社区问答系统中的问题推荐优化：用户活跃度融合策略

本文主要探讨了"问答系统算法"在社区问答环境中的应用，特别是针对社区中每日大量涌现的问题，如何提高用户寻找并回答自己感兴趣且擅长问题的效率。作者蒋宗礼和李立新基于此挑战，提出了一种创新的方法，即通过结合用户兴趣和活跃度来改进问题推荐算法。 在传统的社区问答系统中，用户可能会被淹没在众多问题中，难以找到适合自己的解答机会。为了解决这个问题，研究者引入了用户活跃度指数这一关键指标。活跃度指数考虑了用户近期的参与度，例如他们提问、回答或对问题进行点赞和评论的频率。这种方法假设一个活跃度较高的用户可能更有可能对其感兴趣的问题有深入了解，因此在推荐问题时会给予其更高的权重。 在推荐算法的设计中，研究人员采用了衰减窗口的概念，这意味着新近的活跃行为比过去的行为更重要，从而确保了推荐结果的时效性和相关性。通过实验验证，这种将用户活跃度融入推荐算法的方法在实践中表现出显著的效果，提高了问题推荐的效率。实验结果显示，用户不仅更容易找到他们感兴趣的问题，而且整体用户体验得到了提升，因为推荐的准确性有所提高，从而鼓励更多的用户积极参与社区问答活动。 此外，本文还提到了文章的分类号TP391，表明这与信息技术领域的信息检索和问答系统相关；文献标识码A表明是学术期刊文章，符合国际标准；DOI（Digital Object Identifier）则为文章在全球范围内唯一标识，方便读者查找和引用。 总结来说，这篇文章的核心内容是提出了一种新颖的问题推荐策略，旨在通过量化用户的活跃度，提升社区问答系统的个性化体验，为用户提供更精准和有价值的问题建议。这对于优化在线知识共享平台，促进用户参与和互动具有实际应用价值。