收藏本站
收藏 | 论文排版

互动问答平台专家发现及问题推荐机制的研究

戴秋敏  
【摘要】:在信息检索领域,与根据用户键入关键字进行检索的搜索引擎相比,互动问答平台使用了语义更加丰富的自然语言。百度知道、Yahoo!Answers、Quora,以及目前人气颇高的知乎,这些互动问答平台已经成为用户获取信息、分享知识的重要渠道。但随着互动问答平台的不断发展,用户数和问答量骤增。对任何一个用户而言,刚提交的问题可能很快就被其他用户新提交的问题给淹没。这种现象带来的后果便是用户提出的问题可能要过很长时间才会有其他用户去回答。与此同时,用户得到的回答可能并不能令其满意,甚至包含了大量垃圾信息。 本文尝试通过对专家发现和问题推荐机制的研究,帮助被动等待的提问者在尽可能短的时间内得到问题的回答,并且这些回答是令其感到满意的。本文首先通过统计方法,分析并总结互动问答平台中的问答情况及其特点。然后,提出了改进的PageRank算法并将其应用到问答社区中的专家发现过程。最后,基于对问答专家发现的研究,设计了互动问答平台的问题推荐架构和推荐流程,旨在针对待解决的问题,系统自动将问题推荐到合适的用户处作答。 作者使用Java代码实现了本文提出的算法,通过实验证明了本文提出的问答专家发现方法的有效性和可行性,并通过基于问题推荐的示例原型系统展示了问题推荐的流程。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 魏海霞;;互动问答在信息检索中的作用和地位[J];兰台世界;2009年20期
2 吴梅君;刘冰;;基于自组织的网上答疑系统的设计[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2008年04期
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 戴秋敏;互动问答平台专家发现及问题推荐机制的研究[D];华东师范大学;2014年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978