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J-GLOBAL ID：201702247331096721   整理番号：17A0379646

話題に敏感なリンク解析に基づくコミュニティの質問回答における専門家の発見【Powered by NICT】

Finding Experts in Community Question Answering Based on Topic-Sensitive Link Analysis

著者 (4件)： Yang Juan ,  Peng Shuang ,  Wang Lin ,  Wu Bin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DSC  ページ： 54-60  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Quoraとスタックオーバフローのようなコミュニティ質問応答(CQA)ウェブサイトは,一般的なWeb検索エンジンによるかなり役立つとされていない疑問を質問と回答の新しい方法を提供する。ユーザと疑問の膨大な量と増加する数を用いて,様々な質問のための専門家等級づけの効果的な戦略を提案する必要がある。本論文では,まず,CQAウェブサイトのネットワーク構造に及ぼすいくつかの解析を行った。これらの研究に基づいて,著者らはさらにエキスパート発見法NEWHITS,ユーザの局所類似性を考慮し,CQAの特徴に適応できるを提案した。NEWHITSアルゴリズムユーザ権限のランキングに適用した。スタックオーバフローデータとの比較実験を行い,実験結果は,提案した方法は,ユーザ権限のランキングにおける伝統的リンク解析法よりも優れていることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ネットワーク構造 ,  類似性 ,  比較試験 ,  *コミュニティ ,  等級づけ
準シソーラス用語： Web検索エンジン ,  Webサイト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (7件)： 話題 ,  リンク ,  解析 ,  コミュニティ ,  質問 ,  回答 ,  発見