10.11925/infotech.2096-3467.2018.0696
大众性问答社区答案质量排序方法研究
[目的]针对大众性问答社区答案质量参差不齐的现状,对答案质量排序方法进行探讨.[方法]依据信息接受模型,从感知价值角度构建答案质量排序初始指标体系;采用K-Medoids聚类算法对初始指标进行离散化,同时利用粗糙集理论对初始指标进行约简并赋予权值,进而修正指标体系;运用加权灰色关联分析计算答案的加权灰色关联度,以产生排序结果.[结果]针对“知乎”6类话题下6个问题的2 297条相关数据进行实验分析,排序靠前的答案通常采用图文结合的表达方式、答案所含信息量高,且回答者社区参与度较高,从而答案的质量较高.[局限]数据规模需要扩大,对排序方法的评价还可以优化.[结论]73名“知乎”用户对原始排序与本研究排序进行满意度评价,结果表明本文方法具有优越性.
大众性问答社区、答案质量排序、感知价值、粗糙集理论、加权灰色关联分析
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G350(情报学、情报工作)
国家社会科学基金项目“基于人类动力学的社交网络信息交流行为研究”项目16BTQ076的研究成果之一
2019-09-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
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