基于兴趣和质量的社区问答答案提供商推荐算法

本文探讨了在社区驱动的问题解答（Community-Based Question Answering, CQA）环境中，如何提升答案获取效率的关键问题。作者提出了一种新颖的算法，旨在推荐合适的答案提供者，以优化用户在CQA平台上的体验。该研究主要分为两个核心步骤： 首先，构建了一个查询似然语言模型（Query Likelihood Language Model）。这个模型是通过分析用户提问的方式和习惯，捕捉答案提供者的兴趣领域。它通过对用户提问的语义特征进行分析，能够预测出他们可能对哪些主题或问题类型感兴趣，从而提高推荐的准确性。 其次，为了评估答案的质量，设计了一种最大熵模型（Maximum Entropy Model）。最大熵模型是一种统计学习方法，它考虑了多种可能的因素，如答案的完整性、权威性、时效性等，以计算每个答案的潜在价值。这种模型能够客观地量化答案的专业性和可靠性，为后续的推荐决策提供依据。 最后，基于答案质量的评价，作者开发了一种算法来对答案提供者的专业知识进行建模。这种模型能够区分不同能力和经验的答案提供者，确保推荐的都是在特定主题上有深度理解和专业知识的人。通过这种方式，算法能够更有效地满足用户对高质量答案的需求。 在实验部分，研究者使用了来自中国知名CQA服务——百度知道的数据，进行了实际应用验证。与传统的推荐方法相比，新算法展现出了显著的优势，实验结果强有力地证实了其在提高答案推荐质量和效率方面的有效性。这篇论文为CQA平台上的个性化推荐系统提供了有价值的新思路，对于提升在线问答社区的服务质量和用户体验具有重要意义。