概率统计方法在网络信息资源评价中的应用
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摘 要：本文提出用概率统计方法评价网络信息资源，分析过程中提出建立网络信息资源评价指标，介绍了概率统计方法评价体系运行步骤，首先确定评价体系权重，并计算某一固定时间段内网站评分，计算数学期望与方差，运用概率统计数学知识为网络信息资源评价提供了量化的分析方式，具有一定的运用价值。
关键词：概率统计;网络信息资源;评价体系权重;数学期望
网络在目前多项领域中均有着较为广泛的运用空间，能够实现海量存储，资源数据增长较为迅速，在运用过程中具有 较强的开放性、分享性以及分布性，为了充分利用网络资源，要求加强对其的有效管理与控制，要求建立网络信息资源评价的方法体系，概率统计方法在该评价体系中具有较广的运用范围。
一、用概率统计方法评价网络信息资源
在网络信息资源评价过程中要求能够对大量数据进行动态化地展示，以此促进信息使用者对网络资源的充分利用。在概率论与数理统计中的方差与期望值能够对对象质量建立量化的统计指标。
（一）网络信息资源评价指标
网络信息资源评价指标包括网络信息资源内容、网络信息资源的可信度、易用度、链接质量、安全性与稳定性、反馈与交流情况。
网络信息资源评价体系的重要构成之一即是信息内容，要求对此能够合理制定，主要包含的内容有网络信息资源影响力、网络信息资源准确性、网络信息资源完整性、网络信息资源时效性。网络信息资源内容以I1表示。
以I2表示网络信息资源的可信度，主要体现为网络信息资源的目的性、利益倾向性、权威性、公正性以及是否存在质量控制[1]。
以I3表示网絡信息资源的易用度，易用度能够反映出网络信息资源的可使用情况，要求网络信息资源具有查全、差准等功能，契合用户的建立目的，具有较高的智能化操作水平，用户不需要过多维护。
以I4表示网络信息资源的链接质量，以此判断网络信息资源中链接层管理与组织方式是否合理，判断系统建立与运行过程中是否存在空白链接或者死链接。网站建立过程中要求对链接数值建立合适的数值，若网站链接过少，则能够对用户提供的网络资源较为有限，不利于用户对信息的有效使用与筛选，反之，若具有较深的链接层次，则用户在使用过程中容易对大量的网页链接迷航。由此在对网站评价过程中应当考虑到该网站中链接组织层次设置的合理性，以此作为网站质量评价的重要方式[2]。
以I5表示网络信息资源的安全性与稳定性，以此判断网络信息体系建立过程中的网页或者网站是否具有全面而系统的信息，其抵御病毒侵袭的能力如何。信息安全是目前互联网运行过程中信息使用的必然要求，要求网站能够充分为用户提供安全的信息，用户使用的过程中不会出现信息被盗取的现象，这是目前对网络运行安全性考量的必然要求之一。
以I6表示网络信息资源的反馈与交流情况，良好的运行网站应当具有与用户有效交流的平台，提升交流平台的便捷性。
（二）概率统计方法评价体系运行步骤
1.2.1确定评价体系权重
I2权重以ωi表示，ωi=（1[6），Ii>Ij表示为Ii比Ij重要，同时调查K个用户，在评价体系中要求K个用户在网络资源分析中具有较高的代表性，并且K充分大。
将K个用户进行编号，将其表示为1，2，3，4…，K-1，K。同时排序用户Ii、I2、I3、I4、I5、I6重要性，按照重要性程度，将其排为0-10分，从10分至0分，重要性逐渐降低。K号用户对Ii打分情况[3]。
若在实际调查过程中存在I2>I1>I3>I5>I4>I6，那么能够达到I1（k）=8，I2（k）=10，I3（k）=6，I4（k）=82，I5（k）=4，I6（k）=0，由此可以将1[i[6表示为
1.2.2计算某一固定时间段内网站评分
将M个用户在某一固定时间段内表示为1，2，3，……M-1，对其进行用户调查，结合自身的使用体验，将网站表示为优、良、中、合格、不合格共5个等级，并分别赋予这些等级以10，8，6，4，2等数值。Ii第j次调查用户第k次问卷调查得分以p（k）ij表示。由此Ii第j次问卷调查得分pij可表示为
1.2.3计算数学期望与方差
该网站在某一事件段内的数学期望以E表示，
该用户在某一时间段的测试方差以D表示，
同一个网站运行过程中，在不同的时间内具有不同的数学期望。数学期望与网站质量之间有正比关系，在具有较大数学期望的情况下，显示该时间段内具有较高的网站质量。
二、结束语
本文运用了概率论与统计方法分析了网络信息资源网站的定性评价方式，网络信息资源具有较强的复杂性，信息资源信息往往较为复杂，给评价方法运用增加了一定的难度，要求将定量与定性分析方式有效结合，概率论与数理统计方式的运用为网络资源评价提供了定量分析方式，为大量资源分析提供了定量分析模型，构建了较为成熟的分析体系。
参考文献：
[1]严珩，严玫.计算机网络加密信息资源传输在船舶中的优化应用[J].舰船科学技术，40（20）：143-145.
[2]廖建忠.诱震八因子概率统计模型法在水库诱发地震危险性概率评价中的应用[J].西北水电（02）：19-22.
[3]陶建斌，舒宁.约束型贝叶斯网络在遥感图像解译中的应用方法研究[J].国土资源遥感（02）：94-99.
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