Exploiting cross-source knowledge for warming up community question answering services
Exploiting cross-source knowledge for warming up community question answering services
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利用跨源知识预热社区问答服务
DOI：
10.1016/j.neucom.2018.08.012
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发表时间：
2018-12
期刊：
影响因子：
6
通讯作者：
Wu Jian
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wan Yao;Xu Gu;ong;Chen Liang;Zhao Zhou;Wu Jian
社区问答（CQA）服务，如Yahoo！Answers、Quora和StackOverflow都是协作平台，用户可以通过提问和回答问题来明确地分享和交换他们的知识。CQA中的一个基本任务是学习用户的主题专业知识，这可能有利于许多应用程序，例如问题路由和最佳答案识别。现有相关工作的一个局限是只考虑了提问或回答较多的热启动用户，而忽略了发贴较少的冷启动用户。在本文中，我们的目标是利用来自交叉来源（如GitHub和StackOverflow）的知识，为更好的CQA建立更丰富的专业知识视图。受贝叶斯协同训练思想的启发，我们从多视角学习的角度提出了一个专题专家模型。具体来说，我们将多个视图之间存在的一致性纳入到一个统一的概率图模型中。在两个真实数据集上的综合实验证明了我们提出的模型的性能，并与一些最先进的模型进行了比较。
Community Question Answering (CQA) services such as Yahoo! Answers, Quora and StackOverflow are collaborative platforms where users can share and exchange their knowledge explicitly by asking and answering questions. One essential task in CQA is learning topical expertise of users, which may benefit many applications such as question routing and best answers identification. One limitation of existing related works is that they only consider the warm-start users who have posted many questions or answers, while ignoring cold-start users who have few posts. In this paper, we aim to exploit knowledge from cross sources such as GitHub and StackOverflow to build up the richer views of expertise for better CQA. Inspired by the idea of Bayesian co-training, we propose a topical expertise model from the perspective of multi-view learning. Specifically, we incorporate the consistency existing among multiple views into a unified probabilistic graphic model. Comprehensive experiments on two real-world datasets demonstrate the performance of our proposed model with the comparison of some state-of-the-art ones.
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DOI：
10.1007/s11280-013-0217-5
发表时间：
2014-09
期刊：
World Wide Web Journal
影响因子：
--
作者：
Zhu, Hengshu;Chen, Enhong;Xiong, Hui;Cao, Huanhuan;Tian, Jilei
通讯作者：
Tian, Jilei
DOI：
--
发表时间：
2010-12
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Ning Chen;Jun Zhu;E. Xing
通讯作者：
Ning Chen;Jun Zhu;E. Xing
DOI：
10.1145/2348283.2348361
发表时间：
2012-08
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Saptarshi Ghosh;N. Sharma;Fabrício Benevenuto;Niloy Ganguly;K. Gummadi
通讯作者：
Saptarshi Ghosh;N. Sharma;Fabrício Benevenuto;Niloy Ganguly;K. Gummadi
DOI：
--
发表时间：
2005
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Vikas Sindhwani;P. Niyogi;M. Belkin
通讯作者：
Vikas Sindhwani;P. Niyogi;M. Belkin
DOI：
10.1145/1458082.1458204
发表时间：
2008-10
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Jinwen Guo;Shengliang Xu;Shenghua Bao;Yong Yu
通讯作者：
Jinwen Guo;Shengliang Xu;Shenghua Bao;Yong Yu