隨著Web2.0的不斷發(fā)展,用戶之間的互動成為網(wǎng)絡(luò)新的發(fā)展趨勢。社區(qū)問答系統(tǒng)為用戶的交互提供了便利的平臺,這使得社區(qū)問答系統(tǒng)必須擁有龐大的知識數(shù)據(jù)庫并能對新提交問題做出及時的反應(yīng)。在社區(qū)問答系統(tǒng)中,用戶提交的問題是由其他用戶來回答,在龐大的用戶群中尋找出專家用戶,可以令新出現(xiàn)問題得到及時準(zhǔn)確的回答,進一步擴充系統(tǒng)的知識數(shù)據(jù)庫�？梢�,專家發(fā)現(xiàn)對社區(qū)問答系統(tǒng)有著重要意義,是社區(qū)問答快速發(fā)展的有效途徑之一。目前,專家發(fā)現(xiàn)主要是利用主題模型和鏈接分析等方法。本文介紹了社區(qū)問答中專家發(fā)現(xiàn)的研究背景和現(xiàn)有研究成果,對社區(qū)問答系統(tǒng)和專家發(fā)現(xiàn)問題進行了較為細(xì)致的介紹,并描述了文中使用的用于計算用戶權(quán)威度的鏈接分析方法和主題模型�；趯ι鲜鲋R的研究,提出了一種基于類別參與度的專家發(fā)現(xiàn)方法,主要使用LDA主題模型來抽取問題類別和用戶的話題分布,利用KL距離計算類別相似度以及用戶參與度,在某一問題類別進行專家發(fā)現(xiàn)時,綜合了用戶在該問題類別的貢獻程度和在與該類別相近似類別中的參與度,最終評定用戶在待考察類別是否為專家用戶。通過對對在專家發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域普遍使用PageRank算法的研究分析,結(jié)合專家發(fā)現(xiàn)問題對傳統(tǒng)的... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：49 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的工作
    1.4 本文的結(jié)構(gòu)
2 相關(guān)知識介紹
    2.1 社區(qū)問答系統(tǒng)
        2.1.1 社區(qū)問答系統(tǒng)概述
        2.1.2 社區(qū)問答系統(tǒng)的發(fā)展
        2.1.3 社區(qū)問答系統(tǒng)中的模塊介紹
    2.2 專家發(fā)現(xiàn)方法
        2.2.1 專家發(fā)現(xiàn)問題概述
        2.2.2 用戶權(quán)威度計算
        2.2.3 LDA主題模型
3 基于類別參與度的專家發(fā)現(xiàn)方法
    3.1 問題描述
    3.2 方法思路
        3.2.1 用戶結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)
        3.2.2 用戶類別專家得分
        3.2.3 類別間相似度
        3.2.4 用戶類別參與度
        3.2.5 綜合用戶的專家得分
    3.3 實驗設(shè)計
        3.3.1 實驗語料
        3.3.2 對比實驗
        3.3.3 評價指標(biāo)
    3.4 實驗結(jié)果及分析
4 基于加權(quán)PageRank算法的專家發(fā)現(xiàn)方法
    4.1 問題描述
    4.2 PageRank算法改進研究
    4.3 方法思路
        4.3.1 用戶關(guān)系及反饋行為
        4.3.2 答案質(zhì)量對權(quán)重的影響
        4.3.3 改進的PageRank算法
    4.4 實驗設(shè)計
        4.4.1 實驗語料
        4.4.2 對比實驗
        4.4.3 評價指標(biāo)
    4.5 實驗結(jié)果及分析
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝



本文編號：3533651