一种融合话题和行为的在线问答社区领域专家发现方法

李科霖

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一种融合话题和行为的在线问答社区领域专家发现方法

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根据在线问答社区中答案的产生过程,提出一种"问题-回答者-话题"(Question-Answerer-Topic,QAT)模型,对"问题-回答者对"(question-answerer pair)的领域话题分布进行建模,并结合社区中的点赞行为,融入用户在每个问题下答案的获赞数据,计算用户在领域话题分布下的专业水平,最后结合链接分析的方法,提出一种主题敏感的PageRank改进模型,最终得到每位用户在领域话题下的专家得分.基于中文在线问答社区知乎网的人工智能领域真实数据集进行实验和对比分析,实验结果表明,本文提出的领域专家发现方法明显优于其他现有方法.

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来源
《计算机与现代化》 |2018年第9期|72-79|共8页
作者
李科霖;
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作者单位

北京交通大学计算机与信息技术学院;

北京 100044;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
在线问答社区; 话题模型; 链接分析; 专家发现;

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