社区问答答案质量评价：混合式模型

“基于混合式的社区问答答案质量评价模型”是一篇研究论文，探讨了在社区问答系统中如何评估和选择最佳答案的方法。该论文关注的是社区问答系统中的信息质量控制，特别是对于那些有多个答案的问题，提出了一个混合评价模型。这个模型结合了用户活动、主题相似度、用户权威度和多重评价标准，旨在提高答案质量的评价准确性。 社区问答系统，如Stack Overflow，已经成为获取和分享技术知识的关键平台。然而，这些系统面临的一个挑战是用户提交的答案质量参差不齐。为了解决这一问题，研究者设计了一个名为UAM（User Activity-based Model）的模型，该模型通过分析用户活动来计算问题与答案之间的主题相似度，从而过滤掉不相关的回复。 在UAM模型的基础上，论文进一步引入了用户权威度的概念。用户权威度是衡量用户在特定领域或主题上的专业知识和贡献能力的一个指标。结合用户的历史行为、回答的质量、被采纳答案的数量等因素，可以对用户的权威度进行量化评估。将用户权威度纳入评价体系，有助于提高答案的可信度。 此外，论文还考虑了多重评价标准，这意味着答案的质量不仅取决于用户权威度，还可能包括其他因素，如答案的长度、详细程度、时间顺序（即是否是最早给出的答案）、以及社区其他成员的赞同或反对数量等。通过综合这些标准，模型能够更全面地评估答案的价值。 实证研究表明，该混合评价模型在Stack Overflow的数据集上表现优秀，能够有效地对答案进行质量评分，并有助于选择最佳答案。这表明该模型具有实际应用价值，可以用于改进社区问答系统的答案排序和推荐机制，提升用户体验，同时保证信息的准确性和可靠性。 关键词涉及的领域包括社区问答系统、质量评价、主题分析、用户权威度和多重评价标准，这些都是构建高效问答平台的关键要素。这篇论文的成果对于优化社区问答系统的设计和管理，以及提升在线知识交流的效率具有重要意义。