《中国人工智能学会通讯》——1.13 总结与展望
1.13 总结与展望
本文对社区问答系统的组成结构、用户获取信息或者分享知识的典型流程,以及热点研究问题进行了简单介绍。从已有的相关研究工作中可以看出,作为一个新兴而实用的互联网应用,社区问答系统已经受到国内外众多研究学者的关注,并取得了非常丰富的研究成果。然而,社区问答系统的研究还有许多问题有待解决,我们认为未来研究可以重点考虑三个方面。
1 . 挖掘类别层次结构的语义信息
大部分社区问答系统对用户提交的问题都是按照人工设定好的层次类别体系进行组织的。已有的工作所使用的类别信息都仅仅考虑了问题的叶子类别信息,却忽略了这些叶子类别所属的含有丰富语义信息的层次结构。如果能够有效地挖掘类别层次结构的语义信息,不但可以更好地理解和区分众多叶子类别之间的关系,使得叶子类别的模型构建更加精细,而且还可以进一步增强相似问题检索的性能,提高系统的用户满意度。此外,在对系统用户进行建模时,也可以充分考虑用户所回答过的历史问题所属的类别体系,从而也可以使用户的模型构建更加精细,进一步增强问题路由和专家推荐的性能,提高系统效率以及答案质量。
2 . 构建用户随时间变化的兴趣模型
用户是社区问答系统中三个基本元素之一,是系统得以持续发展的根本基础。因此,对系统中的用户进行有效的建模具有非常重要的意义。然而,随着时间的推移,用户在用户社区的影响下不断地学习着令其感兴趣的知识,因此用户的专业知识也会随着时间的推移而发生不断变化。如果能够从已有的用户行为中学习到随时间变化的动态的用户模型,系统将能够更加理解用户,从而更加合理地向潜在回答用户或专家推送未解决的问题。这也将大大激励了用户参与知识获取和知识分享的积极性,提高了系统的性能。
3 . 开发有效的垃圾信息过滤机制
问题和答案是社区问答系统中非常重要的两个基本元素,是人们获取信息和分享知识的重要载体,但同时也为一些用户不合理使用资源提供了途径,例如发布垃圾信息以及广告等。尽管一些社区问答系统提供了一些功能允许用户对社区中的垃圾信息及广告行为进行投诉,但仍有必要研究并开发有效的垃圾信息过滤机制,以保证社区问答系统的健康发展,从而提供更好的用户体验。
总的来说,对社区问答系统的研究,无论是从推动学术界和产业界的发展来看,还是从满足用户的实际需求来看,都具有十分重要的意义。
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