文档介绍：广东工业大学
硕士学位论文
基于协同过滤算法的交互式问答系统研究
姓名:周彦萍
申请学位级别:硕士
专业:管理科学与工程
指导教师:刘洪伟
20100420
要摘问答系统可以被分为自动问答系统和交互式问答系统。在电子商务等系统中,常见的问答系统有客户服务系统,,智能查询等。但是目前的这些问答系统中,并没有根据问题的有效期、用户的知识结构及积极性去设计个性化的推荐方案。协同过滤是现阶段最成功的个性化推荐技术之一,怎样将协同过滤算法应用到交互式问答系统中,是一项值得研究和解决的问题。本文根据交互式问答领域以及协同过滤算法的特点,提出了基于协同过滤算法的交互式问答系统,对更加合理和有效地向用户提供个性化推荐的相关问题方面进行了探索,以便使用户准确地得到感兴趣的问题。本文的研究内容如下:第一,研究了交互式问答系统的几种常见模型,语义模式以及基于案例推理模型,并对基于案例推理模型进行了改进。第二,提出了基于协同过滤算法的交互式问答系统。传统的交互式问答系统中,有的没有提供任何问题推荐机制,有的仅向用户随机推荐若干与他所回答问题所属版面相同的问题,并没有根据问题的有效期、,从而向用户提供更加合理和有效地个性化推荐。⑻岢隽嘶谟没еJ丁⒂没形:陀没缁岬挠没P汀⒏慕嘶谛怂惴ǖ奈侍馔萍龌疲ü扑闫婪志卣笾未评分问题,在用户浏览一个问题的同时,系统将选出对于该用户来说预测评分最高的若干个问题,作为推荐问题,显示给用户。第三,对基于协同过滤算法的交互式问答系统进行了分析和设计,阐释了该系统中的用户数据库,用户管理和建模模块、问题分析模块和问题推荐模块,并介绍了各个模块的功能。关键词:交互式问答系统;协同过滤算法;个性化推荐
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第一章绪论弟一早三百匕研究背景和意义会协作网ハ嘟饩龆苑教岢龅奈侍狻T诘缱由涛竦认低持校<奈提出了基于协同过滤算法的交互式问答系统。方面的内容,这些搜索引擎都能帮助人们快速地找到相关的网页。用户只到过麻烦;平均搜索分钟以后发现搜索受挫;搜索受挫中%都是因为链接错误;绝大部分的互联网用户感到应当出现更有效的、准确的在过去的几十年间,人们见证了互联网的飞速发展,见证了一个全新的信息时代的到来。然而,互联网上的信息数量之多,增长和更新速度之快,也是前所未有的。在进入信息时代的同时,我们也迎来了信息爆炸的时代。互联网提供的信息超过了个人所能接受、处理或有效利用的范围,大量无关的冗余信息严重干扰了人们对相关有用信息的准确分析和正确选择。交互式问答系统则采用网络协作的方式,将所有用户组成高效的社答系统有客户服务系统,,智能查