网络答疑系统改进：基于Agent和关联规则挖掘技术的研究

"基于Agent和关联规则挖掘技术的网络答疑系统的改进研究，主要探讨了如何在网络答疑系统中引入用户提问库、FQA库和用户信息库的关联规则挖掘，以实现更有效的问题推荐和答疑机制。该研究由湘潭大学自然科学学报在2009年发表，作者包括林育曼、夏新恩、林拉饶浩等人。" 网络答疑系统是在线教育和信息交流中的重要组成部分，旨在为用户提供及时、准确的问题解答服务。现有的答疑系统虽然能够满足基本需求，但往往存在效率不高、个性化推荐不足等问题。基于此，本文对网络答疑系统的整体架构和答疑策略进行了深入研究，提出了一个改进方案。 首先，研究者建议在网络答疑系统中集成基于“用户提问”库和“Frequently Asked Questions (FQA) 库”的问题推荐功能。用户提问库记录了用户的历史提问，而FQA库则包含已经解决的常见问题，通过对比这两类数据，可以预测用户可能遇到的疑问，从而提前提供相关答案，减少用户的等待时间。 其次，文章重点讨论了如何运用关联规则挖掘技术来提升答疑效果。关联规则挖掘是一种数据挖掘方法，能发现数据集中的隐藏模式，如商品购买行为之间的关联。在此场景下，它可以用于找出用户提问、FQA库和用户信息库之间的关联性，例如用户的兴趣、学习阶段或专业背景可能与他们提问的话题有关。通过这些关联，系统可以更精准地推荐问题，提高答疑的针对性和满意度。 此外，文章还涉及了答疑机制的设计。这可能包括智能Agent的应用，Agent作为一种软件实体，可以模拟人类行为，自动处理和解答问题。结合关联规则挖掘的结果，Agent能够理解和学习用户的提问习惯，进一步优化推荐算法，使得问题匹配更加智能化。 最后，研究者不仅提出了理论模型，还实现了相关的系统原型。这一实证研究证明了所提出的改进策略的有效性，为网络答疑系统的未来发展提供了新的思路和技术支持。 关键词：网络答疑、关联规则挖掘、Agent、问题推荐、答疑机制。 总结起来，这篇论文通过对现有网络答疑系统的分析，提出了一种结合Agent技术和关联规则挖掘的新方法，以改善问题推荐和答疑流程，增强了系统的用户体验和效率。这种结合技术的创新应用为未来答疑系统的发展提供了有价值的参考。