社会化问答平台中用户生成问题的质量度量方法研究

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互联网技术的发展促进了社会化媒体的飞速发展,为信息的有效传播和积累增长带来空前的助力,因此信息的质量问题受到了大量关注和讨论。作为一种典型的社会化媒体形式,社会化问答(Social Question and Answering, SQ&A)平台上积累了用户发布的海量信息,其中用户生成问题(User-generated Question, UGQ)是用户在平台中发起的问题条目信息,其质量问题不容忽视。现有研究在回答内容的质量方面做出了大量讨论,而对UGQ质量的研究却甚少。UGQ质量的有效度量对平台规范管理、知识有效传播、用户参与满意度提升均具有重要意义。如何对UGQ质量进行度量影响着平台的长久发展,相关度量方法成为信息管理研究领域中的热点问题。
  本文以SQ&A平台为研究对象,提出了综合用户和内容的UGQ质量研究平台视角。本文聚焦平台上用户与用户、用户与内容、内容与内容之间复杂关联关系,研究了SQ&A平台中的异质网络关系;构建了基于用户和内容的UGQ质量关系网,用以描述UGQ质量度量的核心思想;构建了包括提问者、问题、回答3个维度UGQ质量度量空间,基于现有文献确定了指标及其计算方法。结合SQ&A平台异质网络关系的特点,本文选择机器学习领域中的标签传播算法,采用了一种互相增强的调节机制,构造了UGQ质量度量的计算模型。本文采集了“知乎”平台上8282条问题数据,按照问题(Mq)、问题+回答(Mq+ans)、问题+提问者(Mq+ask)、问题+回答+提问者(Mq+ans+ask)4种计算模型组合进行了实验验证。实验结果表明,本文使用的计算模型比常用的机器学习算法模型预测的效果更好,即使在少量标注样本的情况也能取得较好的预测结果,说明本文使用的方法更符合现实世界的使用。结合研究成果,本文从平台设计和信息质量管理两个方面对SQ&A平台UGQ质量度量提出了相应的管理建议。
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