基于主题相关性的社交问答系统个性化专家排序算法的研究的中期报告一、研究背景及研究意义社交问答系统（SocialQuestionAnswering，SQA）是一类现代化的网络问答平台，用户可以在该平台上提出问题并得到其他用户提供的回答。随着社交问答系统的发展，越来越多的用户开始依赖该平台来解决自己的问题，并且希望获得高质量和个性化的回答。因此，如何提供网站上的专家推荐服务以支持用户寻找适当的问题解答者变得越来越重要。该研究旨在开发一种基于主题相关性的社交问答系统个性化专家排序算法，以帮助用户找到适合的专家，并提高社交问答系统的用户体验。本研究的主要贡献包括：1.提高社交问答系统的质量和效率：专家排序算法可以帮助用户更快地找到适合的回答者，使问题的回答者质量得到显著提高。这可以促进问题解决并提高系统的使用效率。2.对社交问答系统进行个性化服务：个性化专家排序算法可以基于用户的兴趣和需求提供更好的推荐，以改善系统的用户体验。这可以提高用户参与度和用户留存率。二、研究进展1.目前完成的工作1.1数据收集和分类为了研究和测试该个性化专家排序算法，我们首先收集并分类了与此算法相关的数据。我们收集了来自一个名为StackOverflow的开发者社区的数据集，该社区提供了与编程相关的问题和答案。在此之后，我们使用NLP技术将数据集进行分类，以为算法提供所需的主题相关性信息。1.2问题和回答者的特征提取我们对问题和回答者的属性进行特征提取，并通过SVM（支持向量机）算法将这些特征转换为排序得分。这些特征包括：（1）用户信息特征，如用户的背景和历史记录。（2）问题特征，如问题的主题、关键词、标签等。（3）答案特征，如答案的可靠性，更新频率等。1.3评估指标选择我们选择MRR（平均倒数排名）和NDCG（归一化折损累积增益）作为评估该个性化专家排序算法的指标。这些指标可以反映算法的排序效果和推荐质量。2.待完成的工作2.1算法优化目前，我们正在优化该算法以进一步提高准确性和效率。我们通过改进特征提取方法、选择更合适的分类器、调整超参数等措施来改进算法的性能。2.2算法测试我们计划在StackOverflow开发者社区上测试该算法，并使用已经选择的评估指标进行评估。我们将通过与其他个性化排序算法进行比较测试算法。2.3算法应用我们计划将该算法应用于社交问答系统中，以帮助用户更好地找到适合的回答者。我们将继续优化该算法并通过在线测试来验证其可行性和有效性。三、总结该研究计划开发一种基于主题相关性的社交问答系统个性化专家排序算法，以提高系统的质量和效率，并提供更好的用户体验。我们已经完成了数据收集和分类、特征提取和评估指标选择等工作。我们还需要进行算法优化和测试，并将该算法应用于实际的社交问答系统中。