基于兴趣和专业度建模的CQA专家发现方法

现有问答社区专家发现方法通过学习用户解答的问题序列单向信息建模用户兴趣,忽略了用户兴趣的波动性,对于解答过较少问题的用户建模准确度将受到影响,此外,未考虑历史回答与问题的语义相关性对评估用户表现的作用。论文提出基于兴趣和专业度建模的CQA专家发现方法,首先,使用BERT4Rec学习用户近期解答的问题序列双向信息得到近期动态兴趣表示;其次,构建用户社交网络,使用DeepWalk算法学习网络结构特征,得到用户长期兴趣表示;再次,构建用户专业度评估网络,依据用户回答与问题的语义相关性及反馈信息计算权重,对相应问题进行加权,引入注意力机制,重点关注用户在与新问题相近问题上的表现,得到用户专业度表示;最后,综合用户近期动态兴趣、长期兴趣和专业度表示与新问题进行匹配打分,为新问题找出有意愿接受邀请并能提供优质回答的用户。实验表明,该方法取得了较好表现,较基线方法在英语、3D打印和天涯问答数据集的MRR评价指标上分别提升了5.2%、2.7%、16.1%。

基于类别参与度的社区问答专家发现方法

为了提高社区问答系统的服务质量和效率,使得提问用户尽快得到具权威性的满意回答,研究了专家发现问题,提出了一种基于用户类别参与度的专家发现方法。计算用户在每一个类别的初步专家得分,以及两两类别间的相似度,得到用户对每一个类别的参与度,线性综合用户在本类别的初步专家得分和其它相近类别的参与度得分,即为用户在本类别的最终专家得分。实验是在Yahoo!Answers上抽取的真实标注数据集上进行的。实验结果表明,该方法有效且可行。

基于话题模型的专家发现方法

专家发现是实体检索的一个重要方面。经典的专家发现模型建立在专家与词项的条件独立性假设基础上。在实际应用中该假设通常不成立,使得专家发现的效果不够理想。本文提出了一种基于话题模型的专家发现方法,该方法无需依赖候选专家与词项的条件独立性假设,且其可操作性比经典模型更强。同时,使用了一种排序截断技术,该技术极大地降低了模型的计算复杂度。使用CERC(CSIRO Enterprise Research Collection)数据集对模型的性能进行评估。实验结果表明,基于话题模型的专家发现方法在各个评价指标上均优于经典的专家发现模型,能够有效地提高专家发现的效能。

基于兴趣图谱的用户兴趣分布分析及专家发现

尽管用户可自主生成个性化数据以更全面描述个人偏好,但由于用户创建数据不严谨、不可控,导致生成的庞大数据集大多存在质量低、噪声严重的缺陷.因此管理复杂网络信息时,不能仅使用写入性知识,必须重视具有大量领域知识的专家,因为其可为系统提供高质量的信息.本文通过构建和分析用户兴趣分布曲线以发现兴趣领域专家,并提出甄别状态不正常的伪专家算法.由于网络中权威专家数量较少,所以所提供的信息是有限的.因此本文定义的领域专家不仅包含权威专家,而且包含普通用户中对某领域有极高关注的兴趣领域专家.实验证明算法的正确性和高效性,并且较低的复杂度使其可处理海量用户节点信息.

基于特征扰动的半监督专家发现方法

专家可为社区问答提供权威的答复,高效精准的专家发现有助于提升问答社区的服务质量.现有社区用户数据中存在噪声标签数据,且由于专家数量较少造成分类数据不平衡,从而降低了监督学习模型的专家发现精度.针对上述问题,本文提出一种基于特征扰动的半监督专家发现方法.该方法构建了一种无标签数据特征扰动策略,利用Sharpening算法实现无标签数据的伪标签化;基于ADASYN算法,通过构建专家用户邻近样本的方式扩充专家样本数据量,缓解分类数据的不平衡;构建联合损失函数,利用有标签和伪标签数据共同训练分类器,增强模型的泛化性能.实验结果表明,该方法在多个评价指标上优于已有模型和方法.

贝叶斯网络查询语义扩展的专家发现方法

专家发现是实体检索领域的一个研究热点,针对经典专家发现模型存在索引术语独立性假设与检索性能低的缺陷,提出一种基于贝叶斯网络模型的专家发现方法。该方法模型采用四层网络结构,能够实现图形化的概率推理,同时运用词向量技术能够实现查询术语的语义扩展。实验结果显示该模型在多个评价指标上均优于经典专家发现模型,能够有效实现查询术语语义扩展,提高专家检索性能。

基于用户-标签异构网络的社区问答专家发现方法

在Stack Overflow、Quora等社区问答网站中,日益增长的用户数使新问题数量急剧增加,传统的专家发现方法通常根据历史回答记录建立用户文档,再从中提取用户文本特征,难以及时寻找到合适的专家进行回答。针对该问题,提出一种社区问答中基于用户-标签异构网络的专家发现方法。根据用户历史回答记录和问题的附带标签构建用户-标签网络,以此得到用户的向量表示。在此基础上,使用全连接神经网络提取用户特征和问题文本特征,通过比较两者的余弦相似度得到候选专家列表。基于StackExchange的真实世界数据集进行测试,实验结果表明,与LDA、STM、RankingSVM和QR-DSSM方法相比,该方法的MRR指标值较高,能够准确寻找到可提供正确答案的专家。

