互动问答系统中问题回答者推荐研究.pdf

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1、ADiTITLESupervisor：△璺垒QQ：￡兰Q至：圣h皇塾g蚤垂垒Q!至望Subject：堡Q堡卫坠主金!墨鱼垂皇坠鱼皇C01lege：堡Q至里Qg全Q至QQ堡卫旦主皇!墨垒i皇旦鱼曼SubmittedDate：2011一03本学位论文作者完全了解逝姿态堂有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权逝鎏盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日浙江大学硕士学

2、位论文摘要随着问答社区的发展，越来越多的互联网用户通过问答社区获取所需信息。然而，由于问答社区中的海量信息，提问者不得不长时间等待其他用户的回答。因此，有必要研究一种推荐机制，以快速找到问题回答者，提高问题解决效率。针对上述问题，本文在对问题回答者推荐相关研究进行深入分析的基础上，针对现有研究的不足，提出了一种综合考虑用户兴趣、用户专长以及用户活跃度等多个因素的问题回答者推荐算法。首先，本文使用统计语言模型对用户兴趣进行建模，用以寻找问题的感兴趣回答者群体。但由于问答社区内用户回答问题的答案质量参差不齐，回答问题多的用户并不一定适合作为推荐用户。因此，我们利用最大熵模型对用户回答

3、质量进行估计，建立了基于用户答案质量的用户专长模型，以区分问答社区中“能力”参差不齐的不同用户，提高了用户推荐的准确性。然而，由于上述信息都是根据用户历史活动数据学习出来的，用户活跃度可能变化较大，基于历史信息推荐的用户可能不再有效。为此，本文在上述用户兴趣和专长模型基础上，进一步提出了一种用户活跃性预测模型，预测被推荐用户是否能对问题及时做出响应，以期提高推荐结果的准确性。最后，本文综合考虑上述三个因素的评价对用户进行排序，推荐合适的问题回答者。文中利用百度问答系统的数据进行了本文算法的实验。实验结果表明，新算法推荐效果在正确率和召回率等指标上得到显著提高。关键词：问答社区，推

4、荐，用户兴趣，用户专长，用户可用性分析浙江大学硕士学位论文AbstractWimmefastdeVelopmentofquestionaulsweringco娜眦itiessuchasBalduZhida0andyahoo!answer，moreandmoreusersarea缸acteda11dusetllemt0shareinfomationand融【peopletohelpforsomeproblelns．I)uetothelargeamoulltofnewgeneratedquestions，aSkershavetowaitmoreandmoretiIIlcf．0rthe

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