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このアプローチでは、小さな部分問題が計算され、結果がキャッシュされます。次に、以前に計算された値をキャッシュしたテーブルから、小さな部分問題の既に計算された最適化された値を使用する、より大きな部分問題を計算します。では、このアプローチは再帰的ですか、それとも反復的ですか?

(この質問は、プログラミングではなく、データ精製への戦略と高レベルのアプローチに関するものです。そのため、トピックから外れている場合は...前もって申し訳ありませんが、より良いstackexchangeコミュニティを見つけることができませんでした)

したがって、私たちは、多数のユーザーによって新しいデータが導入され (ボトムアップの貢献)、モデレーター/管理者/信頼できるユーザーによって定期的に洗練、修正、分類、強化される (トップダウンの洗練) という (典型的な) シナリオにいます。

このシナリオは、Web サイトでは非常に一般的です (stackexchangetagsが良い例です)。

労力を最小限に抑え、データの品質を最大化するための「最善の戦略」はありますか?

ここでいくつかの疑問があります：

1. データが検証プロセスに合格するように強制するか、システムにデータを入力させ (一定のレベルの誤り/不一致を受け入れ)、発生した最も人気のあるものを修正/強化します。
2. ボトムアップの到着を予測して、できるだけ多くのデータをシステムにトップダウンで事前入力します。
3. ボトムアップ エントリが他のデータと一貫性を保つのに役立ちます (ユーザー向けのオートコンプリートと意味ボックス)。

これを理解するのに助けが必要です。親リストの要素はどのように指定されますか? たとえば、シーケンス内の前の要素のどのリストを参照していますか? 各リストをテストしてみましたが、まだ別の親リストを取得しています。これがばかげた質問である場合は、事前に申し訳ありません。