收稿日期:
2015-03-11
出版日期:
2015-08-08
发布日期:
2015-08-19
作者简介:
蒋宗礼(1956-),男,河南南阳人,北京工业大学计算机学院教授,博士生导师,硕士,研究方向:搜索引擎,人工神经网络; 李立新(1989-),女,北京人,硕士研究生,研究方向:网络信息搜索与处理。
基金资助:
Received:
2015-03-11
Online:
2015-08-08
Published:
2015-08-19
摘要: 在社区问答系统中,每天大量涌现的问题导致用户很难寻找自己感兴趣并且擅长的问题进行回答。为了更好地解决这一问题,本文根据用户兴趣,将用户的活跃度指数融入推荐算法。实验结果显示,该方法在一定程度上提高了问题推荐的效率。
中图分类号:
蒋宗礼,李立新. 社区问答系统中问题推荐机制[J]. 计算机与现代化, doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.018.
JIANG Zong-li, LI Li-xin. Question Recommendation Mechanism in Community Question Answering Systems[J]. Computer and Modernization, doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.08.018.
1] 康书龙. 基于用户行为及关系的社交网络节点影响力评价[D]. 北京:北京邮电大学, 2011. [2] 王彪. 社交网络中的用户影响力分析[D]. 哈尔滨:哈尔滨工业大学, 2012. [3] 邓夏玮. 基于社交网络的用户行为研究[D]. 北京:北京交通大学, 2012. [4] Cohen E, Strauss M J. Maintaining time-decaying stream aggregates[J]. Journal of Algorithms, 2006,59(1):19-36. [5] Blei D M, Ng A Y, Jordan M I. Latent Dirichlet allocation[J]. The Journal of Machine Learning Research, 2003,3:993-1022. [6] Yahoo. Yahoo! Answers[EB/OL]. http://answers.yahoo.com, 2015-03-01. [7] Celma O, Herrera P. A new approach to evaluating novel recommendations[C]// Proceedings of the 2008 ACM Conference on Recommender Systems. 2008:179-186. [8] 刘建国,周涛,郭强,等. 个性化推荐系统评价方法综述[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2009,6(3):1-10. [9] Zhou Ding, Bian Jiang, Zheng Shuyi, et al. Exploring social annotations for information retrieval[C]// Proceedings of the 17th International Conference on World Wide Web. 2008:715-724. [10]Griffiths T L, Steyvers M. Finding scientific topics[C]// Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2004,101:5228-5235. [11]张中峰,李秋丹. 社区问答系统研究综述[J]. 计算机科学, 2010,37(11):19-23. [12]百度. 百度知道[EB/OL]. http://zhidao.baidu.com, 2015-03-01. [13]曲明成. 问答社区中的问题与答案推荐机制研究与实现[D]. 杭州:浙江大学, 2010. [14]Liu Yandong, Bian Jiang, Agichtein E. Predicting information seeker satisfaction in community question answering[C]// Proceedings of the 31st Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval. 2004:483-490. [15]沈闻. 基于问答社区的个性化服务研究[D]. 扬州:扬州大学, 2009. [16]赵亮,胡乃静,张守志. 个性化推荐算法设计[J]. 计算机研究与发展, 2002,39(8):986-991. [17]Cao Xin, Cong Gao, Cui Bin, et al. A generalized framework of exploring category information for question retrieval in community question answer archives[C]// Proceedings of the 19th International Conference on World Wide Web. 2010:201-210. |
[1] | 付鸿林, 张太红, 杨雅婷, 艾孜麦提·艾瓦尼尔, 马 博. 基于生成对抗网络的维语场景文字修改网络[J]. 计算机与现代化, 2024, 0(01): 41-46. |
[2] | 王秋忆, 周 浩, 郑婷婷. 改进RetinaNet的电力设备目标检测方法[J]. 计算机与现代化, 2024, 0(01): 47-52. |
[3] | 林启钊, 彭志平, 郭 棉, 崔得龙. 基于双向多步预测的炉管温度场重构方法[J]. 计算机与现代化, 2024, 0(01): 53-58. |
[4] | 郑立瑞, 肖晓霞, 邹北骥, 刘 彬, 周 展. 基于BERT的电子病历命名实体识别[J]. 计算机与现代化, 2024, 0(01): 87-91. |
[5] | 李颖颖, 黄文培. 基于优化八叉树的场景视锥体裁剪算法[J]. 计算机与现代化, 2024, 0(01): 103-108. |
[6] | 夏千涵, 何胜煌, 吴元清, 赵乐乐. 基于可学习记忆特征金字塔网络的小样本目标检测[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(12): 7-13. |
[7] | 周成诚, 曾庆军, 杨 康, 胡家铭, 韩春伟. 基于高效通道注意力模块的运动想象脑电识别[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(12): 19-23. |
[8] | 曾伟平, 陈俊洪, Muhammad ASIM, 刘文印, 杨振国. 基于多阶段分形组合的点云补全算法[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(12): 24-29. |
[9] | 白晓波, 江梦茜, 王铁山, 邵景峰, 李 勃, . 聚类质心与指数递减方法改进的哈里斯鹰算法[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(12): 30-35. |
[10] | 邱凯星, 冯 广. 基于双重特征注意力的多标签图像分类模型[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(12): 41-47. |
[11] | 杜 康, 郭鲁钰, 徐啟蕾, 单宝明, 张方坤. 基于模型种群分析变量选择的红外光谱建模方法[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(12): 48-52. |
[12] | 刘语珵, 贺 奇, 董延华, 王晓宇. 结合时间相关度与课程搭配度的课程推荐方法[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(12): 53-58. |
[13] | 张浩洋, 尹梓名, 乐珺怡, 沈达聪, 束翌俊, 杨自逸, 孔祥勇, 龚 伟. 3D-SPRNet: 一种基于并行解码器和双注意力机制的胆囊癌分割模型[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(12): 59-66. |
[14] | 张伯泉, 麦海鹏, 陈嘉敏, 逄锦聚. 基于高灰度值注意力机制的脑白质高信号分割[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(12): 67-75. |
[15] | 张在成, 李 健. 改进的神经渲染方法在建筑施工场景中的应用[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(12): 76-81. |
阅读次数 | ||||||
全文 |
|
|||||
摘要 |
|
|||||