知識社區(qū)中專家貢獻(xiàn)度評價方法研究.pdf

1、隨著 Web2.0的快速發(fā)展，知識社區(qū)中專家與用戶之間的互動成為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中流行的趨勢。在知識社區(qū)為用戶提供的個性化服務(wù)中，專家貢獻(xiàn)度的評價是知識社區(qū)研究中必不可少的一個部分。知識社區(qū)成為專家與用戶之間溝通的重要橋梁，這使得知識社區(qū)必須擁有大量的專家，豐富的知識庫資源以及能對用戶提交的新問題做出及時快速的回答。本文研究的知識社區(qū)中，用戶提交的問題是由擅長專業(yè)領(lǐng)域知識的專家來回答，在龐大的專家群中尋找出對知識社區(qū)做出卓越貢獻(xiàn)并且擁有很高權(quán)

2、威程度的專家，可以促進知識社區(qū)的蓬勃發(fā)展，使得用戶提出的新問題得到及時有效地回答，同時能夠擴充知識社區(qū)的知識庫資源。可見，專家貢獻(xiàn)度的評價對知識社區(qū)的發(fā)展有著重要而深遠(yuǎn)的意義，是知識社區(qū)繁榮發(fā)展的有效途徑之一。如何從海量的專家中識別出高質(zhì)量的專家已經(jīng)成為知識社區(qū)研究中的一項極為重要的工作。
　　目前，專家貢獻(xiàn)度的評價方法主要是利用Google的核心技術(shù)鏈接分析以及LDA主題模型。本文詳細(xì)地研究了知識社區(qū)和專家貢獻(xiàn)度評價問題，通過引

3、入專業(yè)領(lǐng)域滲透度的概念，并用專家的權(quán)威度和貢獻(xiàn)度對專家進行評價。以下是本文的主要工作：
　　1.分析了知識社區(qū)中專家與用戶之間的問答鏈接結(jié)構(gòu)，構(gòu)建了專家與用戶之間的鏈接關(guān)系有向圖，使用 LDA主題模型來挖掘問題答案所屬的專業(yè)領(lǐng)域主題分布和專家涉及的專業(yè)領(lǐng)域主題分布，形成適合知識社區(qū)中專家專業(yè)領(lǐng)域主題挖掘的模型。
　　2.給出了一種基于專業(yè)領(lǐng)域滲透度的專家貢獻(xiàn)度評價方法。利用KL距離計算專業(yè)領(lǐng)域之間的相似度以及專家在各個專業(yè)領(lǐng)

4、域的滲透度。在某一專業(yè)領(lǐng)域中評價專家的貢獻(xiàn)度時，綜合了專家在該專業(yè)領(lǐng)域的貢獻(xiàn)程度和在與該專業(yè)領(lǐng)域相近似專業(yè)領(lǐng)域中的滲透度，最終作為專家在知識社區(qū)中的貢獻(xiàn)度。
　　3.針對PageRank算法中專家的貢獻(xiàn)度值均勻傳遞的問題，僅僅依靠專家與用戶之間的鏈接關(guān)系來排名的不足，結(jié)合知識社區(qū)中專家自身的行為特征，構(gòu)建了專家的活躍度、專家的受歡迎度和專家的知識貢獻(xiàn)能力三個評價指標(biāo)，添加到原有的算法中，改進了傳統(tǒng)的PageRank算法。