基于BERT-GAT表示学习的问答社区最佳回答者推荐

在问答社区中,每天都会出现大量新的问题,为新问题推荐合适的回答者有助于加快问题的解决并促进社区发展.然而,目前最佳回答者推荐大多基于用户历史回复记录或文本匹配进行推荐,而用户是否回答某一问题与多方因素有关,特别是问题与用户擅长的知识领域是否匹配有关.因此,本文根据用户回答文本构建的社区知识语料库并对BERT模型进行微调,结合用户社区行为记录和回答赞同数等辅助信息,基于LightGBM模型进行最佳回答者的推荐.在实验中,利用Precision、MRR和Hit指标分析预测结果,结果表明,本文提出基于BERT-GAT表示学习的LightGBM最佳回答者推荐模型在StackExchange三个流行社区中均取得了较好的性能.

聚脲防水涂料施工质量分析与质量缺陷预防措施

以石武客运专线防水层施工为例,论述防水层局部大面积起泡与脱皮、针孔、孔洞、分层、附着力不足等质量缺陷产生原因和机理,从原材料、设备、施工环境、施工工艺等方面进行分析,并从提高施工人员素质、原材料进场与储存、基层处理、聚脲防水涂料喷涂设备与喷涂控制方面提出防水层质量缺陷的预防措施。

基于图注意力网络的开源社区问题解决参与者推荐

在开源社区中,开发者提出的问题能否得到快速与高质量的答复和解决决定着社区的活跃程度。因此,为新提交的问题寻找和推荐合适的问题解决参与者有助于社区的发展。根据开发者之间的协作关系记录与开发者参与问题的记录构建了双层图注意力网络的问题解决参与者推荐模型(GAT-UCG)。首先获取问题参与者的信息和开发者的互动信息,分别构建开发者问题参与图和开发者协作关系图。通过注意力机制对于边重新分配权重,最后根据输出层得到的问题节点嵌入表示进行问题参与者的top-N推荐。选取了GitHub流行仓库中的7352个问题进行了实验,实验结果表明,所提GAT-UCG模型在推荐准确率、召回率、F-score三个指标上均优于基线方法。

高速铁路CRTSII型板CA砂浆灌注施工技术

文中介绍了CRTSII型板CA砂浆灌注新型技术,并分别从润湿、封边、CA砂浆灌注、养护等各方面对高速铁路CRTSII板CA砂浆灌注技术做一系统的分析,优化施工方案,提高施工质量、减小施工成本,提高工作效率。