La evaluación de la confiabilidad de los enlaces es una tarea crucial para las redes de información con el fin de evaluar la probabilidad de que un enlace sea verdadero en una red de información heterogénea (HIN). Esta tarea puede influir significativamente en la efectividad del análisis posterior. Sin embargo, el rendimiento de los métodos de evaluación existentes es limitado, ya que solo pueden utilizar información incompleta o unilateral de una sola HIN. Para abordar este problema, proponemos un novedoso modelo de evaluación de confiabilidad de enlaces multi-HIN que aprovecha la información a través de múltiples HIN relacionadas para llevar a cabo tareas de evaluación de confiabilidad de enlaces de manera inherente y eficiente. Presentamos un método efectivo para evaluar y seleccionar pares informativos entre HINs y un procedimiento de entrenamiento integrado para equilibrar la confiabilidad dentro de HIN y entre HIN. Experimentos en un conjunto de datos del mundo real demuestran que nuestro modelo propuesto supera a los métodos de referencia y logra la mejor precisión y puntuación
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