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J-GLOBAL ID：201702212431985064   整理番号：17A1384136

コミュニティ質問応答におけるエキスパート発見のダイナミシティについて【Powered by NICT】

On dynamicity of expert finding in community question answering

著者 (3件)： Neshati Mahmood (Faculty of Computer Science and Engineering, Shahid Beheshti University, G.C, Tehran, Iran) ,  Fallahnejad Zohreh (Computer Engineering Department, Sharif University of Technology, Iran) ,  Beigy Hamid (Computer Engineering Department, Sharif University of Technology, Iran)
資料名： Information Processing & Management  (Information Processing & Management)
巻： 53  号： 5  ページ： 1026-1042  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0362B  ISSN： 0306-4573  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コミュニティ質問応答は,彼らの知識を共有するためのプラットフォームをユーザに提供する価値ある情報資源の一つである。CQAにおける潜在的な専門家の発見はユーザの低い参加率のようないくつかの問題,答えを受ける時間長い待機し,回答の低品質に有益であった。多くの研究論文はCQAsのエキスパートユーザを検索に焦点を当てた。それらの大部分は問い合わせ時間で考慮に専門知識とエキスパート発見問題の時間的側面を無視している。しかし,時間にわたる個人的な専門知識の進化を考慮したエキスパート発見の品質を改善することができる。多くの応用では,将来における潜在的専門家を見つけるために有益である。CQAにおける潜在的専門家の適切な同定は,それらの能力と全体的な利用者の参加および取決めを改善することができる。エキスパート発見問題の動的側面を考慮して,本論文では,将来のエキスパート発見の新しい問題を導入した。,電流時間における専門知識証拠が与えられたとき,将来の専門家の最良のランク付けを予測することを目的とする。は現在最も成功したCQAsの1つスタックオーバフローに及ぼすこのようなランキングを予測するための学習フレームワークを提案した。将来時間におけるエキスパートユーザとなる確率を予測するための様々な特徴の影響を調べた。具体的には,四つの特徴群を検討した。,話題の類似性,新たな話題,ユーザ行動と話題転移。実験結果はいくつかのベースラインモデルと比較して,提案したモデルの効率を示した。著者らの実験は,提案したモデルの性能を,著者らの最善のベースライン法と比較して39.7%までをMAP測度を改善できることを示した。さらにこれらの特徴グループの全ての中で,ユーザ行動は,将来の専門知識確率の推定における最も影響を持つことを見出した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 基準線 ,  類似性 ,  測度 ,  電流 ,  *コミュニティ ,  品質 ,  等級づけ ,  モデル ,  学習
準シソーラス用語： ユーザ行動 ,  専門知識 ,  研究論文 ,  参加 ,  情報資源 ,  *質問応答 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 情報検索一般  (AC06010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： コミュニティ ,  質問応答 ,  エキスパート ,  発見