Abstract-Expert hitta för frågesvar är ett utmanande problem i community-baserade frågesvar (CQA) system, som uppstår i många verkliga applikationer som frågor routing och identifiering av bästa svar. För att kunna tillhandahålla experter av hög kvalitet lär sig många befintliga metoder användarmodellen från sin tidigare frågebesvarande verksamhet i CQA-system. De tidigare aktiviteterna för användare i de flesta CQA-system är dock ganska få, och därför kan det hända att användarmodellen inte är bra att dra slutsatsen i praktiken. I detta dokument tar vi upp problemet med expertutlåtanden när det gäller bristande värdeuppskattning. Vi använder sedan användares sociala nätverk för att härleda användarmodell, och därmed förbättra prestandan för expertsökning i CQA-system. Dessutom utvecklar vi en ny graf-regulariserad matris kompletteringsalgoritm för att härleda användarmodellen. Vi utvecklar vidare två effektiva iterativa procedurer, GRMC-EGM och GRMC-AGM, för att lösa optimeringsproblemet. GRMC-EGM använder Extended Gradient Method (EGM), medan GRMC-AGM tillämpar Accelerated proximal Gradient Search Method (AGM), för optimering. Vi utvärderar våra metoder på det välkända frågesvarssystemet Quora och det populära sociala nätverket Twitter. Vår empiriska studie visar hur effektiva de föreslagna algoritmerna är i jämförelse med den senaste expertsökningen av algoritmer.
Zhao m.fl. REF implementerade en graf-regulariserad matris komplettering algoritm genom att integrera användarmodellen för att förbättra expertsökning prestanda.
Expert Finding for Question Answering via Graph Regularized Matrix Completion
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}