《表7 模型预测对比：互动视角下网络百科知识协同模型构建与实证研究》

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《互动视角下网络百科知识协同模型构建与实证研究》

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注:括号数值表示预测精度提升百分比。

为了进一步评估预测性能，对不同模型的预测效果进行了对比分析。首先，基于认知冲突和内容质量两个时间序列的自相关系数（AC）和偏自相关系数（PAC）构建整合移动平均自回归模型（ARI-MA）模型，然后，通过平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）两个预测评价指标对比VEC模型相比ARIMA模型的预测精度。结果如表7所示，相比ARIMA模型，VEC模型在认知冲突和内容质量的预测精度上均有显著的提升，充分证明了知识协同模型和VEC方法的结合具有明显的优越性。