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社交问答网站中的用户兴趣能力分析方法
被引量:
3
1
作者
黄影
何婷
裴庆祺
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期119-123,共5页
针对现有的社交问答网站存在回答质量不够高、用户接受信息过载、问答周期过长等问题,提出了一种基于自然语言处理的用户兴趣能力分析方法。该方法能够针对文本分析中可能存在的短文本和垃圾回复的情况,增加数据预处理模块,按照给定规...
针对现有的社交问答网站存在回答质量不够高、用户接受信息过载、问答周期过长等问题,提出了一种基于自然语言处理的用户兴趣能力分析方法。该方法能够针对文本分析中可能存在的短文本和垃圾回复的情况,增加数据预处理模块,按照给定规则过滤回答和合并问答数据;结合程度值计算方法提取出用户短期兴趣、长期兴趣和能力3个方面的特征;最终能够更准确地将提问推荐至既有兴趣回答又有专业知识提供高质量回答的用户。仿真实验结果表明,所提出的方法能够准确地判断社交问答网站中用户的关注点和能力擅长的领域,将提问与回答用户进行更准确的匹配,进而验证了所提出方法的有效性。
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关键词
社交问答网站
用户
兴趣度提取
用户能力分析
自然语言处理
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职称材料
题名
社交问答网站中的用户兴趣能力分析方法
被引量:
3
1
作者
黄影
何婷
裴庆祺
机构
西安文理学院信息工程学院
西安电子科技大学通信工程学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期119-123,共5页
基金
国家自然科学基金通用联合基金(U1636209)
文摘
针对现有的社交问答网站存在回答质量不够高、用户接受信息过载、问答周期过长等问题,提出了一种基于自然语言处理的用户兴趣能力分析方法。该方法能够针对文本分析中可能存在的短文本和垃圾回复的情况,增加数据预处理模块,按照给定规则过滤回答和合并问答数据;结合程度值计算方法提取出用户短期兴趣、长期兴趣和能力3个方面的特征;最终能够更准确地将提问推荐至既有兴趣回答又有专业知识提供高质量回答的用户。仿真实验结果表明,所提出的方法能够准确地判断社交问答网站中用户的关注点和能力擅长的领域,将提问与回答用户进行更准确的匹配,进而验证了所提出方法的有效性。
关键词
社交问答网站
用户
兴趣度提取
用户能力分析
自然语言处理
Keywords
social Q&A website
user interest extraction
user capability analysis
natural language processing
分类号
TN82 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
社交问答网站中的用户兴趣能力分析方法
黄影
何婷
裴庆祺
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
3
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