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1、近年來(lái),隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展和計(jì)算機(jī)的高度普及,人們的學(xué)習(xí)方式和學(xué)習(xí)途徑在不斷地發(fā)生改變,以“提問(wèn)—回答—反饋”為基準(zhǔn)模式的問(wèn)答社區(qū)因能滿足學(xué)習(xí)者的個(gè)性化學(xué)習(xí)需求而快速流行。然而,由于問(wèn)答社區(qū)內(nèi)學(xué)習(xí)者眾多,大量學(xué)習(xí)者的大量提問(wèn)沒(méi)有得到及時(shí)有效解決,嚴(yán)重影響了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)積極性和問(wèn)答社區(qū)的運(yùn)營(yíng)績(jī)效。
針對(duì)上述問(wèn)題,本文以stack overflow問(wèn)答社區(qū)為例通過(guò)對(duì)社區(qū)內(nèi)用戶的學(xué)習(xí)行為及其信譽(yù)分布進(jìn)行研究,設(shè)計(jì)出一種解決社區(qū)內(nèi)
2、信息過(guò)載問(wèn)題的推薦模型,為學(xué)習(xí)者推薦合適的問(wèn)題回答者,增加社區(qū)內(nèi)的問(wèn)題的回復(fù)率,從而提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣及其對(duì)社區(qū)滿意程度。主要的研究?jī)?nèi)容如下:
?。?)收集stack overflow問(wèn)答社區(qū)中的用戶數(shù)據(jù),分析用戶(學(xué)習(xí)者)的學(xué)習(xí)行為并根據(jù)學(xué)習(xí)行為將用戶分類,設(shè)計(jì)回答者推薦模型。
?。?)研究問(wèn)答社區(qū)內(nèi)不同類型學(xué)習(xí)者中學(xué)習(xí)者的信譽(yù)值、學(xué)習(xí)次數(shù)及學(xué)習(xí)人數(shù)之間的分布情況,并分析不同類型學(xué)習(xí)者與其作為潛在回答者之間的聯(lián)系。<
3、br> ?。?)根據(jù)上述研究成果,生成問(wèn)答社區(qū)內(nèi)適合回答者推薦的回答者集合,并實(shí)施推薦。將召回率、準(zhǔn)確率和F1值作為衡量推薦性能的重要指標(biāo),并通過(guò)對(duì)比性實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證推薦的有效性。研究結(jié)果表明,s tac k o verflo w問(wèn)答社區(qū)內(nèi)學(xué)習(xí)行為中回答次數(shù)最高的回答者集合是最適合于回答者推薦的回答者集合,其推薦性能優(yōu)于信譽(yù)值最高的回答者集合。
在stack overflow問(wèn)答社區(qū)中,根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為及其信譽(yù)分布發(fā)現(xiàn)適合回答者
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