Subjects: Library Science,Information Science >> Information Science submitted time 2023-04-01 Cooperative journals: 《图书情报工作》
Abstract: [Purpose/significance] This paper studies the impact of multi-dimensional characteristics on Social Q&A Communities answer ranking, which can improve the service quality in Social Q&A Communities and optimize the user experience.[Method/process] This paper constructed a Social Q&A Communities answer ranking feature system from the answer feature, respondent feature and voter feature dimensions, and then we compared the applicability of 11 ranking learning algorithms based on deep learning, tree, neural network and support vector machine in Social Q&A Communities data set, and train random forest classification algorithm to get the importance of each feature.[Result/conclusion] The experimental results show that the sorting learning algorithm based on deep learning performs better than other sorting algorithms in NDCG@k and MRR indexes, and the influence characteristics of voters are very important, followed by the content characteristics of the answers, and finally the professional characteristics of the respondents. From the two dimensions of increasing the diversity of the answer ranking method and improving the comprehensiveness of the answer ranking algorithm, we provide some suggestions for the optimization of community answer ranking.
Subjects: Library Science,Information Science >> Information Science submitted time 2018-10-19 Cooperative journals: 《智库理论与实践》
Abstract: 新中国成立至今,中国外交已经经历了“生存与革命外交”和“发展外交”两个发展阶段,目前进入了第三个阶段——“中国特色大国外交”阶段。 与前两个发展阶段相比,中国特色大国外交更加注重发挥智库的作用。中国特色新型智库将会围绕“资政” “启民” “伐谋” “育才“四个主要职能服务于中国特色大国外交。
Subjects: Library Science,Information Science >> Information Science submitted time 2017-12-05 Cooperative journals: 《数据分析与知识发现》
Abstract:【目的】识别并获取细粒度的用户偏好信息, 优化图书个性化推荐的效果。【方法】使用情感分析方法对 用户图书评论进行属性层文本挖掘, 通过用户本身的图书评论获取用户对图书属性的偏好; 基于每本图书的所 有评论的情感计算获得其属性评分; 将用户偏好矩阵、图书属性得分矩阵进行匹配, 从而实现用户对图书属性情 感偏好的个性化推荐。【结果】利用亚马逊图书评论数据作为数据来源分别对传统的协同过滤方法与本文提出的 推荐方法进行实验对比。结果表明, 本文提出的方法在准确性、召回率、覆盖率上分别提高了 0.030、0.097、0.2812。 【局限】未考虑时间因素对用户偏好的影响, 并且属性类型的全面程度受亚马逊图书评论数量和质量的限制。 【结论】本文计算用户对图书属性的情感得分, 得到细粒度的用户偏好信息, 并通过与图书属性的得分进行匹配, 提升了图书个性化推荐的效果。
Subjects: Library Science,Information Science >> Information Science submitted time 2017-11-30 Cooperative journals: 《数据分析与知识发现》
Abstract:【目的】识别并获取细粒度的用户偏好信息, 优化图书个性化推荐的效果。【方法】使用情感分析方法对 用户图书评论进行属性层文本挖掘, 通过用户本身的图书评论获取用户对图书属性的偏好; 基于每本图书的所 有评论的情感计算获得其属性评分; 将用户偏好矩阵、图书属性得分矩阵进行匹配, 从而实现用户对图书属性情 感偏好的个性化推荐。【结果】利用亚马逊图书评论数据作为数据来源分别对传统的协同过滤方法与本文提出的 推荐方法进行实验对比。结果表明, 本文提出的方法在准确性、召回率、覆盖率上分别提高了 0.030、0.097、0.2812。 【局限】未考虑时间因素对用户偏好的影响, 并且属性类型的全面程度受亚马逊图书评论数量和质量的限制。 【结论】本文计算用户对图书属性的情感得分, 得到细粒度的用户偏好信息, 并通过与图书属性的得分进行匹配, 提升了图书个性化推荐的效果。