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文檔簡介
1、近年來,隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展和計算機的高度普及,人們的學(xué)習(xí)方式和學(xué)習(xí)途徑在不斷地發(fā)生改變,以“提問—回答—反饋”為基準(zhǔn)模式的問答社區(qū)因能滿足學(xué)習(xí)者的個性化學(xué)習(xí)需求而快速流行。然而,由于問答社區(qū)內(nèi)學(xué)習(xí)者眾多,大量學(xué)習(xí)者的大量提問沒有得到及時有效解決,嚴(yán)重影響了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)積極性和問答社區(qū)的運營績效。
針對上述問題,本文以stack overflow問答社區(qū)為例通過對社區(qū)內(nèi)用戶的學(xué)習(xí)行為及其信譽分布進行研究,設(shè)計出一種解決社區(qū)內(nèi)
2、信息過載問題的推薦模型,為學(xué)習(xí)者推薦合適的問題回答者,增加社區(qū)內(nèi)的問題的回復(fù)率,從而提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣及其對社區(qū)滿意程度。主要的研究內(nèi)容如下:
?。?)收集stack overflow問答社區(qū)中的用戶數(shù)據(jù),分析用戶(學(xué)習(xí)者)的學(xué)習(xí)行為并根據(jù)學(xué)習(xí)行為將用戶分類,設(shè)計回答者推薦模型。
?。?)研究問答社區(qū)內(nèi)不同類型學(xué)習(xí)者中學(xué)習(xí)者的信譽值、學(xué)習(xí)次數(shù)及學(xué)習(xí)人數(shù)之間的分布情況,并分析不同類型學(xué)習(xí)者與其作為潛在回答者之間的聯(lián)系。<
3、br> (3)根據(jù)上述研究成果,生成問答社區(qū)內(nèi)適合回答者推薦的回答者集合,并實施推薦。將召回率、準(zhǔn)確率和F1值作為衡量推薦性能的重要指標(biāo),并通過對比性實驗驗證推薦的有效性。研究結(jié)果表明,s tac k o verflo w問答社區(qū)內(nèi)學(xué)習(xí)行為中回答次數(shù)最高的回答者集合是最適合于回答者推薦的回答者集合,其推薦性能優(yōu)于信譽值最高的回答者集合。
在stack overflow問答社區(qū)中,根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為及其信譽分布發(fā)現(xiàn)適合回答者
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