社会化问答社区用户画像构建

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随着社会化问答社区规模的增大,网站呈现出用户平均质量下降、内容搜索难度上升的趋势。因此,控制问答质量、保证用户搜索体验、区分优劣用户成为了社会化问答社区高质量发展的主要挑战。构建用户画像是一种常见且富有成效的用户描述及建模方法。文章抽取了社会化问答社区12万余用户在1342天内的活动指标,结合用户画像在推荐系统和搜索引擎中的应用实践,从用户资历、用户参与度、用户回答质量以及用户发展趋势4个方面构建用户画像,并结合具体用户数据验证结果。研究提出了标记用户特征的一些方法,并讨论了处理社会化问答社区用户特征时可能遇到的问题及应对措施。研究为分析社会化问答社区用户层面甄别提供了帮助,可以作为分析用户群体、监控社群行为的基础。
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