准确度.实验表明,多决策模型在百科词条评价上有较高的可行性、合理性和有效性,为百科词条质量评价提出了新的解决方案.