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J-GLOBAL ID：201702260391243667   整理番号：17A0887298

結合相互補強筋を用いたコミュニティ質問応答サービスにおける質問品質解析と予測【Powered by NICT】

Question Quality Analysis and Prediction in Community Question Answering Services with Coupled Mutual Reinforcement

著者 (3件)： Liu Jinwei (Department of Electrical and Computer Engineering, Clemson University, Clemson, SC) ,  Shen Haiying (Department of Electrical and Computer Engineering, Clemson University, Clemson, SC) ,  Yu Lei (Department of Computer Science, Georgia State University, Atlanta, GA)
資料名： IEEE Transactions on Services Computing  (IEEE Transactions on Services Computing)
巻： 10  号： 2  ページ： 286-301  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2437A  ISSN： 1939-1374  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： コミュニティ質問応答サービス(CQAS)(例えば,Yahoo!回答)は,他の研究者によってもたらされる者後質問と回答質問するプラットフォームを提供する。以前の研究は,回答関連特徴に基づく回答品質(AQ)を分析したが,AQに関する質問に関連する特徴を無視している。以前の研究は,どのようにして質問者と関連した特徴は,ユーザ,回答の数と問題解決潜伏からの注意の量に関する疑問品質(QQ)に影響し分析したが,QQとAQ(ベストアンサーの評価により測定)間の相関,サービスの品質(QoS)に重要なを無視している。は,二つの観点からこの問題を扱う。最初に,さらにAQの測定におけるQQを使用し,特徴(回答関連特徴を含む)とQQの包括的リストの間の相関を解析した。第二に,高AQを得るために与えられた質問のための確率を推定する第一の方法を提案した。Yahoo!回答微量に関する著者らの解析は,同定された特徴のリストは,AQへの影響,QQを決定することを発揮することを確認した。相関分析のために,従来の分類アルゴリズムは,複数の(> 2)クラス特徴の間の相互作用を考慮することができない。は,この目的のための新しい結合半教師つき相互補強ベースラベル伝搬(CSMRLP)アルゴリズムを提案した。拡大実験の結果,CSMRLPは相互補強ベースラベル伝搬(MRLP)とAQ分類の精度の五他の伝統的な分類アルゴリズム,AQ予測における提案手法の有効性を凌ぐことを示した。最後に,高AQ,CQASのQoSを改善するために利用できるを受けるであろうこと問題を生成する方法に関する示唆を与える。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： *予測 ,  *品質 ,  相互作用 ,  *補強筋 ,  問題解決 ,  アルゴリズム ,  *コミュニティ
準シソーラス用語： ラベル伝搬 ,  分類アルゴリズム ,  相関分析 ,  *質問応答 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 信号理論  (ND02020G) ,  音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 補強筋 ,  コミュニティ ,  質問応答 ,  サービス ,  質問 ,  解析 ,  予測