本文關鍵詞：社會化問答網(wǎng)站中話題推薦系統(tǒng)的研究

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【摘要】：社會化問答網(wǎng)站是區(qū)別于傳統(tǒng)問答網(wǎng)站(如百度知道,新浪愛問等)的新興問答網(wǎng)站。最初提出社會化問答網(wǎng)站的概念的公司是美國的Quora(www.quora.com)。該網(wǎng)站由Facebook前雇員查理·切沃(Charlie Cheever)和亞當·安捷羅(Adam D'Angelo)于2009年創(chuàng)辦。Quora令人興奮的地方在于,用戶可以找到最適合的答案,被稱為“流動的維基百科”。該網(wǎng)站的模式是:任何網(wǎng)民成為該網(wǎng)站的注冊用戶后,可使用各自真實身份回答其他用戶提出的問題。這種問答服務與維基百科頗為相似。更為重要的是,Quora引進了社會化關系的概念,用戶可以可以關注一個話題、一個問題,也可以關注一個人的所有問答,用戶還可對同一個問題的多個答案進行投票等。過去兩年里,Web2.0時代的新型問答網(wǎng)站——社會化問答網(wǎng)站如雨后春筍般涌現(xiàn)出來,這類網(wǎng)站將問答與社交結合起來,通過引入用戶之間的關系來發(fā)現(xiàn)和篩選問題及答案。目前,社會化問答網(wǎng)站還只是在起步的階段,用戶發(fā)掘優(yōu)質內容的方式還很單一,搜索引擎仍然是最重要的入口,那么,如何利用數(shù)據(jù)挖掘和自然語言處理的相關技術來為社會化問答系統(tǒng)設計一套推薦算法就成了亟待解決的問題。本文結合自然語言處理以及數(shù)據(jù)挖掘中的相關技術,對中文社會化問答網(wǎng)站的數(shù)據(jù)進行分析建模,根據(jù)中文語言的特點,設計了一套基于隱語義模型的話題推薦算法。主要的貢獻有:提出了一種基于編碼Trie樹的分詞詞典數(shù)據(jù)結構,實驗結果表明,與傳統(tǒng)的分詞詞典構造結構相比,在分詞的效率上有較大提升;話題識別是問答網(wǎng)站中的重要功能,針對傳統(tǒng)的搜索引擎搜索話題在相關性和多樣性上的不足,本文提出了一種基于LDA與KNN結合的話題抽取算法。實驗結果表明,該算法在準確率以及召回率上相較傳統(tǒng)算法有較大提升。
【學位授予單位】：遼寧科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：G206

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