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摘要
在线问答社区中大量问题等待回答时间过长、高质量回答数极少,对社区用户在具体问题上的专业程度进行度量具有现实需求。现有的基于链接分析和基于文本分析等方法多集中在社区和话题粒度的专业性度量,并未深入到问题粒度。针对上述问题,定义了问答社区中基于问题粒度的用户专业性概念,在此基础上提出了基于问题粒度的用户专业性预测方法,包括用户专业性度量方法和用户专业性预测模型。该预测方法先利用问答社区中社区用户对回答质量的评价机制,在问题粒度上为用户建立专业性度量;再基于矩阵分解,融合用户偏差、问题偏差以及用户已回答问题集的隐含反馈等信息,构建用户在问题粒度上的专业性预测模型,进而预测用户在待回答问题上的专业程度。利用知乎问答社区互联网话题下的问答数据集,设计了与前述两种主流方法的对比实验。实验结果表明,提出的用户专业性度量方法可以有效地度量用户在具体问题上的专业程度,基于此方法构建的用户专业性预测模型具有更高的预测精度。
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单位四川大学; 四川省计算机研究院
