[發(fā)明專利]問答網(wǎng)站中問題回答者推薦方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811333596.1
• 申請日: 2018-11-09
• 公開（公告）號: CN109408726B
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李輝;李霄;魏苗苗;張佳麗;陳榮;郭世凱;唐文君
• 申請（專利權(quán)）人: 大連海事大學(xué)
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535
• 代理公司: 大連東方專利代理有限責(zé)任公司 21212
• 代理人: 唐楠;李洪福

本發(fā)明公開了一種問答網(wǎng)站中問題回答者推薦方法，具有如下步驟：推薦系統(tǒng)接收提問者信息以及問題信息，提取問答網(wǎng)站的數(shù)據(jù)；構(gòu)建用戶間關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)圖；將網(wǎng)絡(luò)圖利用Weighted LeaderRank算法得出用戶排名；對所有用戶形成一個社團分類；根據(jù)用戶排名和社團分類，確定出每個社團中的用戶排名；根據(jù)提問者用戶在問答網(wǎng)站中的id在推薦系統(tǒng)中確認(rèn)所屬社團，并且推薦給該社團中活躍度為α以上的用戶，由其來解答問題，然后將答案反饋給提問者用戶。本發(fā)明通過對提問者進行社團劃分，然后推薦給與其相同社團的用戶，能夠縮短問題解決的時間，提高問題回答的準(zhǔn)確性和質(zhì)量，促進技術(shù)性問答網(wǎng)站中問題的解決。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容推薦，具體地說是一種問答網(wǎng)站中問題回答者推薦方法。

背景技術(shù)

這幾年，人們越來越關(guān)注流行疾病以及信息等在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的傳播，研究人員希望可以找到減緩傳播速度的方法以及尋找出傳播速度快的原因。其實有很多因素對傳播的速度以及廣度造成影響，而傳播者的影響力也是其中一項重要的因素。所以，如果我們可以在傳播力度大，也就是說在影響力大的節(jié)點上進行免疫可以有效的控制疾病的傳播。同時，識別影響力度大的傳播者的意義可以推廣到很多方面，例如尋找影響力大的領(lǐng)導(dǎo)人員，對于科學(xué)家，運動員以及出版物的排名。但是就目前而言，識別出影響力的傳播者是一項很大的挑戰(zhàn)。

我們以Stack Overflow網(wǎng)站作為案例，這是一個面向程序員的問答網(wǎng)站。尤其從2008年開始，這個網(wǎng)站因為其豐富的功能集而迅速的普及：用戶既可以提出問題，也可以回答問題，同時也能對問題進行編輯，對答案進行投票，對答案和問題發(fā)表自己的言論。我們就是要通過排序算法來對所有用戶進行排序，并且通過相關(guān)問題的劃分確定小規(guī)模的社團，以此來實現(xiàn)對問題的推送。在問題的解決方面，我們更希望有針對的對問題進行推送，從而更好更快地解決問題。然后就目前而言，現(xiàn)存的方法并沒有對Stack Overflow的用戶進行分析和應(yīng)用，所以我們提出解決問題推送問題的方法。

以往Stack Overflow的用戶被視為具有相同的能力，但是很明顯這種認(rèn)定并不合理，提出問題和回答問題的用戶的經(jīng)驗、能力以及對于問題的認(rèn)知程度往往具有很大的差異。因為大部分的問題提出都是為了得到合適的答案，所以作為回答者的用戶在網(wǎng)站上的作用就非常大。一般情況下，一個經(jīng)常在線活躍的用戶對問答網(wǎng)站的貢獻程度要比一個常年不在線的用戶高，一個開發(fā)經(jīng)驗豐富的用戶的貢獻也應(yīng)該比普通的用戶大。

為了給問答網(wǎng)站的知識社區(qū)推薦相關(guān)的問答文檔，以及為問題推薦高質(zhì)量的回答或者進行相應(yīng)的補充，文獻[Duen-Ren Liu,Chun-Kai Huang,Yu-HsuanChen:RecommendingQA Documents for Communities of Question-AnsweringWebsites.ACIIDS(2)2013:139-147]提出的方法思路如下：1、通過考慮QA收集因素來生成社團主題的概況。收集因素包括：社團成員在收集和回答QA時的信譽、特定主題以往收集的QA文檔的推薦分?jǐn)?shù)和QA的收集時間。2、基于問題相似性、答案新穎性和答案相關(guān)性來預(yù)測QA的互補分?jǐn)?shù)。3、提出了基于質(zhì)量保證的補充方法和基于主題的補充方法。該方法在綜合考慮了主題和三個收集因子以后比其它傳統(tǒng)方法效果要更好。

上述方法解決的是類似Yahoo！知識社區(qū)的問答推薦以及補充，但是對于像StackOverflow這種解決技術(shù)性問題的網(wǎng)站，還沒有問題推薦方法得以有效應(yīng)用；而且社區(qū)分類以及社團間問題的推送與傳統(tǒng)的知識社區(qū)不一樣，所以需要對用戶進行排名，挖掘出隱藏的優(yōu)秀人員，同時對問題進行分類以便于同一類別的問題進行分類處理，進而相應(yīng)的技術(shù)問題能夠盡早的解決，提高用戶的滿意度。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述問題，提出一種問答網(wǎng)站中問題回答者推薦方法。該方法將用戶的能力、開發(fā)經(jīng)驗、影響等因素量化從而通過活躍度來排序。對問答網(wǎng)站來說，本發(fā)明也可以為平臺的用戶進行等級評定從而對活躍度高的用戶進行必要的激勵，也會相應(yīng)的促進問題的解決效率。利用涉及到的帖子所涵蓋的關(guān)鍵詞進行社團劃分，可以優(yōu)先把問題推薦給與他/她同一個社團的用戶，從而加快問題的解決速度。