社区问答系统中问句推荐技术的研究

发布时间：2017-08-03 04:02

  本文关键词：社区问答系统中问句推荐技术的研究

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【摘要】：随着web2.0技术的发展,出现越来越多的应用帮助用户区交换观点和分享知识,在这些web2.0的平台中,社区问答系统成为一枝独秀,吸引着越来越多的用户参与其中,它弥补了传统搜索引擎只能给用户提供简单的检索结果,而无法给用户提供交互式的体验。同时也弥补了传统问答系统只是简单机械的回答问题,并没有更好的为用户提供贴切的服务。对于社区问答系统中每一个用户来说,他们都是自由的,可以自由的提出自己感兴趣的问题,同时也可以对自己关心的问题进行回答,还可以对自己感兴趣的问题进行讨论,强大的交互性促进了社区问答系统的迅速发展。为了帮助用户快速找到他们感兴趣的问题,能够发现新提出来的问题并进行回答,问句推荐技术应运而生。由于在社区问答系统中用户具有问题提出者和问题回答者的双重角色,本文首先提出一种融合用户双角色和用户问句关系的问句推荐方法,该方法主要利用PLSA模型根据用户历史回答的问题和提问的问题去剖析用户在系统中的双角色,同时采用基于语言模型的用户问句关系模型去深入挖掘用户与问句之间的关系,最后融合两者信息给用户推荐最相关的问句。由于问句推荐的本质就是给用户提供与提出问题相似的问句,本文又提出一种基于用户兴趣和需求的问句推荐方法,该方法主要是利用PLSA模型根据用户历史回答问题的记录去发现用户的兴趣,同时采用基于翻译模型根据用户的查询,去预测用户的需求。然后结合用户的兴趣和需求在问答语料库中,推荐最相关的问句。两种方法分别在Yahoo! Answers网站上抽取的真实标注数据集上进行实验,并通过多角度的对比实验表明,本文提出的模型取得了较好的性能。
【关键词】：社区问答 问句推荐 翻译模型 语言模型
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-15
• 1.1 研究背景8-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 本文主要工作13
• 1.4 本文组织结构13-15
• 2 问句推荐相关理论及模型15-26
• 2.1 问句检索与问句推荐16
• 2.2 问句推荐相关技术16-19
• 2.2.1 问题分析技术16-17
• 2.2.2 用户分析技术17-19
• 2.3 问句推荐相关模型19-24
• 2.3.1 语言模型19-20
• 2.3.2 统计机器翻译模型20-21
• 2.3.3 PLSA模型21-23
• 2.3.4 LDA主题模型23-24
• 2.4 本章小结24-26
• 3 融合用户双角色和用户问句关系的问句推荐方法26-35
• 3.1 引言26-27
• 3.2 推荐模型概述27-30
• 3.2.1 算法思想27-28
• 3.2.2 基于PLSA的用户双角色模型28-29
• 3.2.3 基于语言模型的用户问句关系模型29-30
• 3.2.4 融合用户双角色和用户问句关系的问句推荐方法30
• 3.3 实验测试30-34
• 3.3.1 实验数据30-31
• 3.3.2 评价指标31-32
• 3.3.3 实验结果与分析32-34
• 3.4 本章小结34-35
• 4 基于用户兴趣和需求的问句推荐方法35-44
• 4.1 引言35-36
• 4.2 推荐模型概述36-40
• 4.2.1 算法思想36-37
• 4.2.2 基于PLSA的用户兴趣预测模型37-38
• 4.2.3 基于翻译模型的用户需求预测模型38-40
• 4.2.4 基于用户兴趣和需求的问句推荐模型40
• 4.3 实验测试40-43
• 4.3.1 实验数据40-41
• 4.3.2 评价指标41
• 4.3.3 实验结果与分析41-43
• 4.4 本章小结43-44
• 结论44-46
• 参考文献46-50
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况50-51
• 致谢51-52

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