一种融合话题和行为的在线问答社区领域专家发现方法

根据在线问答社区中答案的产生过程,提出一种"问题-回答者-话题"(Question-Answerer-Topic,QAT)模型,对"问题-回答者对"(question-answerer pair)的领域话题分布进行建模,并结合社区中的点赞行为,融入用户在每个问题下答案的获赞数据,计算用户在领域话题分布下的专业水平,最后结合链接分析的方法,提出一种主题敏感的PageRank改进模型,最终得到每位用户在领域话题下的专家得分。基于中文在线问答社区知乎网的人工智能领域真实数据集进行实验和对比分析,实验结果表明,本文提出的领域专家发现方法明显优于其他现有方法。

社交网络中领域专家发现模型研究

随着Web2.0和移动终端设备的发展,社交网络日益普及,寻找社交网络中的领域专家已成为研究热点。微博是当今流行的社交网络,以新浪微博数据为例,首先按用户发布的微博主题将用户划分为各个领域,然后提出在各领域内计算微博社交网络用户权威值的模型。模型充分考虑了用户发布的微博数目、用户粉丝数以及粉丝评论、转发和提及用户等行为对用户权威值的影响,最终计算出用户权威值。实验结果证实了该领域专家发现模型的合理性与可行性。

应急专家发现路径融合模型探究

文章鉴于目前应急专家发现存在的问题,提出构建应急专家发现路径融合模型。从融合介入时间节点将模型划分为三个子模式:应急专家关联资源整合在评估资源分布态势的基础之上,设计基于资源均衡度的路径加权融合流程;应急专家特征融合引入工程化建模逻辑,构建从特征选择到特征关联,再到特征融合的分析模式;应急专家发现结果融合在不改变原有发现渠道的同时,通过设计分面指标及分面排名融合算法,获取各路径推荐的综合结果。结合典型场景及业务需求构建应急专家发现路径融合模型,可为应急处置提供全面有效的智力支撑。不同融合模式的横向比较还未进行深入探讨与分析。

基于“问题-用户”的网络问答社区专家发现方法研究

[目的/意义]以网络问答社区为研究对象,提出基于"问题-用户"传播网络的专家发现方法,为建立用户激励机制、完善专家推荐方法提供借鉴。[方法/过程]通过分析开放问答模式的特点,以"问题"和"用户"为节点、"答题关系"为有向边,构建"问题-用户"权威值传播网络,利用答案质量改进加权的HITS算法。[结果/结论]提出的算法可以较好地兼顾用户的答题数量与答案质量,能够选择出活跃度高、知识渊博的用户作为专家。

网络学习社区中专家网络发现方法研究

以学习元知识社区为例,抽取学习元的创建者-协作者关系,利用BibExcel软件构建学习元的高频创作者共现矩阵,利用SPSS和社会网络分析软件Ucinet对高频创作者关系网络进行共词聚类和社会网络分析,利用NetDraw软件绘制了学习元知识社区中协同知识创作的热点专家网络图谱,以期能为网络学习社区中专家网络发现提供一定的参考。

互联网科技专家搜索系统

提出和设计了一个为用户自动收集、分析和整理科技专家信息的科技专家搜索系统.描述了互联网科技专家搜索系统的体系结构、主要特征和关键技术.系统采用基于特征向量的分类算法,设计了一种适合于互联网大规模科技专家信息抽取的方法,利用互联网上的信息资源高效的抽取专家信息、挖掘专家学术关系,为科技专家发现和搜索研究提供了一种新的思路.

一种专家地图构建方法

专家地图是专家个人知识和技能信息及专家协作网络信息的记录。基于图论的方法给出专家发现社会协作网的算法。定义一种从企业局域网的异构数据文档中发现专家地图的任务,给出实现该任务的多种模型,并将模型应用于TRCKMS系统的开发中。在W3C语料库上进行的实验表明,该模型能够提高专家发现的效率。

医院影像信息中心建设及其关键技术研究

介绍了我院影像信息中心建设及其关键技术 :资料库的建设和专家系统的形成 ,并详细介绍了数据挖掘和知识发现方法在专家系统中的应用。最后给出它在临床、教学、科研中的意义。

社会化问答社区答题者发现研究

[目的/意义]识别社会化问答社区中回答可能性高的专业答题者,可缩短提问用户得到满意答案的等待时间,促进用户间的知识共享,助力社会化问答社区的持续健康发展。[方法/过程]基于社会资本理论及动机理论,对用户答题动因进行分析,结合专家发现研究提出测量指标,构建研究模型,以知乎社区为研究实例,借助Python语言对实验数据进行特征值提取、打标签等数据处理,研究运用逻辑回归模型、随机森林、XGBoost3种常用的机器学习分类模型进行训练及预测。[结果/结论]与PageRank、HITS算法对比验证本文方法的有效性及优越性,本研究为同类平台如健康社区的问题推送、专家识别以及推荐模型的课题研究提供一定的参考。

大数据驱动下情报研究知识库的应用:以石墨烯领域为例

[目的/意义]文章基于领域情报研究知识库三位一体的体系架构,以石墨稀领域为例,进行情报研究知识库的应用研究。[方法/过程]首先,对总体应用方案进行设计;然后,基于文本语义空间进行语义检索实证研究,并利用专家知识地图进行专家发现;最后,从时间分布、研究者分布、机构分布、研究热点以及主题挖掘五个方面进行领域情报分析与挖掘。[结果/结论]文章以石墨烯领域情报研究知识库为例,从多层面进行应用研究,展现我国石墨烯领域整体研究情况,并为领域情报研究中智能化的情报研究提供借鉴。

热水浴后20分钟内不宜性爱

最近有专家发现，鸳鸯浴竟然有可能影响性功能!特别是热水浴后20分钟内不宜进行性行为。