点击次数：

论文类型：期刊论文

发表时间：2016-08-15

发表刊物：计算机应用与软件

收录刊物：ISTIC、CSCD

卷号：33

期号：8

页面范围：50-52,104

ISSN号：1000-386X

关键字：社区问答;问句推荐;翻译模型

摘要：问句推荐在 CQA 中主要是针对用户提出来的新问题进行需求分析，然后在历史问答对中找到与用户原始问题最相关的问题，从而在不能给用户提供精确结果的情况下，为用户带来更多的选择，从而提高用户的体验。提出一种基于用户兴趣和需求的问句推荐方法，主要是利用 PLSA 模型根据用户历史回答问题的记录去发现用户的兴趣，同时采用基于翻译模型根据用户的查询预测用户的需求。结合用户的兴趣和需求在问答语料库中推荐最相关的问句。实验在 Yahoo！Answers 上抽取的真实标注数据集上进行，对比实验结果表明，该方法在性能上得到了较好的结果。