發(fā)布時間：2023-10-17 18:44

　　社交問答網(wǎng)站是以用戶之間的問答交流作為知識共享和信息傳播方式的社交平臺。以問答為第一位的需求,用戶可以基于自身實際的困惑,發(fā)布問題,也可以作為知識載體,將自身經(jīng)驗和智慧以回答的形式分享給其他網(wǎng)站用戶,從而形成有問有答的且擁有互動特性的社交平臺。然而,現(xiàn)有的社交問答網(wǎng)站也存在回答質(zhì)量不夠高、用戶接受信息過載、問答周期過長等問題,因此,需要提高社交問答網(wǎng)站的問答品質(zhì),這就需要能夠準確地判斷分析每個用戶的關(guān)注點和能力擅長的領(lǐng)域,從而能將匹配的問題和回答用戶準確地連接起來,提供高質(zhì)量的問答服務。本文的研究目的就是要能準確地判斷分析社交問答網(wǎng)站中用戶的關(guān)注點和能力擅長的領(lǐng)域。將提問與回答用戶更準確地匹配,即需要同時發(fā)現(xiàn)用戶的興趣點和能力點,才能更準確地將提問推薦至既有興趣回答又有專業(yè)知識提供高質(zhì)量回答的用戶。針對這一點本文主要做了以下研究:(1)針對現(xiàn)有研究一般是將興趣和能力獨立研究的情況,提出了基于NLP(Natural Language Processing,NLP)的用戶興趣能力分析方法N-UICAM(NLP-based User Interest and Capability Analy...

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號對照表
縮略語對照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 現(xiàn)有研究的不足
    1.4 研究內(nèi)容
    1.5 文章組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)理論技術(shù)綜述
    2.1 社交問答網(wǎng)絡(luò)
        2.1.1 社交問答網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀
        2.1.2 社交問答網(wǎng)絡(luò)的特點
        2.1.3 社交問答網(wǎng)絡(luò)的用戶需求
        2.1.4 社交問答網(wǎng)絡(luò)的用戶行為
    2.2 用戶興趣和能力
    2.3 文本處理方法
        2.3.1 LDA主題模型
        2.3.2 自然語言處理技術(shù)
    2.4 用戶投票的排序算法
    2.5 本章小結(jié)
第三章 用戶興趣能力分析算法
    3.1 興趣能力分析算法總體流程
    3.2 數(shù)據(jù)預處理
        3.2.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
        3.2.2 數(shù)據(jù)合并
        3.2.3 數(shù)據(jù)過濾
    3.3 文本特征詞提取
    3.4 興趣能力程度值計算算法
        3.4.1 程度值歸一化
        3.4.2 短期興趣程度值
        3.4.3 能力項程度值
        3.4.4 長期興趣程度值
    3.5 特征項處理
        3.5.1 構(gòu)建分類樹
        3.5.2 合并標簽項
    3.6 用戶興趣動態(tài)更新
        3.6.1 短期興趣更新
        3.6.2 長期興趣更新
    3.7 用戶興趣能力分析應用
    3.8 本章小結(jié)
第四章 實驗與驗證
    4.1 實驗數(shù)據(jù)
        4.1.1 實驗數(shù)據(jù)來源
        4.1.2 實驗數(shù)據(jù)要求
        4.1.3 數(shù)據(jù)對比標準
        4.1.4 數(shù)據(jù)存儲方案
    4.2 算法準確率計算
        4.2.1 驗證方法
        4.2.2 數(shù)據(jù)選取
        4.2.3 參數(shù)選取
        4.2.4 單一用戶分析
        4.2.5 多用戶分析
    4.3 算法對比分析
        4.3.1 用戶興趣能力分類樹驗證
        4.3.2 用戶興趣能力標簽項驗證
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻
致謝
作者簡介



本文編號：3854806