Améliorer Wikipedia dans Plusieurs Langues en Recommandant Quoi Editer 

BC 094.6 | Démonstration
Samedi : 10:00 - 18:00
Portes ouvertes
14 - 15 septembre 2019

Description de l'évènement

BC 094.6 | Démonstration

Avec un total de 17 milliards de pages vues par mois, Wikipédia est le 5ème site web le plus visité au monde. Malgré son grand succès, on peut tout de même noter des lacunes.

Par exemple, dans beaucoup de langues, il manque de nombreux articles importants. Et lorsque ces derniers existent, ils sont souvent de mauvaise qualité. Ainsi, rien que pour les pages anglaises, plus de 2 millions d'articles ont été marqués comme incomplets (stub), et seulement 1% d’entre eux sont considérés comme au moins "bon".

Un des problèmes majeurs est le manque d’aide fourni aux utilisateurs par le système d’édition et de création de contenu.

Nous souhaitons donc aider les utilisateurs à trouver les articles importants manquants qui pourraient les intéresser. Pour cela, nous avons développé un système automatique pour recommander quels articles créer ou modifier, et de quelle manière.

Le système fonctionne déjà sur Wikipédia et des milliers d'articles sont créés chaque semaine. Grace à ses recommandations, la vitesse de croissance de Wikipédia a été multipliée par un facteur 3, sans sacrifier la qualité des articles.

Les recommandations faîtes, sont 8 fois sur 10 considérées comme 'approprié'.

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With a total of 17 billion page views per month, Wikipedia is the 5th most visited website in the world. Despite its great success, there are still some gaps.

For example, in many languages, many important articles are missing. And when the latter exist, they are often of poor quality. Thus, just for the English pages, more than 2 million articles have been marked as incomplete (stub), and only 1% of them are considered as at least "good".

One of the major problems is the lack of support provided to users by the content editing and creation system.

We would therefore like to help users find important missing items that may be of interest to them. To do this, we have developed an automatic system to recommend which articles to create or modify, and how.

The system is already running on Wikipedia and thousands of articles are created every week. Thanks to his recommendations, Wikipedia's growth rate has been multiplied by a factor of 3, without sacrificing the quality of the articles.

The recommendations made are 8 times out of 10 considered 'appropriate'.


Entité/Projet

IC

Mots-Clés

Big data Wikipedia